【MATLAB】 麻雀算法优化BP神经网络及其应用前言:日前需要设计一种基于麻雀算法改进的神经网络,并将其运用于岩石爆破参数的预测研究之中。关于模型或算法代码存在任何疑问欢迎添加博主微信1178623893交流学习~ 文章目录【MATLAB】 麻雀算法优化BP神经网络及其应用1.经典BP网络2.算法改进后的SSA_BP主函数目标优化函数 1.经...
答案:神经网络模型的计算量是评估其性能的重要指标之一,它直接关系到模型的训练和推理速度。本文将详细介绍如何计算神经网络模型的计算量。 一、计算量的基本概念 计算量通常是指神经网络在进行前向传播和反向传播时所进行的浮点运算次数。一般来说,计算量包括两个方面:乘加运算和激活函数的计算。乘加运算是指权重与...
GACNN:利用遗传算法训练深度卷积神经网络引言背景卷积神经网络遗传算法研究方法稳态遗传算法世代遗传算法精英遗传算法评估结果结论代码实现与结果 引言目前,在用遗传算法训练卷积神经网络的领域,大多数工作在一些重要方面尚有缺陷,例如缺少不同深度网络与数据集之间的对比,缺乏对遗传算法参数的探索,在大规模网络中失效,缺乏对...
烟酸通常是指烟酸(尼克酸,Nicotinic acid)、烟酰胺(尼克酰胺)和其他具生物活性的吡啶衍生物。烟酸缺乏病又称尼克酸缺乏症,也称糙皮病(癞皮病)和Pellagra病,1937年发现烟酸缺乏是本病的病因。人类机体可合成内源性烟酸,但必需外源性摄入才能避免烟酸缺乏。本病的发生与烟酸、烟酰胺、色氨酸的摄入、吸收减少及代谢障碍...
一、GAN介绍生成式对抗网络GAN(Generative Adversarial Networks)是一种深度学习模型,是近年来复杂分布上无监督学习最具前景的方法之一。它源于2014年发表的论文:《Generative Adversarial Nets》,论文地址:https://arxiv.org/pdf/1406.2661.pdf。模型通过框架中(至少)两个模块:生成模型(Generative ...
fann_cascadetrain_on_data — 在整个数据集上训练,使用一段时间的 Cascade2 训练算法。fann_cascadetrain_on_file — 读取文件并在整个数据集上训练,使用 Cascade2 训练算法训练一段时间。fann_copy — 创建一个 fann 结构体的副本。fann_create_from_file — 从配置文件中构建一个反向传播神经网络。fa ...
101(入门)以后就是开始具体逐项学习图神经网络的各个细节。下面介绍: 1.如何构建图2.将特征赋给节点或者边,及查询方法 这算是图神经网络最基础最基础的部分了。一、如何构建图DGL中创建的图的方法有: 1. 通过(u, v),u和v分别为起始节点和终止节点的列表,可以是numpy矩阵也可以是tensor 2. scipy中的稀疏矩阵...
人工神经网络算法是模拟人的神经网络的一种算法.该算法像人一样,具有一定的学习能力。人工神经网络可以学会它所能表达的任何东西.该算法在模拟人类抽象思维方面较传统的算法具有优势,如图像识别 (人脸识别,车牌识别), 声音识别方面已经有成熟的运用。 举个简单的例子可以说明人工神经网络和传统算法的差别所在 (等会也...
fann_cascadetrain_on_data — 在整个数据集上训练,使用一段时间的 Cascade2 训练算法。fann_cascadetrain_on_file — 读取文件并在整个数据集上训练,使用 Cascade2 训练算法训练一段时间。fann_copy — 创建一个 fann 结构体的副本。fann_create_from_file — 从配置文件中构建一个反向传播神经网络。fa ...
神经网络是以感知机为单元的集合。 如上图所示,输入 x1 和 x2 分别和各自的权重 w1 和 w2 相乘、求和,所以函数 f=x1w1+x2w2+b(偏置项,可以选择性地添加)。函数 f 可以是任意的运算,但是对于感知机而言通常是求和。函数 f 随后会通 PNN神经网络算法原理...