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GACNN是一种神经网络。

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简介：
神经网络作为遗传算法（GA）的基类，拥有着强大的基础。 SteadyStateGA、GenerationalGA 以及 ElitismGA 均是 GA 的派生算法。 testXXX.py 文件用于对这些不同的遗传算法方案进行测试验证。 DataMgr.py 模块负责数据的加载和写入操作，从而支持后续的训练过程。 GradientDescentCNN.ipynb 则展示了使用 Adam 优化器的传统卷积神经网络（CNN）的训练方法。 欲了解更多关于这些技术的详细信息，请参阅相关资源。

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  • GACNN：基于神经网络的模型
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    GACNN是一种创新性的基于神经网络的模型，通过融合图卷积算法与自注意力机制，显著提升了复杂数据结构上的特征提取能力。 神经网络基于GA是父类。 SteadyStateGA ， GenerationalGA 和 ElitismGA 继承自 GA 。 testXXX.py 用于测试上述不同的 GA 方案。 DataMgr.py 帮助加载和写入数据。 GradientDescentCNN.ipynb 训练由 adam 优化的传统 CNN。 若要了解更多信息，请继续探索！
     
  • Ann_and_GA_in_heat_conduction_verse_RAR_BP_network_一维热传导_热神经网络_神经网络
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    本文探讨了一种基于人工神经网络（ANN）和遗传算法（GA）的方法，应用于解决一维热传导问题，并与传统的径向基函数（RAR_BP）网络进行比较。通过优化模型参数，提出了一种新颖的“热神经网络”架构，以提高计算效率及准确性。 本段落探讨了神经网络与遗传算法在热传导逆问题中的应用。文中分别使用BP网络、RBF网络及GA方法求解了一维导热反问题，并利用BP网络和GA方法解决了二维导热反问题。
     
  • KAN网络（Kolmogorov-Arnold Network）: 一种新颖的神经网络结构
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    KAN网络是一种创新性的神经网络架构，基于柯尔莫哥洛夫-阿诺尔德定理构建，旨在提供高效的数据处理能力和灵活的学习机制。 特点： - 权值替代：KANs摒弃了传统的线性权重机制，转而采用参数化的单变量函数来表示每个权重参数，通常使用样条函数。 - 性能优势：这种设计改进使KANs在准确性和可解释性方面超越MLPs。即使规模较小的KAN模型也能在数据拟合和偏微分方程求解任务中达到与更大规模MLP相当或更好的性能表现。 - 可视化及交互能力：KANs能够直观地展示其内部结构，便于人类用户理解和操作，从而增强模型的透明度。 数学理论基础： KAN网络的设计基于柯尔莫戈罗夫—阿诺尔德表示定理。该理论指出任何多元连续函数都可以通过单变量连续函数的两层嵌套叠加来构造。在KAN架构中，这一原理得以实现：利用可训练的一维函数和加法运算构建模型。 学习过程： 与MLP不同的是，在MLP中边代表线性权重，即神经网络学习的是线性方程中的系数（w*x+b）。而KAN的边则是参数化的单变量函数形式，其内部系数也可以通过学习来调整。这一过程类似于不断改变木条形状以适应不同的曲线形态。 此外还有一种基于KAN架构改进后的卷积操作——KAN卷积神经网络。这种特殊的卷积运算在每个边缘应用可训练的一维非线性函数处理数据，从而增强了模型的表达能力及灵活性。
     
  • BP_SOC_SOC_BP_SOC_神经网络SOC_神经网络_SOC神经网络
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    本项目聚焦于基于神经网络的系统芯片(SOC)设计与优化，探索高效的硬件架构以支持复杂的人工智能算法实现。 BP神经网络可以用于SOC（荷电状态）估算。在实现过程中，可以通过编写MATLAB的M文件来构建和训练BP神经网络模型，以提高电池管理系统中SOC估计的精度。这种方法利用了BP算法的有效性及其对非线性问题的良好适应能力。
     
  • BP-PID_神经网络_PID_神经网络控制_神经网络_神经网络PID_ PID_
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    简介：本研究探讨了将神经网络与PID控制相结合的技术，即BP-PID和神经网络PID控制方法，旨在优化控制系统性能，提高响应速度及稳定性。 神经网络自整定PID控制器，基于BP神经网络的Simulink模型。
     
