Advertisement

N-BEATS-master.zip_人工智能/深度学习/神经网络_Python__人工智能/深度学习/神经网络_Python_

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
N-BEATS-master 是一个使用Python编写的开源项目，专注于时间序列预测。该项目基于深度学习框架，应用了先进的神经网络架构N-BEATS，以实现高效的时间序列分析和预测能力。 N-BEATS是一种基于神经网络的单变量时间序列预测模型。其实现涉及使用深度学习技术来提高时间序列数据的预测精度。这种方法通过堆叠多个模块进行前向传播，每个模块包含一个逆向残差块和一个全连接层，用于捕捉复杂的时间依赖关系并生成未来值的精确预测。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • N-BEATS-master.zip_人工智能/深度学习/神经网络_Python__人工智能/深度学习/神经网络_Python_
    优质
    N-BEATS-master 是一个使用Python编写的开源项目，专注于时间序列预测。该项目基于深度学习框架，应用了先进的神经网络架构N-BEATS，以实现高效的时间序列分析和预测能力。 N-BEATS是一种基于神经网络的单变量时间序列预测模型。其实现涉及使用深度学习技术来提高时间序列数据的预测精度。这种方法通过堆叠多个模块进行前向传播，每个模块包含一个逆向残差块和一个全连接层，用于捕捉复杂的时间依赖关系并生成未来值的精确预测。
     
  • 机器学习、深度学习、神经网络与深度神经网络.docx
    优质
    本文档探讨了机器学习的基础概念，并深入解析了深度学习及其核心组件——神经网络和深度神经网络的工作原理和发展现状。 1.1 机器学习算法 随着多年的发展，机器学习领域已经涌现出了多种多样的算法。例如支持向量机（SVM）、K近邻（KNN）、K均值聚类（K-Means）、随机森林、逻辑回归和神经网络等。 从这些例子可以看出，尽管神经网络在当前的机器学习中占据了一席之地，但它仅仅是众多算法之一。除了它之外，还有许多其他重要的技术被广泛使用。 1.2 机器学习分类 根据学习方式的不同，可以将机器学习分为有监督、无监督、半监督和强化学习四大类： - **有监督学习**：这种类型的学习涉及带有标签的数据集，在这些数据集中每个样本都包含特征X以及相应的输出Y。通过这种方式，算法能够从标记好的示例中进行训练，并逐步提高预测准确性。 - **无监督学习**：在这种情况下，提供给模型的是未标注的输入变量集合（即只有X），没有明确的目标或结果标签供参考。目标是让机器找出数据中的内在结构、模式或者群组等信息。 - **半监督学习**：该方法结合了有监督和无监督的特点，在训练过程中既利用带有标签的数据，也使用大量未标记的信息来改进模型性能。 - **强化学习**：这是一种通过试错机制进行的学习方式。在这种框架下，智能体（agent）执行操作并根据环境反馈获得奖励或惩罚作为指导信号，从而学会如何采取行动以最大化长期累积回报。 半监督方法的一个优点是它只需要少量的标注数据就能实现有效的训练，并且避免了完全依赖于无标签信息可能带来的不确定性问题。
     
  • 深度学习入门（人工神经网络、CNN、RNN、LSTM）
    优质
    本书为初学者提供了一条进入深度学习领域的便捷途径，详细介绍了人工神经网络的基础知识以及卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)和长短期记忆网络(LSTM)等核心概念与应用。 人工神经网络是一种模仿人脑结构与功能的计算模型。CNN（卷积神经网络）主要用于处理具有网格状拓扑的数据，如时间序列数据或图像；RNN（循环神经网络）则擅长处理序列预测问题，通过记忆先前的信息来影响后续的状态和输出；LSTM（长短期记忆网络）是一种特殊的RNN结构，能够更好地解决长期依赖的问题。
     
  • 深度学习神经网络(DNN)
    优质
    深度学习神经网络（DNN）是一种模仿人脑工作方式的人工智能技术，通过多层结构学习数据特征，广泛应用于图像识别、语音处理和自然语言理解等领域。 个人从网络收集资料，本资料共分为九个部分介绍深度神经网络。
     
