用Python实现BP神经网络（附代码）

用Python实现出来的机器学习算法都是什么样子呢？前两期线性回归及逻辑回归项目已发布（见文末链接），今天来讲讲BP神经网络。

2023-02-27
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LearningLSTM

Recurrent Neural NetWork (RNN) 用于处理序列数据，序列数据预测模型的特点是某一步的输出不仅依赖于这一步的输入，还依赖于其他步的输入或输出。传统的序列数据机器学习模型有Hidden Markov Model (隐马尔可夫模型)、Conditional Random Field (条件随机场)。近年来，深度学习模型又带来了RNN，标准RNN结构极为简单，只有一个tanh层，其模型结构见图1。

2023-02-27
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中长期神经网络概率预测模型

基本思想：是将时序信号分解为残差+季节性+趋势。其中季节性和趋势采用广义线性回归，残差采用神经网络。

2023-02-27
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MTGNN:多变量时序图神经网络预测模型

本文提出了一种能同时反映时序和空间依赖的图神经网络结构MTGNN，提供了一种多元时序预测的手段，模型结构的设计有多处值得借鉴。

2023-02-27
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如何建立神经网络预测模型

输入神经元可以理解为自变量，输出神经元可理解为因变量。如果用矩阵表示输入输出的话，每一行矩阵表示一个神元，每一列表示一组数据，这里由于输入输出数据量较大可以采用第三方数据库导入数据的方式，部分情况下由于导入数据神经元是列向量形式，导入后需要进行转置。

2023-02-27
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最通俗的神经网络入门教程

人工智能的底层模型是"神经网络"（neural network）。许多复杂的应用（比如模式识别、自动控制）和高级模型（比如深度学习）都基于它。学习人工智能，一定是从它开始。

2023-02-26
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Hinton最新研究：神经网络的未来是前向-前向算法

过去十年，深度学习取得了惊人的胜利，用大量参数和数据做随机梯度下降的方法已经被证明是有效的。而梯度下降使用的通常是反向传播算法，所以一直以来，大脑是否遵循反向传播、是否有其它方式获得调整连接权重所需的梯度等问题都备受关注。

2023-02-27
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C++从零实现神经网络

既然是要用C++来实现，那么我们自然而然的想到设计一个神经网络类来表示神经网络，这里我称之为Net类。由于这个类名太过普遍，很有可能跟其他人写的程序冲突，所以我的所有程序都包含在namespace liu中，由此不难想到我姓刘。在之前的博客反向传播算法资源整理中，我列举了几个比较不错的资源。对于理论不熟悉而且学习精神的同学可以出门左转去看看这篇文章的资源。这里假设读者对于神经网络的基本理论有一定的了解。

2023-02-27
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