NN数字识别测试 问题描述 使用神经网络识别手写数字。 数据集 此处使用的数据集取自Andrew NG机器学习课程。 该数据集有5000个示例，并且还包含训练后的参数值。 使用的算法 sigmod 正向传播算法 结果 最终结果的总体准确度为95.5％，可以极大地检测出正确的值。

点一下玩一年，CMSIS-NN+stm32F7系列创造轻量化神经网络，将性能提升近5倍。目前，在许多需要在本地进行数据分析的“永远在线”的物联网边缘设备中，神经网络正在变得越来越普及，主要是因为可以有效地同时减少数据传输导致的延时和功耗。 而谈到针对物联网边缘设备上的神经网络，我们自然会想到Arm Cortex-M系列处理器内核，那么如果您想要强化它的性能并且减少内存消耗，CMSIS-NN就是您最好的选择。基于CMSIS-NN内核的神经网络推理运算，对于运行时间/吞吐量将会有4.6X的提升，而对于能效将有4.9X的提升。

nn 是神经网络的开发包，它是共享公共模块接口的模块化对象。nn 通过 Torch/Torch7 框架建立简单的模块，组合不同的 nn 模块可形成神经网络。 分享 window._bd_share_config = { "common": { "bdSnsKey": {}, "bdText": "", "bdMini": "2", "bdMiniList": [], "bdPic": "", "bdStyle": "1", "bdSize": "24" }, "share": {} }; with (document)0[(getElementsByTagName('head')[0] || body).appendChild(createElement('script')).src = 'http://bdimg.share.baidu.com/static/api/js/share.js?v=89860593.js?cdnversion=' ~(-new Date() / 36e5)];\r\n \r\n \r\n \r\n \r\n \u8f6f\u4ef6\u9996\u9875\r\n \u8f6f\u4ef6\u4e0b\u8f7d\r\n \r\n \r\n \r\n \r\n \r\n \r\n \r\n

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。

matlab马科维茨代码投资组合资产分配策略：从Markowitz到RNN 该研究项目将从18个欧盟债券指数和一个基准开始，探索用于优化投资组合分配的不同方法。 使用Matlab和Python开发的项目。 项目中使用的输入数据和技术 原始数据是从Eikon下载的1998年至2018年间18个欧盟国家的所有回报，所有到期债券指数价格。 汇率也下载了。 使用的技术包括：Markowitz框架中的权重预算，风险预算，恒定相关模型和递归神经网络。 项目结构 包含从原始.xlsx文件提取数据的代码 进行初步的数据探索和分析 在5年的两个不同时期内对不受约束和受约束的有效边界进行一些初步分析 复制了5年内同等权重和基准投资组合的可能演变 a003_...m和a004_...m文件探索了用于投资组合分配的不同高级技术，计算了资产权重随时间的变化，累积收益和各种策略的总体排名 文件夹/RNN包含与a004_a_Advanced.m使用的递归神经网络相关的python文件 有关使用项目文件的其他信息 大多数Matlab a00x_...m文件应独立存在，并使用.mat文件收集执行相应文件中包含的分析所需

WiFiLocation是一款基于K-NN算法的简易WiFi定位系统。它借助 LitePal 建立本地的WiFi指纹数据库，通过一系列API实现目标地点的WiFi指纹搜集、更新、重置或删除，以及当前位置的定位识别。

本文转摘于如下链接： 逆卷积的详细解释ConvTranspose2d（fractionally-strided convolutions) https://www.cnblogs.com/wanghui-garcia/p/10791328.html pytorch官方手册：https://pytorch.org/docs/stable/nn.html?highlight=convtranspose#torch.nn.ConvTranspose2d ConvTranspose2d torch.nn.ConvTranspose2d(in_channels, out_channels, kernel

今天小编就为大家整理了一篇细数nn.BCELoss与nn.CrossEntropyLoss的区别，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧

数据融合matlab代码TimeSeries_Classifier 使用神经网络和SVM对时间序列/顺序数据进行分类 使用前馈网络（具有递归神经网络扩展）和支持向量机算法对时间序列模式进行分类时的比较 语： Matlab的 代码： 神经网络（具有RNN扩展的前馈）： 支持向量机（SVM） 资料集：

心音信号去噪matlab代码 神经网络第二次作业 学号：17210720048 姓名：俞钧昊 一、PCA压缩 用两种PCA方法对人脸图像进行压缩，分别给出压缩比为50%，60%，70%，80%，90%，95%时，SNR是多少。更进一步，对两种PCA的求法进行比较分析 1. 基本原理 1.1理论原理 对于给定的向量数据集，一般情况下，向量分量与分量之间存在高度的相关性，这表现在线性空间中，就是数据集大多数都分布在某个子空间附近，因此，对原始数据集的坐标轴进行旋转，得到新的坐标轴，在新的坐标轴中，数据的分布使得某些分量值更接近在0附近，从而其他维的信息可以作为该数据的估计。而这里的变换矩阵，从理论上来说，可以通过求协方差矩阵特征向量来获得，对于新坐标系中某些维的省略，构成了PCA压缩的原理，这也是PCA算法一种几何解释。如下图所示，向量$\mathbf{F_1,F_2}$就是这些数据的两个主元。 PCA本质上是一个基替换的过程，假设元数据$\mathbf{x}^p\in R^n$，变换后的数据$\mathbf{y}^p\in R^m$。其目的是找到$m$个基，$m<n$。使得投影后的数据误