  • 《神经网络与深度学习》课程概览：步入人工智能探索之路
    优质
    本课程为学生提供深入理解神经网络及深度学习原理的机会，旨在引导学员掌握构建和优化智能系统的技术，开启人工智能领域的探索之旅。 ### 《神经网络与深度学习》课程介绍：开启人工智能学习之旅 #### 一、课程概述 本课程旨在为初学者提供一个系统性了解神经网络与深度学习的基础平台，引导学生逐步掌握这一领域的核心概念和技术。内容涵盖基础知识和高级主题。 #### 二、神经网络的基本原理 ##### 1.1 没有规则的学习 在传统计算机程序设计中，算法往往基于预设规则来解决问题。而在神经网络的学习过程中，则是通过大量的数据输入和反馈调整实现学习目标，更接近人类大脑的工作方式：不断尝试与适应环境变化。 ##### 1.2 神经网络的三个暗示 - **强大的模式识别器**：神经网络能够从复杂的数据集中自动提取特征，并以此进行预测或分类。 - **训练优化能力**：随着数据量增加，模型可以持续优化内部参数，提高对新数据处理的能力。 - **非逻辑工作方式**：神经网络通过权重调整实现学习过程，而非依赖于逻辑规则。 ##### 1.3 深度学习定义 深度学习是一种特殊的机器学习方法，利用多层非线性变换来表示复杂的数据结构。相比浅层模型，它能自动提取高级抽象特征，在图像和语音识别等领域取得了显著成果。 #### 三、神经网络的构建与训练 ##### 2.1 简化设定 构建神经网络时首先要简化问题，并确定其架构（包括输入层、隐藏层及输出层）。各层之间通过权重连接，这些参数在训练过程中被调整以最小化误差。 ##### 2.3 训练过程 前向传播是指将数据传递至各个网络层次并得到预测结果；反向传播则是根据实际与预测之间的差异来更新模型的权重参数。这一过程通常需要大量的计算资源和优化策略，因为神经网络内部运作机制对于用户来说往往是不透明的。 #### 四、深度学习的应用实例 ##### 3.1 简单方法与人工智能方案对比 在某些特定问题上，简单的手工设计特征可能比复杂的自动提取更有效。然而随着数据集规模增大，深度学习的优势逐渐显现：它能处理更为复杂的数据结构和任务。 ##### 3.2 国际竞赛案例分析 深度学习技术在多项国际比赛（如ImageNet）中取得了显著成就，推动了硬件技术和优化算法的进步。 ##### 3.3 AlexNet模型介绍 Alex Krizhevsky等人开发的AlexNet卷积神经网络，在2012年ImageNet比赛中获得冠军，并提升了图像识别领域的性能标准。这一成果证明了深层卷积架构的强大能力及其在视觉任务中的广泛应用潜力。 《神经网络与深度学习》课程为学员提供了一个全面深入地了解该领域的机会，通过理论讲解和实践操作相结合的方式帮助学生建立坚实的理论基础并掌握实用技术技能。无论是初学者还是研究人员，这门课都是宝贵的学习资源。
     
  • 神经网络与人工智能
    优质
    《神经网络与人工智能》是一本探讨如何通过模仿人脑结构和功能来开发智能算法和技术的书籍，旨在帮助读者理解并参与到这一快速发展的领域中。 基于MATLAB实现的神经网络手写字母识别代码已验证可以运行。
     
  • 山东大学2019级智能班深度学习与神经网络复习
    优质
    本简介为山东大学2019级智能科学与技术专业学生关于深度学习与神经网络课程的复习资料汇总，涵盖知识点回顾、习题解析和项目实践等内容。 本段落探讨了深度学习中的损失函数与优化方法，并特别强调正则化技术在防止过拟合方面的作用。通过应用L1和L2正则化可以使得模型更加简洁有效，同时Dropout及批量归一化也是广泛采用的正则化手段。此外，在构建神经网络时选择合适的激活函数至关重要，ReLU便是其中一种常用的选择。反向传播算法则是训练过程中不可或缺的核心技术之一，它通过计算导数来更新模型参数以优化性能。文中还简要概述了一些常用的求导法则。
     
  • 卷积神经网络——深度学习
    优质
    卷积神经网络（CNN）是深度学习中用于图像识别和处理的重要模型，通过多层卷积提取特征，广泛应用于计算机视觉领域。 卷积神经网络（CNN）是深度学习领域的重要组成部分，在图像识别和处理任务中表现出色。其主要特点是利用卷积层和池化层来提取并学习图像特征，并通过多层非线性变换实现复杂模式的识别。 1. **基础知识** - **二维互相关运算**：这是卷积神经网络的基础操作，输入数组与卷积核（也叫滤波器）进行相互作用。具体来说，卷积核在输入数组上滑动，在每个位置计算子区域乘积和。 - **二维卷积层**：该过程通过将输入数据与多个卷积核执行互相关运算，并加上偏置来生成输出特征图，表示特定空间维度上的特征信息。 - **感受野**：一个重要的概念是“感受野”，即单个神经元可以接收的局部区域。随着网络层次加深，每个元素的感受野增大，能够捕捉更广泛的输入数据模式。 - **卷积层超参数**：包括填充（padding）和步幅（stride），用于控制输出尺寸的一致性和移动速度；此外还有多个输入通道的概念，这允许处理多维图像，并通过1×1的卷积核调整通道数量。 2. **简洁实现** - 使用PyTorch中的`nn.Conv2d`可以轻松创建二维卷积层。该函数接受参数如输入和输出通道数、卷积核大小、步幅以及填充等。 - `forward()`方法接收四维张量作为输入（批量大小，通道数量，高度及宽度），并返回同样结构的张量但可能改变的是特征图的数量及其尺寸。 3. **池化操作** - 池化层用于减少计算复杂度和防止过拟合。它们通过对输入数据进行下采样来实现这一点。 - 最大池化选择窗口内的最大值，而平均池化则取窗口内所有值的均值得到输出；PyTorch中的`nn.MaxPool2d`能够执行这些操作。 4. **LeNet** - LeNet是早期用于手写数字识别的一个卷积神经网络架构。它由Yann LeCun提出，包含一系列卷积层、池化层和全连接层。 5. **常见CNN模型** - **AlexNet**：在ImageNet竞赛中取得突破性进展的深度学习模型，首次证明了深层结构在网络图像识别中的有效性。 - **VGG网络（Visual Geometry Group）**：以其深且窄的设计著称，大量使用3×3卷积核以增加网络深度和复杂度。 - **NiN (Network in Network)**：引入微小的全连接层来增强特征表达能力。 - **GoogLeNet (Inception Network)**：采用创新性的“inception”模块设计，允许不同大小的滤波器并行工作以提高计算效率和模型性能。 这些架构的发展推动了卷积神经网络的进步，并使其成为现代深度学习系统的核心组成部分。对于图像分类、目标检测、语义分割及图像生成等领域而言，理解和掌握CNN的基本原理与实现方式至关重要。