神经网络与深度学习讲义20151211.pdf

主成分分析PCA降维，BP神经网络回归预测。PCA-BP回归预测模型。 多元回归预测 | Matlab主成分分析PCA降维，BP神经网络回归预测。PCA-BP回归预测模型 评价指标包括:MAE、RMSE和R2等，代码质量极高，方便学习和替换数据。要求2018版本及以上。 多元回归预测 | Matlab主成分分析PCA降维，BP神经网络回归预测。PCA-BP回归预测模型

自己编写并优化的贝叶斯模型，用于神经网络、机器学习或者数据分析、数据挖掘等领域的数学模型。是数据分析、Python程序设计、数学建模等课程作业的不二帮手！ 语言为Python，在Python3.6~3.8均可运行，需要安装numpy

大学毕业设计 使用python基于opencv开发车牌识别系统，可以实现后台传输的图片识别 使用了两个相同结构的卷积神经网络 车牌识别系统可以分为两个部分， 第一个部分是车牌定位过滤部分； 第二个部分是字符识别部分； 在这两部分中我都是使用CNN卷积神经网络训练之后进行识别内容。 车牌定位部分使用的技术主要为图像预处理，车牌轮廓提取还有车牌的定位； 字符识别部分使用的技术主要为字符的分割，然后完成字符识别，输出车牌信息。 输入层：36x128 第一层卷积：卷积核大小：3x3，通道数：3，卷积核个数：32，激活函数使用Relu，四个维度的滑动步长为1，填充算法的类型：SAME。 第一层池化：使用池化窗口大小为2x2的最大池化，由于不想在batch（批量）同channels（通道）做池化，因此设置为1. 第二层卷积：卷积核大下：3x3，通道数为32，卷积核个数：64，激活函数使用Rule，四个维度的滑动步长为1，填充算法的类型：SAME。 第二层池化：同样使用池化窗口大小为2x2的最大池化，由于不想在batch（批量）同channels（通道）做池化，因此设置为1. 第三层卷积：卷积核大

做神经网络，做快速性能最优越的就属matlab来做了。 之前做matlab和C#的通讯都是：matlab做方法，编译成dll给C#调用。 但matlab的神经网络算法，无法做成dll给C#调用。 唯一办法是C#利用matlab引擎来做神经网络。 内有详细代码，和测试数据。分别区分0,1这两种数据。

matlab开发-利用工具箱实现神经网络的功能逼近。此代码实现了错误学习算法的基本反向传播

通过粒子群算法对卷积神经网络结构的参数进行优化，最后在训练集和测试集上进行验证，效果比普通卷积神经网络的精度更高。粒子群算法可以有效高效地为卷积神经网络的超参数搜索提供方案。相比手动设计,粒子群算法通过模拟进化算法的方式,有望找到更佳结构。 粒子群算法可以用于卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）的优化。CNN是一种常用于图像识别、语音识别等领域的深度学习模型，它由多个卷积层、池化层和全连接层组成。CNN模型的优化需要调整的超参数很多，包括卷积核大小、卷积核数量、池化大小、学习率等等。因此，使用传统的梯度下降算法可能会陷入局部最优解，而粒子群算法则可以通过全局搜索来寻找更优的解。

Maltab实现CNN卷积神经网络故障诊断（代码完整，可直接运行，适合2018及以上） 卷积神经网络（convolutional neural network）是具有局部连接、权重共享等特性的深层前馈神经网络，最早主要是用来处理图像信息。 相比于全连接前馈神经网络，卷积神经网络有三个结构上的特性：局部连接、权重共享以及汇聚，这些特性使得卷积神经网络具有很好的特征提取能力，且参数更少。 利用各种检查和测试方法，发现系统和设备是否存在故障的过程是故障检测；而进一步确定故障所在大致部位的过程是故障定位。故障检测和故障定位同属网络生存性范畴。要求把故障定位到实施修理时可更换的产品层次（可更换单位）的过程称为故障隔离。故障诊断就是指故障检测和故障隔离的过程。

梯度下降法（Gradient Descent）是机器学习和深度学习中最基本、最重要的优化算法之一。它被用于训练神经网络、拟合模型参数和解决各种问题。本博客将深入探讨梯度下降法的原理、不同变种、超参数调优和实际应用，帮助您全面理解这一关键概念。 目录 介绍 什么是梯度下降法？ 为什么需要梯度下降法？ 梯度下降法的原理 目标函数与损失函数 梯度的定义 梯度下降的基本思想 梯度下降的变种 批量梯度下降（Batch Gradient Descent） 随机梯度下降（Stochastic Gradient Descent） 小批量梯度下降（Mini-batch Gradient Descent） 超参数调优 学习率的选择 收敛条件 动量与学习率衰减 梯度下降的实际应用 线性回归 逻辑回归 神经网络训练 梯度下降的优化技巧 自适应学习率 Adam优化器 梯度下降的局限性 局部最小值问题 鞍点问题 总结与展望 梯度下降的优点 未来发展方向

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