1、资源内容:基于Python实现神经网络与深度学习大作业(源码).rar 2、适用人群:计算机,电子信息工程、数学等专业的大学生课程设计、期末大作业或毕业设计,作为“参考资料”使用。 3、更多仿真源码和数据集下载列表(自行寻找自己需要的):https://blog.csdn.net/m0_62143653?type=download 4、免责声明:本资源作为“参考资料”而不是“定制需求”不一定能够满足所有人的需求,需要有一定的基础能够看懂代码,能够自行调试,能够自行添加功能修改代码。由于作者大厂工作较忙,不提供答疑服务,如不存在资源缺失问题概不负责,谢谢理解。
2024-01-11 16:43:30 165KB python 神经网络 深度学习
针对传感器节点在自身定位过程中,受煤矿井下巷道复杂环境因素的影响,导致定位结果不够精确的问题,利用GIS系统的地图管理功能和人工神经网络无需建立数学模型的特点,提出了一种基于GIS和人工神经网络的修正方法。实验结果表明:该方法对存在误差的节点坐标进行了有效的修正,从而提高了节点自身定位的精度。
2024-01-11 16:32:48 211KB 无线传感器网络 GIS 人工神经网络
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主要为大家详细介绍了C++实现神经BP神经网络,文中示例代码介绍的非常详细,具有一定的参考价值,感兴趣的小伙伴们可以参考一下
2024-01-11 14:59:28 80KB 神经网络
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资源代码实现了bp全连接神经网络代码 不使用pytorch,tensorflow等神经网络学习框架 一、功能实现: 1.实现自动求导功能 2.实现adam学习率优化器代码,可以提升学习率,加快收敛 3.numpy实现矩阵运算 4.实现softmax交叉熵损失函数 5.实现递归运算每一层神经网络 6.实现训练过程中损失函数loss下降显示,使用matplot实现 二、作用: 1.方便刚入门的小伙伴入门学习神经网络,了解神经网络工作的几大部分 前向计算,激活函数,损失函数,求导 2.复现论文的adam优化器实现,实现一阶矩估计,二阶矩估计 三、能学到什么: 1.adam优化器实际代码实现 2.求导过程计算 3.matplot显示图表 4.numpy矩阵运算实现 5.递归实现层集计算 四、阅读须知: 1.参考本代码之前需要先了解bp神经网络的构成 2.此资源未使用框架,求导也是代码实现,主要是公式求导,后期会推出计算图求导的版本 3.不包含cnn卷积神经网络,不适用于特征提取,后续可能会增加cnn模块 4.本资源目前只实现relu激活函数,需要验证sigmod等激活函数可以自行添加
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传统的强化学习(RL)使用回报(也称为累积随机奖励的期望值)来训练代理学习最佳策略。 但是,最近的研究表明,学习学习收益的分布要比学习其预期价值具有不同的优势,如在不同的RL任务中所见。 从使用传统RL的收益期望到分配RL收益分配的转变,为RL的动力学提供了新见解。 本文基于我们最近的研究RL量子方法的工作。 我们的工作使用量子神经网络实现了分位数回归(QR)分布Q学习。 该量子网络在具有不同分位数的网格世界环境中进行了评估,说明了其对算法学习的详细影响。 还将其与马尔可夫决策过程(MDP)链中的标准量子Q学习进行了比较,这表明量子QR分布Q学习比标准量子Q学习可以更有效地探索环境。 RL中的主要挑战是有效的勘探以及开发与勘探的平衡。 先前的工作表明,可以从分布的角度采取更多有益的措施。 我们的研究结果表明了其成功的另一个原因:分布式RL的性能增强可以部分归因于其有效探索环境的卓越能力。
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为了解决10 kV开关柜的真空断路器的维修不足和维修盲目等问题,在对真空断路器故障类型及征兆分析的基础上,提出了一种基于RBF神经网络的10 kV开关柜的真空断路器健康诊断策略。该策略通过传感器提取到真空断路器的特征参数,得到反映真空断路器健康状况的特征量,并以这些特征量作为RBF网络的输入,对真空断路器进行健康诊断,以达到提前预防的目的。Matlab仿真结果证明了该策略的有效性。
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以非线性预测评价为基础,采用BP神经网络模型,利用遗传算法优化网络初始权值和阈值,建立一个新的煤矿底板突水危险性预测的网络模型,通过收集不同突水矿井的资料,综合考虑多种影响底板突水的因素。运用Matlab编程对网络原始数据进行训练,并对不同工作面底板是否突水及突水量进行预测分析,结果表明,该模型收敛速度快、预测精确度高,且具有较强的泛化能力。
2024-01-08 19:32:30 621KB BP神经网络 遗传算法 底板突水
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MATLAB优化与控制模型代码 基于遗传算法的Bp神经网络优化算法代码.zip
2024-01-08 19:06:02 424KB 神经网络 matlab
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扩散卷积循环神经网络:数据驱动的交通预测 这是以下论文中Diffusion Convolutional Recurrent Neural Network的TensorFlow实现: Yaguang Li、Rose Yu、Cyrus Shahabi、Yan Liu,,ICLR 2018。 要求 scipy>=0.19.0 numpy>=1.12.1 熊猫>=0.19.2 皮亚尔 统计模型 张量流>=1.3.0 可以使用以下命令安装依赖项: pip install -r requirements.txt 数据准备 洛杉矶(METR-LA)和湾区(PEMS-BAY)的交通数据文件,即metr-la.h5和pems-bay.h5 ,可以在或,需要放入data/文件夹。 *.h5文件使用HDF5文件格式将数据存储在panads.DataFrame 。 下面是一个例子: 传感器_0 传
2024-01-07 22:17:19 10.14MB time-series
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在PPI数据集上用图卷积神经网络实现节点分类,包括GCN分类网络搭建、PPI数据集的数据预处理,以及节点分类网络的训练和测试代码。
2024-01-06 14:44:02 7KB 图卷积神经网络
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