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3D图解神经网络

做计算机视觉，离不开CNN。 可是，卷积、池化、Softmax……究竟长啥样，是怎样相互连接在一起的？ 对着代码凭空想象，多少让人有点头皮微凉。于是，有人干脆用Unity给它完整3D可视化了出来。

  • 2023-02-27
  • 阅读255

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
  • 阅读254

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
  • 阅读455

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
  • 阅读232

BP神经网络回归的三种python实现

BP神经网络（Back Propagation）是基于误差反向传播算法训练的多层前馈网络，能学习存储大量的输入-输出模式映射关系。它的优化方法是使用梯度下降法，通过反向传播来不断调整网络的权值和阈值，使网络误差平方和最小。其实际就是多层感知机，拓扑结构（单隐藏层）如下图所示。

  • 2023-02-27
  • 阅读238

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
  • 阅读255

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
  • 阅读225

【车间调度】基于卷积神经网络的柔性作业车间调度问题的两阶段算法（Matlab代码实现）

该文提出一种基于卷积神经网络的有效两阶段算法，以求解具有机器故障的柔性作业车间调度问题（FJSP）。建立了以最大完成时间和鲁棒性为目标的双目标动态柔性作业车间调度问题（DFJSP）模型。提出了CNN构建的预测模型，并开发了一个名为RMn的替代指标来评估鲁棒性。实验结果表明，所提两阶段算法对求解DFJSP有效，RMn能够更快、更高效、更准确地评估调度的鲁棒性。

  • 2023-02-27
  • 阅读258