BP神经网络介绍 神经网络是机器学习中一种常见的数学模型,通过构建类似于大脑神经突触联接的结构,来进行信息处理.在应用神经网络的过程中,处理信息的单元一般分为三类:输入单元.输出单元和隐含单元. 顾名思义:输入单元接受外部给的信号与数据:输出单元实现系统处理结果的输出:隐含单元处在输入和输出单元之间,从网络系统外部是无法观测到隐含单元的结构的.除了上述三个处理信息的单元之外,神经元间的连接强度大小由权值等参数来决定. 图为BP神经网络结构:(图片均为截图来的笔记,蒟蒻手动狗头) 单个神经元的工作

3层-CNN卷积神经网络预测MNIST数字 本文创建一个简单的三层卷积网络来预测 MNIST 数字.这个深层网络由两个带有 ReLU 和 maxpool 的卷积层以及两个全连接层组成. MNIST 由 60000 个手写体数字的图片组成.本文的目标是高精度地识别这些数字. 具体实现过程 导入 tensorflow.matplotlib.random 和 numpy.然后,导入 mnist 数据集并进行独热编码.请注意,TensorFlow 有一些内置的库来处理 MNIST,也会用到它们: 仔细观

论文 <基于现代技术的河道浅滩演变研究> 利用BP神经网络来预测浅滩演变 BP输出因子:浅滩的年平均淤积厚度以及浅滩上最小水深,是反映浅滩变化的两个基本指标,是确定浅滩航道尺度能否满足航行要求的依据. BP输入因子的选取与浅滩形成以及影响浅滩变化的诸因素有关.从河床演变理论及河流地貌动力学角度,影响浅滩断面最小水深和浅滩的年平均淤积厚度的主要因素有:(1)上游来流量(Q).来流过程(Q一t);(2)上游来沙量(G).输沙过程(G一t),泥沙组成(ds一Ps);(3)河段比降(J);(4)河床形

1.具体应用实例.根据表2,预测序号15的跳高成绩. 表2 国内男子跳高运动员各项素质指标 序号 跳高成绩() 30行进跑(s) 立定三级跳远() 助跑摸高() 助跑4—6步跳高() 负重深蹲杠铃() 杠铃半蹲系数 100 (s) 抓举 () 1 2.24 3.2 9.6 3.45 2.15 140 2.8 11.0 50 2 2.33 3.2 10.3 3.75 2.2 120 3.4 10.9 70 3 2.24 3.0 9.0 3.5 2.2 140 3.5 11.4 50 4 2.32

转自:http://blog.csdn.net/jeryjeryjery/article/details/72649320 这两天用Python来实现手写数字识别,刚开始用原始数据进行训练,结果预测结果都是同一个类别,全部是对应数字1.正确率也只有10%左右,下面是代码及运行结果截图: 预测结果都是数字1.   数据归一化是指将特征值从一个大范围映射到[0,1]或者[-1,1],如果原始值都是正数,则建议选择映射到[0,1]:如果原始值有正数又有负数,则建议映射到[-1,1]:具体情况需要具体分

在上一篇中,我们回顾了先知的方法,但是在这个案例中表现也不是特别突出,今天介绍的是著名的l s t m算法,在时间序列中解决了传统r n n算法梯度消失问题的的它这一次还会有令人杰出的表现吗? 长短期记忆(Long Short-Term Memory) 是具有长期记忆能力的一种时间递归神经网络(Recurrent Neural Network). 其网络结构含有一个或多个具有可遗忘和记忆功能的单元组成.它在1997年被提出用于解决传统RNN(Recurrent Neural Network) 的

import numpy as np import tensorflow as tf import matplotlib.pyplot as plt # 定义RNN的参数. HIDDEN_SIZE = 30 # LSTM中隐藏节点的个数. NUM_LAYERS = 2 # LSTM的层数. TIMESTEPS = 10 # 循环神经网络的训练序列长度. TRAINING_STEPS = 10000 # 训练轮数. BATCH_SIZE = 32 # batch大小. TRAINING_EXAMP

作者:韩信子@ShowMeAI 深度学习实战系列:https://www.showmeai.tech/tutorials/42 TensorFlow 实战系列:https://www.showmeai.tech/tutorials/43 本文地址:https://www.showmeai.tech/article-detail/327 声明:版权所有,转载请联系平台与作者并注明出处 收藏ShowMeAI查看更多精彩内容 股票价格数据是一个时间序列形态的数据,诚然,股市的涨落和各种利好利空消息更相

SILK是一种新结构的基于噪声整形量化算法的编解码框架.不同于类CELP的AMR,EVRC,G729,Speex等标准. 类CELP的结构都是以码本激励为量化框架的编码器.但是这里并不讨论NSQ结构和CE(VQ)结构的区别. 这里想描述一下SILK的预测模型. 通常语音编码器都是基于LP模型. 但是SILK里面的LP和CELP的LP不同的是 在CELP里面,LPC分析的输入是原始的PCM加窗,做自相关计算求LPC系数.(包括AMR,G729,EVRC,Speex) 在SILK里面,LPC分析是对