  • 实验三 神经网络（一）
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    本实验为神经网络基础入门课程的第一部分，旨在通过理论讲解与实践操作相结合的方式，介绍神经网络的基本概念、结构和工作原理。参与者将构建简单的前馈神经网络模型，并进行初步训练以理解其基本运作机制。 本实验主要关注神经网络及其反向传播（BP）算法的原理与应用。其目的是让学生理解神经网络结构、掌握反向传播训练过程，并通过实践熟悉前馈网络的工作方式。 反向传播是一种多层前馈神经网络，采用反向传播算法调整权重以最小化预测输出和实际目标之间的误差。实验中，学生可通过改变网络的拓扑结构、参数设置及训练数据来观察这些因素如何影响训练结果。训练数据集包括不同输入x1至x3及其相应的输出y，用于完成特定任务。 实验内容涵盖设计简单的感知器以实现逻辑运算（如与、或和非）。例如，一个感知器可以解决多数赞成表决问题：根据多个输入的正负值决定输出是正值还是负值。另外，异或问题是另一个例子；然而，在训练误差很小的情况下，所构建网络仍无法正确处理特定输入组合（如1, 1）的问题。 实验还涉及通过神经网络求解布尔逻辑任务，并强调初始权重设定对训练过程和结果的影响：不当的权重设置可能导致难以完成训练或者获得不准确的结果。此外，一个特殊应用是使用感知器判断三个整数乘积是否为奇数或偶数。此情况下，感知器有四个输入，其中一个固定值设为1；其余对应于输入整数，并通过转换（即1代表奇数、-1表示偶数）来更新权重以接近正确的判定结果。初始权重设定为(0.3, 0.2, 0.5, -0.3)，并通过反向传播算法不断调整，使感知器在多次迭代后能够准确预测输入整数乘积的奇偶性。 实验提供了一个深入理解和应用神经网络的机会，从基础训练到复杂问题解决。同时强调了权重初始化和选择合适训练数据的重要性。通过实践操作，学生可以更好地掌握理论知识并为未来的人工智能与机器学习研究打下坚实的基础。
     
  • 一种新型的优化GA-Elman神经网络算法
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    本研究提出了一种改进的GA-Elman神经网络算法，结合遗传算法与Elman网络优势，旨在提高复杂时间序列预测模型的性能和稳定性。 Elman神经网络因其出色的动态特性和强大的全局稳定性，在处理非线性、动态及复杂数据方面被广泛应用。然而，作为反向传播（BP）神经网络的改进版本，Elman模型不可避免地会继承一些固有的缺陷，这可能会影响识别精度和操作效率。尽管已经提出了多种方法来解决这些问题，但在存储空间、算法效率以及识别精度等特征之间找到平衡点仍然极具挑战性，并且很难从临时解决方案中获得持久性的优化效果。 为了解决上述问题，可以将遗传算法（GA）引入Elman模型以优化连接权重和阈值。这不仅可以防止神经网络陷入局部最优解，还能提高训练速度与成功率。同时，也可以利用遗传算法来调整隐藏层结构，解决确定最佳神经元数量的难题。以往的研究大多倾向于单独优化连接权重或网络架构，这种做法略显不足。 我们在此提出了一种新的GA-Elman神经网络优化方法，在该方法中采用实数编码形式处理连接权重，并将隐藏层也以实数方式表示，但引入了二进制控制基因来增加灵活性。通过这种方式，我们的新算法能够同时利用混合编码和进化策略对连接权重及隐藏单元数量进行协同优化，从而显著提升整体性能。 实验结果显示，在所有计算指标上，该新型GA-Elman算法均表现出优越性。
     
  • 一篇文章读懂25种神经网络模型.pdf
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    本文全面解析了25种主流神经网络模型，旨在帮助读者快速掌握各种模型的特点、应用场景及发展现状，适合深度学习入门者和进阶者阅读。 在深度学习领域中，神经网络模型扮演着至关重要的角色。本段落《一文看懂25个神经网络模型》旨在帮助读者理解当前流行的多种神经网络架构，并深入探讨几个关键的组件：如基本的神经元、卷积层中的卷积神经元及其反向操作解卷积神经元、用于特征降维和保持的关键性池化技术（包括最大池化与平均池化）、以及在概率模型中使用的均值及标准方差估计单元。 1. 神经网络的基本单位是神经元，每个神经元接收来自前一层的加权输入，并通过一个激活函数输出结果。这种结构引入了非线性元素，使网络能够捕捉复杂的模式和关系。 2. 卷积层中的卷积操作特别适用于图像等具有空间特征的数据处理场景下，它利用局部连接特性来提取特定区域内的特征信息。 3. 解卷积神经元在反向传播中用于上采样过程，帮助恢复被池化层压缩后的细节信息。它们与前一层的多个单元进行全连接操作以重建原始输入图像的空间结构。 4. 池化技术如最大值和平均值池化则对特征图中的局部区域执行下采样处理，减少计算复杂度同时保留重要的空间或时间模式。 5. 均值神经元与标准差估计单元共同作用于描述数据的概率分布特性，在自编码器（AE）及变分自编码器(VAE)中尤其重要。前者学习输入数据的压缩表示并重构原始信息，后者则基于概率模型生成新的样本。 此外还有诸如循环网络(RNN)，长短期记忆(LSTM), 门控循环单元(GRU)等其他重要的神经网络架构，在时间序列预测、语音识别及自然语言处理等领域有着广泛的应用。理解这些不同的模型及其特性能帮助开发者根据具体任务需求做出最佳选择。