神经网络实现估计互信息的功能

2024-08-19

神经网络高维互信息计算Python实现（MINE）

论文 Belghazi, Mohamed Ishmael, et al. " Mutual information neural estimation ." International Conference on Machine Learning . 2018. 利用神经网络的梯度下降法可以实现快速高维连续随机变量之间互信息的估计,上述论文提出了Mutual Information Neural Estimator (MINE).NN在维度和样本量上都是线性可伸缩的,MI的计算可以通

paper 75：使用MATLAB的神经网络工具箱创建神经网络

% 生成训练样本集 clear all; clc; P=[110 0.807 240 0.2 15 1 18 2 1.5; 110 2.865 240 0.1 15 2 12 1 2; 110 2.59 240 0.1 12 4 24 1 1.5; 220 0.6 240 0.3 12 3 18 2 1; 220 3 240 0.3 25 3 21 1 1.5; 110 1.562 240 0.3 15 3 18 1 1.5; 110 0.547 240 0.3 15 1 9 2 1.5]; 0

（3）Deep Learning之神经网络和反向传播算法

往期回顾在上一篇文章中,我们已经掌握了机器学习的基本套路,对模型.目标函数.优化算法这些概念有了一定程度的理解,而且已经会训练单个的感知器或者线性单元了.在这篇文章中,我们将把这些单独的单元按照一定的规则相互连接在一起形成神经网络,从而奇迹般的获得了强大的学习能力.我们还将介绍这种网络的训练算法:反向传播算法.最后,我们依然用代码实现一个神经网络.如果您能坚持到本文的结尾,将会看到我们用自己实现的神经网络去识别手写数字.现在请做好准备,您即将双手触及到深度学习的大门. 神经元神经元和感知器本

🧬 C# 神经网络计算库和问题求解

Andrew Kirillov 著 Conmajia 译 2019 年 1 月 12 日原文发表于 CodeProject(2006 年 11 月 19 日),已获作者本人授权. 本文介绍了一个用于神经网络计算的 C# 库,并展示了如何用这个函数库进行问题求解. 全文约 3700 字,建议阅读时间 8 分钟.原文是 13 年前的旧文章,这篇译文也是我早期学英语的习作.胜在题材选的好,人工智能基础研究,放到今天不仅没有过时,反而正是风头十足的前沿科技. 这个库最终命名为 ANNT(Artific

神经网络总结（bp）

一.从生物到计算机神经细胞利用电-化学过程交换信号.输入信号来自另一些神经细胞.这些神经细胞的轴突末梢(也就是终端)和本神经细胞的树突相遇形成突触(synapse),信号就从树突上的突触进入本细胞.信号在大脑中实际怎样传输是一个相当复杂的过程,但就我们而言,重要的是把它看成和现代的计算机一样,利用一系列的0和1来进行操作.就是说,大脑的神经细胞也只有两种状态:兴奋(fire)和不兴奋(即抑制).发射信号的强度不变,变化的仅仅是频率.神经细胞利用一种我们还不知道的方法,把所有从树突突触上进来的信

matlab神经网络工具箱创建神经网络

为了看懂师兄的文章中使用的方法,研究了一下神经网络昨天花了一天的时间查怎么写程序,但是费了半天劲,不能运行,百度知道里倒是有一个,可以运行的,先贴着做标本 % 生成训练样本集 clear all; clc; P=[110 0.807 240 0.2 15 1 18 2 1.5; 110 2.865 240 0.1 15 2 12 1 2; 110 2.59 240 0.1 12 4 24 1 1.5; 220 0.6 240 0.3 12 3 18 2 1; 220 3 240 0.3 25

[matlab工具箱] 神经网络Neural Net

//目的是学习在BP神经网络的基础上添加遗传算法,蚁群算法等优化算法来优化网络,这是后话. 先简单了解了MATLAB中的神经网络工具箱,工具箱功能还是非常强大的,已经可以拟合出非常多的曲线来分析了. 神经网络工具箱选择(4种) 今天下载了自带的example跑了一次试一下选择隐藏神经元个数训练结束后可以在plot查看各种图表,这里只对工具箱操作做简单介绍最近一段时间在研究如何利用预测其销量个数,在网上搜索了一下,发现了很多模型来预测,比如利用回归模型.时间序列模型,GM(1,1)模型,可是

PyTorch基础——使用卷积神经网络识别手写数字

一.介绍实验内容内容包括用 PyTorch 来实现一个卷积神经网络,从而实现手写数字识别任务. 除此之外,还对卷积神经网络的卷积核.特征图等进行了分析,引出了过滤器的概念,并简单示了卷积神经网络的工作原理. 知识点使用 PyTorch 数据集三件套的方法卷积神经网络的搭建与训练可视化卷积核.特征图的方法二.数据准备引入相关包 import torch import torch.nn as nn from torch.autograd import Variable import t