在上一篇中,我们探讨了自动ARIMA,但是好像表现的还是不够完善,接下来看看先知的力量! 先知(Prophet) 有许多时间序列技术可以用在股票预测数据集上,但是大多数技术在拟合模型之前需要大量的数据预处理.Prophet(先知)由Facebook设计和开发,是一个时间序列预测库,不需要数据预处理,并且非常容易实现.先知的输入是一个带有两列的数据框:日期和目标(ds和y). 时间序列预测一直是预测问题中的难点,人们很难找到一个适用场景丰富的通用模型,这是因为现实中每个预测问题的背景知识,例如数据

在上一篇中,我们发现knn和线性回归一样,表现的不是特别好,来看看时间序列的表现 时间序列预测法其实是一种回归预测方法,属于定量预测,其基本原理是;一方面承认事物发展的延续性,运用过去时间序列的数据进行统计分析,推测出事物的发展趋势:另一方面充分考虑到偶然因素影响而产生的随机性,为了消除随机波动的影响,利用历史数据进行统计分析,并对数据进行适当处理,进行趋势预测. 自动ARIMA ARIMA是一种非常流行的时间序列预测统计方法.ARIMA模型使用过去的值来预测未来的值.ARIMA中有三个重要参数

在上一篇中,我们学习了线性回归,这一次来看看k近邻的表现 K最近邻(k-Nearest Neighbor,KNN)分类算法,是一个理论上比较成熟的方法,也是最简单的机器学习算法之一.该方法的思路是:在特征空间中,如果一个样本附近的k个最近(即特征空间中最邻近)样本的大多数属于某一个类别,则该样本也属于这个类别. #importing libraries #导入相对应的库函数(第一个是用来使用k n n的,第二个是用来网格搜索,第三个用来归一化) from sklearn import neigh

void Analysis::compressIntraCU(const CUData& parentCTU, const CUGeom& cuGeom, uint32_t& zOrder) { uint32_t depth = cuGeom.depth;//geometric CU几何结构 ModeDepth& md = m_modeDepth[depth]; md.bestMode = NULL; bool mightSplit = !(cuGeom.flags &am

https://yq.aliyun.com/articles/293596 https://www.kaggle.com/c/outbrain-click-prediction https://www.kaggle.com/anokas/outbrain-eda 用户个性化点击率预估 基本场景: document_id(document) uuid(user) ad_id(a set of ads) 原始数据: page_views.csv: the log of users visiting

语言:c++ 环境:windows 训练内容:根据从steam中爬取的数据经过文本分析制作的向量以及标签 使用相关:无 解释: 就是一个BP神经网络,借鉴参考了一些博客的解释和代码,具体哪些忘了,给出其中一个: http://blog.csdn.net/zhongkejingwang/article/details/44514073 代码: #include <iostream> #include <cstring> #include <cmath> #include

前提摘要 在数字经济新时代,金融服务主管正在寻求方法去细分他们的产品和市场,保持与客户的联系,寻找能够推动增长和收入的新市场,并利用可以增加优势和降低风险的新技术. 在拥有了众多可用数据之后,金融机构利用数据科学,尤其是预测分析和机器学习技术,使企业能够根据既定的商业目标做出更好的决策. 准确的预测消费者未来行为可以让信用风险分析师,金融市场分析师和欺诈检测团队更好的制定和部署策略,以防止其商业模型遭到破坏. Altair Knowledge Studio 提供了市场领先的预测分析和机器学习的解

摘要:本篇文章将分享循环神经网络LSTM RNN如何实现回归预测. 本文分享自华为云社区<[Python人工智能] 十四.循环神经网络LSTM RNN回归案例之sin曲线预测 丨[百变AI秀]>,作者:eastmount. 一.RNN和LSTM回顾 1.RNN (1) RNN原理 循环神经网络英文是Recurrent Neural Networks,简称RNN.假设有一组数据data0.data1.data2.data3,使用同一个神经网络预测它们,得到对应的结果.如果数据之间是有关系的,比如

自己测试人口预测的matlab实现: x=[54167    55196    56300    57482    58796    60266    61465    62828    64653    65994    67207    66207    65859    67295    69172    70499    72538    74542    76368    78534    80671    82992    85229    87177    89211     90

理论以前写过:https://www.cnblogs.com/fangxiaoqi/p/11306545.html,这里根据天气.是否周末.有无促销的情况,来预测销量情况. function [ matrix,attributes ] = bp_preprocess( inputfile ) %% BP神经网络算法数据预处理,把字符串转换为0,1编码 % inputfile: 输入数据文件: % output: 转换后的0,1矩阵: % attributes: 属性和Label: %% 读取数据

BP神经网络 百度百科:传送门 BP(back propagation)神经网络:一种按照误差逆向传播算法训练的多层前馈神经网络,是目前应用最广泛的神经网络 #设置文件工作区间 setwd('D:\\dat') #读入数据 Gary=read.csv("sales_data.csv")[,2:5] #数据命名 library(nnet) colnames(Gary)<-c("x1","x2","x3","y&q