随着深度学习的发展，卷积神经网络作为其重要算法被广泛应用到计算机视觉、自然语言处理及语音处理等各个领域，并取得了比传统算法更为优秀的成绩。但是，卷积神经网络结构复杂，参数量和计算量巨大，使得很多算法必须在GPU上实现，导致卷积神经网络难以应用在资源不足且实时性要求很高的移动端。为了解决上述问题，文中提出通过同时优化卷积神经网络的结构和参数来对卷积神经网络进行压缩，以使网络模型尺寸变小。首先，根据权重对网络模型结果的影响程度来对权重进行剪枝，保证在去除网络结构冗余信息的冋时保留模型的重要连接;然后通过量化感知（ quanTIκaτion- awareτraining）对卷积神经网络的浮点型权重和激活值进行完全量化，将浮点运算转换成定点运算，在降低网络模型计算量的冋时减少网络模型的尺寸。文中选用 tensorflow深度学习框架，在 Ubuntu16.04操作系统中使用 Spyder编译器对所提算法进行验证实验结果表眀，该算法使结枃简单的 Lenet模型从l.64M压缩至θ.36M，压缩比达到η8%，准确率只下降了了0.016;使轻量级网络 Mobilenet模型从16.9M压缩至3.1M，压缩比达到81%，准确率下降0.03。实验数据说明，在对卷积神经网络权重剪枝与参数量化辶后，该算法可以做到在准确率损失较小的情况下，对模型进行冇α压缩，解决了卷积神经网络模型难以部署到移动端的问题。

对支持向量机和神经网络算法的理论研究，这样可以更好的有助于理解。

机器学习是一类算法的总称，这些算法企图从大量历史数据中挖掘出其中隐含的规律，并用于预测或者分类，更具体的说，机器学习可以看作是寻找一个函数，输入是样本数据，输出是期望的结果，只是这个函数过于复杂，以至于不太方便形式化表达，这份资料包含一些适合初学者学习的神经网络实现机器学习的案例，包括语音特征，图像识别等

Windows系统下配置深度学习Darknet框架使用YOLO神经网络算法实现目标检测(Windows10+VS2015+OpenCV3.4.0+CUDA9.0+cuDNN7.0)-附件资源

2022年精选数学建模算法教程文档合集第11期：神经网络（60份）包含如下文档： 08遗传算法优化BP神经网络权值和阈值的通用MATLAB源码.docx 08遗传算法优化BP神经网络权值和阈值的通用MATLAB源码.pdf 19第十九章 神经网络模型.docx BP_神经网络的设计实例(MATLAB编程).doc BP神经网络matlab实例.doc BP神经网络matlab源程序代码.doc BP神经网络工具箱.doc BP神经网络的Matlab语法介绍.doc BP神经网络的应用.doc BP神经网络算法.doc matlab15.pdf matlab16.pdf matlab1神经网络.pdf Matlab神经网络(九)--粒子群算法（PSO）实现函数极值优化.zip matlab神经网络.pdf Matlab神经网络.txt MATLAB神经网络30个案例分析.pdf matlab神经网络学习总结.doc Matlab神经网络工具箱应用简介.pdf 人工神经网络与神经网络优化算法.ppt 人工神经网络及其应用.pdf 人工神经网络技术及应用.pdf 等等

我们使用 TensorNetwork [1, 2]，这是一种最近开发的 API，用于使用 TensorFlow [3] 等加速后端执行张量网络收缩，以实现多尺度纠缠重归一化 Ansatz (MERA) 的优化算法。 我们使用 MERA 在临界状态下逼近无限一维横向场 Ising 模型的基态波函数，并从优化的 ansatz 中提取保形数据。 比较 CPU 与 GPU 上优化的运行时间，我们报告了在 GPU 上运行时优化算法的速度非常显着，高达 200 倍。我们使用了 TensorNetwork，这是一个带有 TensorFlow 后端的张量收缩 API，来实现 Ref 的尺度不变 MERA 优化算法。 [33, 34]。 作为基准，我们使用该算法在热力学极限下逼近临界横向场 Ising 模型的基态，使用键维数高达 χ = 16 的 MERA。从优化的 MERA 中，我们计算了最低的 12 个 Ising 模型的缩放维度与理论预测值非常吻合。 在 GPU 上运行时，我们观察到与 1 个 CPU 核心相比，速度提高了 200 倍，与 32 个 CPU 相比，速度提高了 6 倍。

煤矿设计和开采受瓦斯涌出量的影响。由于地质条件不同,瓦斯涌出量也各有不同,传统方法预测瓦斯涌出量精确性很低。文章首先对灰色神经网络预测的现状做出介绍,然后分别介绍了灰色系统和神经网络的模型,最后结合灰色神经网络模型对煤矿瓦斯涌出量的应用实例做出分析。研究表明,灰色神经网络算法有很大的应用前景和推广价值。

我们研究了两个 D-Wave QPU 在处理器读取次数有限的小型网络路由问题上的性能。 通过将其与标准工作站上使用良好的 Gurobi 和 Cplex 经典求解器进行比较，我们发现 2000Q 和 Advantage 在绝对运行时间方面都产生了卓越的性能。 对于将类似的 QPU 应用于此类问题，这是一个令人鼓舞的概念验证结果。 我们发现确定 QPU 性能最相关的量是我们应用它的 QUBO 的整体大小，尽管我们确实发现底层网络图的大小和源的数量也有显着影响。 虽然这里的大多数问题都涉及小型 QUBO，但偶尔也会产生较大的 QUBO。 即使在几次读取中，QPU 也能够解决大多数小于 20 大小的 QUBO，并且无法超过这个大小。 虽然这个范围仍然可以通过详尽的搜索方法获得，但这项研究仍然提供了有用的概念验证，因为这些问题通常可以很快得到解决。 这份 Processing Time e Processing Time e Processing Time 工作提出了一条通往实际量子优势的途径，其中可以通过经典方式解决的问题仍然通过更快地解决而产生优势。

利用神经网络算法对图像进行处理的matlab源代码

用BP神经网络算法对人脸方向进行预测，MATLAB版本注释较全，可直接运行