使用pytorch快速搭建神经网络实现二分类任务（包含示例）

使用pytorch快速搭建神经网络实现二分类任务(包含示例) Introduce 上一篇学习笔记介绍了不使用pytorch包装好的神经网络框架实现logistic回归模型,并且根据autograd实现了神经网络参数更新. 本文介绍利用pytorch快速搭建神经网络.即利用torch.nn以及torch.optim库来快捷搭建一个简单的神经网络来实现二分类功能. 利用pytorch已经包装好的库(torch.nn)来快速搭建神经网络结构. 利用已经包装好的包含各种优化算法的库(torch.opti

Neural Network Toolbox使用笔记1：数据拟合

http://blog.csdn.net/ljp1919/article/details/42556261 Neural Network Toolbox为各种复杂的非线性系统的建模提供多种函数和应用程序.该工具箱提供各种监督学习模型:前向反馈,径向基核函数和动态网络等模型.同时也提供自组织图和竞争层结构(competitive layers)的非监督学习模型.该工具箱具有设计.训练.可视化与仿真神经网络的功能.基于该工具箱可以进行数据拟合.模式识别.分类和时间序列预测及其动态系统的建模和控制.

DNN结构演进History—CNN( 优化，LeNet, AlexNet )

本文相对于摘抄的文章已经有大量的修改,如有阅读不适,请移步原文. 以下摘抄转自于维基:基于深度学习的图像识别进展百度的若干实践从没有感知域(receptive field) 的深度神经网络,到固定感知域的卷积神经网络,再到可变感知域的递归神经网络,深度学习模型在各种图像识别问题中不断演进. 曾经爆炸式增长的参数规模逐步得到有效控制,人们将关于图像的先验知识逐渐用于深度学习,大规模并行化计算平台愈加成熟,这些使我们能够从容应对大数据条件下的图像识别问题. CNN的二维处理递进结构天然适合图像处理

5G网络的深度强化学习：联合波束成形，功率控制和干扰协调

摘要:第五代无线通信(5G)支持大幅增加流量和数据速率,并提高语音呼叫的可靠性.在5G无线网络中共同优化波束成形,功率控制和干扰协调以增强最终用户的通信性能是一项重大挑战.在本文中,我们制定波束形成,功率控制和干扰协调的联合设计,以最大化信号干扰加噪声比(SINR),并使用深度强化学习解决非凸问题.通过利用深度Q学习的贪婪性质来估计行动的未来收益,我们提出了一种用于6 GHz以下频段的语音承载和毫米波(mmWave)频段的数据承载的算法.该算法利用来自连接用户的报告SINR,基站的发射功率以及所

小白的经典CNN复现（二）：LeNet-5

小白的经典CNN复现(二):LeNet-5 各位看官大人久等啦!我胡汉三又回来辣(不是最近因为到期末考试周,再加上老板临时给安排了个任务,其实LeNet-5的复现工作早都搞定了,结果没时间写这个博客,今天总算是抽出时间来把之前的工作简单总结了一下,然后把这个文章简单写了一下. 因为LeNet-5这篇文章实在是太--长--了,再加上内容稍稍有那么一点点复杂,所以我打算大致把这篇博客分成下面的部分: 论文怎么读:因为太多,所以论文里面有些部分可以选择性略过论文要点简析:简单说一下这篇文章中提出了

[源码解析] NVIDIA HugeCTR，GPU 版本参数服务器 --(1)

[源码解析] NVIDIA HugeCTR,GPU版本参数服务器 --(1) 目录 [源码解析] NVIDIA HugeCTR,GPU版本参数服务器 --(1) 0x00 摘要 0x01 背景 1.1 推荐系统中的点击率估计 1.2 点击率估算训练的挑战 0x02 HugeCtr 0x03 架构 3.1 CTR DL 模型 3.2 HugeCTR 架构 3.3 基于GPU的参数服务器 0x04 核心功能 4.1 模型并行训练 4.1.1 in-memory GPU hash table 4.1.

论文翻译：2018_Source localization using deep neural networks in a shallow water environment

论文地址:https://asa.scitation.org/doi/abs/10.1121/1.5036725 深度神经网络在浅水环境中的源定位摘要: 深度神经网络(DNNs)在表征复杂的非线性关系方面具有优势.本文将DNNs应用于浅水环境下的源定位.提出了两种方法,通过不同的神经网络结构来估计宽带源的范围和深度.第一阶段采用经典的两阶段方案,特征提取和DNN分析是两个独立的步骤;与模态信号空间相关联的特征向量被提取为输入特征.然后,利用时滞神经网络对长期特征表示进行建模,构建回归模型;第二

论文翻译：2021_A New Real-Time Noise Suppression Algorithm for Far-Field Speech Communication Based on Recurrent Neural Network

论文地址:一种新的基于循环神经网络的远场语音通信实时噪声抑制算法引用格式:Chen B, Zhou Y, Ma Y, et al. A New Real-Time Noise Suppression Algorithm for Far-Field Speech Communication Based on Recurrent Neural Network[C]//2021 IEEE International Conference on Signal Processing, Communica