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神经网络与人工智能

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简介：
《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。

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  • 神经网络与人工智能
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    《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。
     
  • 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_
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    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。
     
  • 哈理工人工智能实验：神经网络与应用
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    本课程为哈尔滨理工大学的人工智能实验系列之一，专注于探索和实践神经网络技术及其在现实世界中的广泛应用。通过理论学习与编程实战相结合的方式，学生能够深入理解神经网络的工作原理，并掌握其设计、训练及优化技巧，为解决复杂问题提供创新方案。 使用给定样本集（其中前两列为样本特征，最后一列为样本标签）构建神经网络模型，并对模型性能进行测试。实现过程主要步骤为：1. 根据数据集随机选定训练样本和测试样本；2. 构造BP神经网络模型，利用训练样本学习模型参数；3. 测试模型性能。
     
  • 人工智能神经网络课程的设计
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    本课程聚焦于人工智能领域的核心——神经网络技术，涵盖基础理论、架构设计及实际应用案例分析，旨在培养学员解决复杂问题的能力。 了解如何利用神经网络模型处理文本数据的方法，并熟悉字嵌入模型以及卷积神经网络的使用方法。在寻找最佳的文本情感分类模型结构时，采用了Bert-lstm-poolout这种结构，其优点在于可以借助预训练的大规模语言模型BERT来提取语义特征。资源包包括原始数据文件、Python代码文件、模型文件和实验报告。
     
  • 神经网络在人工智能中的应用-PPT课件
    优质
    本PPT课件探讨了神经网络在人工智能领域的核心作用与广泛应用，深入解析其原理、架构及实践案例，旨在帮助学习者全面理解神经网络技术。 神经计算PPT课件仅供学习使用，不得用于商业用途。
     
  • 计算智能：人工神经网络、模糊系统与进化计算
    优质
    本书《计算智能：人工神经网络、模糊系统与进化计算》深入浅出地介绍了计算智能领域中的人工神经网络、模糊系统及进化算法等关键技术，是相关研究和应用的权威参考。 《计算智能：人工神经网络·模糊系统·进化算法》由周春光和梁艳春编著。
     
  • 人工神经网络(ANN)与BP算法
    优质
    本篇论文探讨了人工神经网络（Artificial Neural Network, ANN）的基本原理及其在模式识别、预测分析等领域的应用，并深入剖析了经典的反向传播(BP)算法，展示了其训练ANN模型的有效性和广泛性。 本段落主要介绍了神经网络在分类问题中的应用效果以及其结构与算法的细节内容，旨在为读者的学习提供帮助。 1.1 基本结构说明：一个典型的神经网络由输入层（input layer）、多个隐藏层（hidden layers）和输出层（output layer）组成。图中圆圈表示的是单个神经元或感知器。设计过程中最关键的部分是确定隐藏层数目以及调整各神经元之间的权重连接。当仅包含少量隐含层次时，我们称其为浅层神经网络(SNN)；而拥有许多隐含层级的则被称为深层神经网络(DNN)。 对于那些觉得上述内容略显晦涩难懂或希望系统性学习人工智能知识的朋友，推荐参考某位大神编写的教程。该教程不仅易于理解还充满趣味性。
     
  • 伯克利CS188人工智能导论课的四层神经网络
    优质
    本课程介绍伯克利大学CS188人工智能导论中涉及的四层神经网络模型，涵盖其构建、训练及应用实例，适合对AI感兴趣的初学者深入学习。 伯克利人工智能导论课CS188的作业包括训练一个四层神经网络，并附有详细的说明文档。这可以作为学习纯手写神经网络的一个入门资源。