深度神经网络被用于无线资源管理的训练。

5星

浏览量: 0

大小:None

文件类型：None

简介：
通过学习优化，我们致力于训练一种深度神经网络，用于高效地管理无线资源。提供的Python代码能够重现我们在SPAWC 2017的DNN研究中所取得的成果。Demo.py脚本涵盖了从数据生成、模型训练、到最终测试以及绘制10个用户IC盒的完整流程。即便该流程是在一个包含25000个样本的小型数据集上进行的实验，也能在不到100次迭代的次数内轻松地达到94%的准确率。在test.py中，我们对表I：高斯IC案例进行了测试阶段的验证，该验证基于先前训练好的模型。若您希望从头开始训练模型，请遵循本文档中提供的详细说明，并参考Demo.py脚本中的相关操作。所有代码均已在Python 3.6.0环境下成功验证运行。为了确保顺利安装，建议您先设置Python 3.6环境并安装所需的依赖项：使用pip安装pip依赖项，具体命令为pip install -r requirements.txt，随后运行python文件python3 demo.py 和 python3 test.py。参考文献：[1]孙浩然，陈香怡，施庆江

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~

客服

TSP-DNN：利用深度神经网络训练实现无线资源管理

优质

TSP-DNN是一种创新性的方法，它采用深度神经网络来优化和自动化无线通信中的资源配置问题。通过机器学习技术，该模型能够高效地解决复杂的时空依赖性挑战，显著提高频谱利用率和系统性能。学习优化：训练用于无线资源管理的深度神经网络。Python代码可重现我们在SPAWC 2017年会议上关于DNN研究的工作成果。Demo.py文件包含了从数据生成、模型训练、测试到绘制包含十个用户的IC盒整个流程，即使是在一个仅含25,000个样本的小型数据集上进行的实验中，在不到一百次迭代的情况下也能轻松达到94%的准确度。在test.py文件里，我们对表I中的高斯IC案例进行了测试阶段，该测试基于预先训练好的模型。如果要从头开始训练模型，请遵循本段落提供的说明，并参考demo.py以获取更多信息。所有代码已在Python 3.6.0环境中成功运行。安装步骤： 1. 设置环境并启动Python 3.6； 2. 安装pip依赖项：`pip install -r requirements.txt`; 3. 运行python文件: `python3 demo.py`, `python3 test.py`.

用于深度学习的动漫头像，训练神经网络使用

优质

本项目旨在利用动漫头像数据集，通过深度学习技术训练神经网络模型，以实现高效准确的目标识别与图像生成等功能。深度学习是人工智能领域的一项核心技术，它通过模拟人脑神经网络的方式使计算机能够从数据中自动学习并进行预测。在这个场景下，我们将探讨使用动漫头像来训练神经网络，并特别关注TensorFlow的应用。 TensorFlow是由Google开发的一个开源库，用于各种机器学习任务，包括深度学习。它提供了一个强大的平台，让开发者可以构建、训练和部署大规模的模型。在本案例中，TensorFlow将被用来处理和分析这些动漫头像，从中提取特征并识别图像模式。动漫头像的数据集通常包含不同的面部表情、角度以及各种特征，这对于进行面部识别或生成新的人工动漫头像非常有用。通过大量训练样本的学习过程，神经网络可以掌握不同面部元素的表示方式，并理解它们如何组合形成完整的图像。在实际操作中，需要对这些动漫头像数据集进行预处理步骤，如调整图片大小、归一化像素值和增强数据（例如翻转、裁剪或颜色变换），以提高模型泛化的性能。随后，经过预处理的图像会被输入到神经网络中，并通过反向传播算法以及优化器（如Adam或SGD）更新权重，从而最小化损失函数。这一过程衡量了预测结果与真实标签之间的差异。在训练过程中，“faces”数据集中的每个文件可能代表一个单独的动漫头像样本。这些图片可以被划分成训练集、验证集和测试集，以便监控模型性能并防止过拟合现象的发生。其中，训练集用于初始学习阶段；验证集合用来调整参数以优化效果；而测试集则在完成所有调整后评估新数据的表现。当经过充分的训练之后，神经网络模型可以应用于多种用途。例如，在动漫头像分类中识别特定表情或特征或者作为生成对抗网络（GANs）的一部分来创建新的、逼真的动漫图像。在这个框架下，生成器尝试创造与原始数据相似的新图片而判别器则负责区分真实和合成的图像。使用动漫头像训练神经网络是深度学习在图像处理领域的一个实际应用案例，这有助于提高模型对特定类型图像的理解能力，并为后续创作或识别任务提供支持。借助TensorFlow等工具的支持，这一过程变得更加高效便捷。

