DNN神经网络的阐述。-ITADN社区

BP神经网络基本原理（清晰阐述）

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本文章详细解析了BP神经网络的基本工作原理和运行机制，旨在为读者提供一个清晰、全面的理解框架。这段文档介绍了BP神经网络的原理，内容清晰易懂，非常适合初学者阅读。

DNN神经网络解析

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本文将深入剖析深度神经网络（DNN）的工作原理、架构设计及优化策略，旨在为读者提供全面理解与应用指导。李宏毅教授关于DNN（深度神经网络）的讲解适合深度学习初学者学习使用。

深度学习神经网络(DNN)

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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。

DNN神经网络的价格预测模型

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本研究构建了一种基于深度神经网络（DNN）的价格预测模型，旨在提高价格走势的预测精度，为市场参与者提供有效的决策支持工具。 DNN神经网络价格预测模型可以用于准确地预测商品或服务的价格变化趋势。通过分析历史数据和市场动态，该模型能够提供有价值的信息，帮助决策者做出更明智的商业策略选择。

使用Python搭建深度神经网络(DNN)

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本教程深入浅出地介绍如何利用Python语言构建深度神经网络（DNN），适合对机器学习和AI感兴趣的初学者。本段落详细介绍了如何使用Python构建深度神经网络（DNN），具有一定的参考价值，对这一主题感兴趣的读者可以查阅相关资料进行学习。

使用Python创建深度神经网络(DNN)

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本课程将指导学员掌握利用Python语言构建和训练深度神经网络的技术与方法，深入探索DNN在各种应用场景中的强大功能。本段落总结了学习《Neural Networks and Deep Learning》在线免费书籍的过程，并用Python构建了一个神经网络来识别手写体数字。代码主要分为三个部分：1）数据调用和预处理；2）神经网络类的构建及方法建立；3）代码测试文件。在数据调用方面，以下是示例代码： ```python #!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- # @Time : 2017-03-12 15:11 # @Author : CC # @File : net_load_data.py from numpy import * ``` 这部分代码主要用于加载和预处理数据，为后续的神经网络训练做准备。

TensorFlow 2.x——构建深度神经网络(DNN)

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本课程专注于使用TensorFlow 2.x框架进行深度学习开发，重点讲解如何高效地构建和训练深层神经网络模型。深度神经网络（DNN）的搭建与一般的网络搭建类似，主要区别在于构成网络层数更多。这里给出一个构建layer层的例子： ```python # 使用序贯模型Sequential from tensorflow.keras.models import Sequential from tensorflow.keras.layers import Flatten model = Sequential() model.add(Flatten(input_shape=(...))) ``` 对于其他类型的层的构建，请参考我之前的文章。注意：上述代码示例展示了一种使用`tf.keras.Sequential`来添加一个Flatten层的方式，其中输入形状需要根据具体任务进行设置。

图神经网络的综述.png

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本图解概述了图神经网络（GNN）的发展历程、核心原理及其在社交网络分析、推荐系统和分子科学等领域的广泛应用。图神经网络（Graph Neural Networks, GNNs）是一种深度学习模型，专门用于处理图形数据结构中的节点、边及其属性。近年来，随着复杂系统建模需求的增长，GNNs在社交网络分析、推荐系统、化学信息学和生物医学等领域得到了广泛应用和发展。该综述文章首先回顾了图神经网络的基本概念和技术原理，并且探讨了它们如何利用局部邻域的信息来更新节点表示。接着详细介绍了几种典型的图卷积方法以及这些模型的变体，包括但不限于谱域与空域的方法、空间消息传递机制等。此外还讨论了一些重要的技术挑战和未来的研究方向。总之，本段落旨在为读者提供一个全面而深入的理解框架以把握当前GNN领域的研究进展及其潜在的应用前景。

图神经网络的综述.pdf

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本文为一篇关于图神经网络的研究综述文章，系统性地回顾了图神经网络的发展历程、核心理论以及在不同领域的应用情况，并指出了未来研究方向。图神经网络（GNN）是一种专门用于处理非欧几里得结构数据的深度学习模型，在社交网络、生物信息学等领域有着广泛应用。图卷积神经网络（GCN）是其一个重要分支，它模仿了卷积神经网络在图像处理中的成功应用，实现了高效的特征提取。 GCN采用谱域方法时依赖于图信号处理理论，并通过傅里叶变换和拉普拉斯矩阵的特征分解来模拟CNN的效果。然而，在大规模图数据及有向图结构中，由于需要对称性要求而限制了其适用范围。为了解决这些问题，学者们开发出了基于空间域的方法，这些方法主要依靠设计聚合函数以及消息传播机制来更新节点表示，并且通过设定邻居数量和排序规则使得模型能够处理大规模网络。Patchy-SAN算法就是其中一种典型实现方式，它采用固定长度的子图序列进行构建。扩散卷积神经网络（DCNN）是另一种空间域方法，其核心思想在于利用图传播过程来生成更好的预测特征表示。然而，在涉及三维结构信息的数据中，单纯依赖邻接矩阵可能无法完全保留原始图的信息特性。为了克服上述问题，几何图卷积网络（Geo-GCN）、学习型图卷积网络(GLCN)等模型应运而生。它们通过引入节点的空间属性或优化半监督场景下的最佳图形关系来改进GCN的性能和效率。提高计算效率也是当前研究的一个重要方向。例如，GraphSAGE技术利用采样机制结合聚合函数生成新的嵌入表示；子图训练方法则借鉴了深度学习处理大图像时采用随机切片的思想，以提升模型在大规模数据上的运行速度。除此之外，还有一些针对特定问题的特殊GCN变体：如贝叶斯图卷积神经网络（BGCN）引入参数化的概率模型来解决不确定性；高斯诱导卷积(GIC)利用快速算法进行小波变换减少计算负担；HA-GCN通过自适应滤波器动态调整权重以匹配局部连接模式和节点特征特性；以及HGCN，它采用双曲几何模型学习分层无标度图的归纳表示。总之，随着研究不断深入和技术进步，图神经网络尤其是GCN在处理复杂非欧几里得结构数据方面的能力得到了显著提升。这些改进不仅增强了模型的应用范围和效率，在多个领域也展示了其独特的价值，并有望在未来更多场景下发挥作用。

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