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在这里，您将找到用于混沌时间序列预测任务的径向基函数神经网络 (RBF-NN) 的两种变体。 特别是，我以常规方式实施了RBF，并将其性能与时空RBF-NN进行了Mackey-Glass时间序列预测。 * 对于引文，请参阅 [引用为] 部分

卷径神经网络对图像进行识别的基础是图像数据的预处理，文档介绍了如何对自身图像就是数据处理并将图像数据传入卷积神经网络进行图像分析与识别

在本文中，我们对这些算法进行了全面的概述，主要分为直接进行二值化的本机解决方案，以及使用使量化误差最小化，改善网络损耗函数和减小梯度误差等技术进行优化的解决方案。我们还将研究二进制神经网络的其他实用方面，例如硬件友好的设计和训练技巧。然后，我们对不同的任务进行了评估和讨论，包括图像分类，对象检测和语义分割。最后，展望了未来研究可能面临的挑战。

图神经网络的微分物理模拟 这是用PyTorch编写的“的实现。 目前，基本的2D模拟效果很好。 我没有时间训练模型超过40万个时间段，因此当前结果没有像将网络训练到20M个时间段时那样完美。 在给出初始位置和五个先前速度后，以下是网络预测的一些示例： 如您所见，到目前为止，网络还没有完全学会尊重边界，并且由于某些原因，远离其他粒子的粒子会以奇怪的方向飞走（这可能是由于网络对没有粒子的粒子缺乏经验）边缘连接到他们）。 但是，它具有正确的想法，并且大多数模拟看起来都是合理的。 我预计该网络可能无需修改就可以使用3D数据集，但是训练这样的网络需要比我可以使用的tesla v100或RTX 3090更多的VRAM。 我确实有计划在某个时间在TPU上进行培训。 一旦有时间在2D水数据集上训练更多的10M纪元网络，我将发布更多的GIF（我尚未设置粒子嵌入）。 开始运行python -m gra

时间成熟了 项目描述 我想以此项目为契机，研究新兴的“智能农业”领域，以及计算机视觉和机器学习如何改善农业实践。 智能农业旨在将现代信息和通信技术引入经典的农场管理系统，以提高产品数量和质量，同时降低成本和环境影响。 机器学习技术已经在生长和收获周期的几乎所有阶段中得到了令人印象深刻的应用。 深度学习算法通过识别很有可能对植物产生有益性状的基因来帮助农民进行物种育种。 在大型植物图像数据集上训练的模型可以对许多物种进行高特异性分类。 农民还可以将机器学习技术应用于田间管理，特别是可以更好地监督土壤特性和灌溉系统。 然而，作物管理是智能农业创新的主要场所，农民可以利用技术来预测作物产量，评估作物质量以及在疾病和杂草造成严重危害之前进行检测。 创新的农民看到了物联网的愿景，并意识到他们可以利用新的数据收集和处理功能从根本上改善农场管理策略。 到目前为止，大多数关注点都集中在农场的生长和收获

SVM与神经网络（NN）的对比 SVM的理论基础比NN更坚实，更像一门严谨的“科学”（三要素：问题的表示、问题的解决、证明） SVM —— 严格的数学推理 NN —— 强烈依赖于工程技巧 推广能力取决于“经验风险值”和“置信范围值”，NN不能控制两者中的任何一个。 NN设计者用高超的工程技巧弥补了数学上的缺陷——设计特殊的结构，利用启发式算法，有时能得到出人意料的好结果。

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