步态识别系统[神经网络] V3.4：基于步态生物特征识别的神经网络的简单有效的源代码

Analyzing_Neural_Time_Series, 神经时间序列教材的python 实现 Analyzing_Neural_Time_Series麦克斯 with ( 2014 )的神经时间序列是一本为神经学家编写连续神经数据的大书。 虽然这本书看起来主要是用于脑电分析，但是我发现书中的主题很容易翻译。 每章都介绍了一种新技

随着网络信息的爆炸式增长，推荐系统在缓解信息过载方面发挥了重要作用。由于推荐系统具有重要的应用价值，这一领域的研究一直在不断涌现。近年来，图神经网络(GNN)技术得到了广泛的关注，它能将节点信息和拓扑结构自然地结合起来。由于GNN在图形数据学习方面的优越性能，GNN方法在许多领域得到了广泛的应用。在推荐系统中，主要的挑战是从用户/项目的交互和可用的边信息中学习有效的嵌入用户/项目。由于大多数信息本质上具有图结构，而网络神经网络在表示学习方面具有优势，因此将图神经网络应用于推荐系统的研究十分活跃。本文旨在对基于图神经网络的推荐系统的最新研究成果进行全面的综述。具体地说，我们提供了基于图神经网络的推荐模型的分类，并阐述了与该领域发展相关的新观点。

猫和狗 当我们的数据集不足时，最常用的方法之一是使用预先训练的模型。 在我们的案例中，我们将考虑在ImageNet数据集上训练的大型卷积网络（140万个带标签的图像和1000个不同的类）。 ImageNet包含许多动物类别，包括不同种类的猫和狗，因此我们可以期望在猫与狗的分类问题上表现出色。 我们可以使用的一些主干： •Xception•InceptionV3•ResNet50•VGG16•VGG19•MobileNet 我将使用由Karen Simonyan和Andrew Zisserman在2014年开发的VGG16架构，该架构是ImageNet的一种简单且广泛使用的convnet架构。 VGG16： from keras.applications import VGG16 conv_base=VGG16(weights=('imagenet'),

RBF 神经网络（激活函数的中心和分布随机选择） 参数（K：内核数） RBFNN 有 5 个优化参数： 1- 隐藏层和输出层之间的权重。 2- 激活函数。 3- 激活函数的中心。 4- 激活函数的分布。 5- 隐藏神经元的数量。 隐藏层和输出层之间的权重使用 Moore-Penrose 广义伪逆计算。 该算法克服了传统梯度算法中的许多问题，如停止标准、学习率、时期数和局部最小值。 由于其较短的训练时间和泛化能力，适合实时应用。 选择的径向基函数通常是用于模式识别应用的高斯核。 通常激活函数的中心和分布应该具有与数据相似的特征。 这里，高斯分布的中心和宽度是随机选择的。 基于通用逼近理论中心和激活函数的分布是不确定的，如果隐藏神经元数量足够多，可以说具有足够数量隐藏神经元的单隐藏层前馈网络可以将任何函数逼近任意级别的准确性。

由于电力线绝缘子的故障导致输电系统的故障，因此广泛使用基于空中平台的绝缘子检查系统。 绝缘子缺陷检测是针对航空图像中的复杂背景执行的，这提出了一个有趣但具有挑战性的问题。基于手工特征或浅层学习技术的传统方法只能在特定的检测条件下（例如何时）定位绝缘子并检测故障。在某些对象范围或特定照明条件下，具有足够的先验知识，背景干扰小。 本文讨论了使用航空图像自动检测绝缘子缺陷，准确定位从实际检查环境捕获的输入图像中出现的绝缘子缺陷的方法。我们提出了一种新颖的深度卷积神经网络（CNN）。级联体系结构，用于执行定位和检测。绝缘子中的缺陷。 级联网络使用基于区域提议网络的CNN将缺陷检查转换为两级目标检测问题。 为了解决实际检查环境中缺陷图像的稀缺性，还提出了一种数据增强方法，该方法包括以下四个操作：1）仿射变换； 2）仿射变换； 2）仿射变换。 2）绝缘子分割和背景融合； 3）高斯模糊； 4）亮度转换。 使用标准绝缘子数据集，缺陷检测精度和建议方法的召回率分别为0.91和0.96，并且可以成功检测到各种条件下的绝缘子缺陷。 实验结果表明，该方法符合绝缘子缺陷检测的鲁棒性和准确性要求。

图神经网络是一种对没有固定结构的数据进行建模的诱人方法。然而，让他们按预期工作多年来经历了一些曲折。在本次演讲中，我将介绍图挖掘团队在谷歌上使GNN有用的工作。我将专注于我们已经发现的挑战以及我们为它们开发的解决方案。具体来说，我将重点介绍一些工作，这些工作实现了更富表现力的图卷积、更健壮的模型和更好的图结构。

基于原始分子图的神经网络属性预测 该代码是在阿斯利康进行的两项工作的基础： 我的硕士学位论文 Me和Michael Withnall的论文《 的中，本文提到的三个模型引用了以下代码和论文的模型： SELU-MPNN-> GGNN AMPNN-> AttentionGGNN GGNN EMNN-> EMN 论文的技术细节更为丰富，但并未经过同行评审，其中包含错误生成的ESOL数据集结果。 本文包含了更详尽，更仔细地生成的结果集。 相关工作 最重要的四篇相关论文是： 提供了一个图神经网络作为本工作以及以下论文的基线 定义了图表的神经网络的MPNN框架，在该代码实现为抽象类SummationMPNN 提供了一种用于节点分类的模型，该模型具有消息聚合步骤，该步骤不适合MPNN框架，但可以适合作为抽象AggregationMPNN类实现的更通用的框架，在计算上可以看作是较轻的变体。当前

two_layer_neural_net

口语数字识别 :studio_microphone: LSTM语音数字识别 内容 概述 语音数字识别是一个隔离的单词识别系统，可转录0-9之间的各个语音号码。 数据集 使用免费语音数字数据集（FSDD）来训练该模型，该模型具有来自3位讲英语且带有重音的扬声器的1,500张录音。 该模型接受了1,470张唱片的训练，并在30张唱片上进行了测试。 模型与训练 该模型包括： LSTM层 全连接层 损失函数：分类交叉熵 优化算法：亚当 模型在300个时代进行了训练。 改进和要添加的功能 数据集需要更多不同类型的发言人，包括不同性别和不同口音的人，以便该系统在世界范围内正常运行 模型本身可以改进 使用更好的培训/测试策略 具有使用自己的声音来测试模型的界面，使前端易于与模型进行交互 改善模型性能 基本上，这是我的实验，旨在了解如何构建仅检测语音数字的语音识别系统。 用法 python spoke_digit.py为了运行