第三章 PyTorch深度神经网络与训练.rar

优质

本章节深入讲解了使用PyTorch构建和训练深度神经网络的方法和技术，包括模型设计、优化算法及实战应用。 PyTorch深度学习入门与实战（案例视频精讲）课堂教学讲义包括Jupyter Notebook文件（ipynb格式），内容涵盖文字、代码及插图。

关于物理神经网络训练的论文PDF

优质

本文探讨了物理神经网络的训练方法，通过结合物理学原理与机器学习技术，提出了一种新颖有效的训练算法。该研究对于推动类脑计算领域的发展具有重要意义。《物理神经网络训练论文》发表于2022年1月27日的Nature杂志上，探讨了如何利用物理系统构建并训练深度神经网络以解决传统电子设备在深度学习训练中的能源效率问题。传统的深度学习模型已经在科学研究和工程领域得到广泛应用。然而，高昂的能耗限制了其可扩展性。为了解决这个问题，研究人员们提出了各种深学习加速器，并尝试通过非传统技术来提高能效。但是这些方法尚未能够在现场应用反向传播算法对新颖硬件进行训练，而这是大型神经网络默认的训练方式。论文中提出了一种名为“物理感知训练”的混合现场-计算内(in situ-in silico)算法，它允许利用反向传播来训练可控的物理系统。这种方法与传统的深度学习通过多层数学函数构建的深度神经网络进行计算不同之处在于：它可以训练由可控物理系统组成的深度物理神经网络，即使这些物理层没有直接对应的数学映射关系。为了证明该方法的有效性，研究团队实验性地利用基于光学、力学和电子学的不同类型的物理系统成功执行了音频和图像分类任务。这种方法不仅可能使机器学习任务在速度和能耗上优于传统电子处理器，还可以赋予物理系统自动设计的智能化功能，例如为机器人或自动化系统提供智能操作。结合反向传播算法的可扩展性和现场算法应对不完美及噪声问题的能力，“物理感知训练”方法为开发新型硬件平台提供了新的途径。这些平台不仅能高效处理机器学习任务，还可能催生全新的智能系统，进一步模糊了物理世界和计算世界的界限，并开启了人工智能硬件的新篇章。

使用MATLAB进行神经网络训练

优质

本项目利用MATLAB平台开展神经网络模型的构建与优化工作，通过深度学习技术提高数据处理能力及预测精度。概率神经网络的分类预测涉及使用该类型的神经网络进行模式匹配，并应用于故障诊断算法中的训练与测试实例分析。相关内容可以在MATLAB中文论坛找到。这里主要关注的是如何利用概率神经网络来进行有效的分类预测，以及在实际应用中通过具体案例来展示其性能和优势。

BP神经网络的训练详解

优质

本文深入解析了BP（反向传播）神经网络模型的训练过程，包括前馈计算、误差反传以及权重更新等关键步骤，旨在帮助读者全面理解该算法的工作机制。 BP神经网络的训练步骤可以概括为以下几个关键环节：首先，初始化网络参数；其次，在前向传播阶段计算输出误差，并在反向传播过程中调整权重以最小化预测值与实际目标之间的差距；接着，重复上述过程直至满足预定的停止条件或达到最大迭代次数。整个流程旨在优化神经网络模型的表现能力，使其能够更好地拟合训练数据并具备良好的泛化性能。

CMAC神经网络训练程序

优质

CMAC神经网络训练程序是一款高效的机器学习工具，专为实现选择性泛化而设计，适用于各种模式识别和控制任务。小脑模型关节控制器(CMAC)类型的神经网络训练程序是用MATLAB代码编写的。

卷积神经网络(CNN)在图像训练数据中的应用与研究——基于神经网络与深度学习视角

优质

本文探讨了卷积神经网络（CNN）在处理和分析图像训练数据方面的最新进展及应用，并从神经网络与深度学习的角度进行了深入的研究。神经网络与深度学习中的卷积神经网络（CNN）用于图像训练数据的处理，并通过实例进行测试。

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。