Advertisement

水质分析中的模糊神经网络-深度学习代码资源_模糊与深度学习_matlab实现_waterqualityfuzzyneuralnetwork

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

简介：
本项目致力于水质分析中模糊神经网络和深度学习技术的应用研究，并提供基于MATLAB环境下的具体实现代码，旨在提高水质量评估的准确性。 MATLAB代码用于ANFIS的水质分析。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 水质分析中的模糊神经网络-深度学习代码资源_模糊与深度学习_matlab实现_waterqualityfuzzyneuralnetwork
    优质
    本项目致力于水质分析中模糊神经网络和深度学习技术的应用研究，并提供基于MATLAB环境下的具体实现代码，旨在提高水质量评估的准确性。 MATLAB代码用于ANFIS的水质分析。
     
  • 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。
     
  • Python深度学习：探索深度学习技术与神经网络...
    优质
    《Python深度学习》一书带领读者深入浅出地理解并实践深度学习及神经网络技术，利用Python语言进行高效编程和模型构建。 探索先进的人工智能深度学习模型及其应用 通过使用流行的Python库如Keras、TensorFlow和PyTorch来研究先进的深度学习技术和它们在计算机视觉与自然语言处理（NLP）中的应用场景。 本书特色： - 建立神经网络及深度学习的坚实基础，利用Python相关库。 - 探索高级深度学习技术及其在计算视觉和NLP领域的应用。 - 学习如何使用强化学习使计算机能在复杂环境中导航，并理解支撑流行游戏如围棋、Atari 和Dota背后的先进算法。 随着人工智能在商业和消费者需求中的广泛应用，深度学习已经成为当今及未来市场需求的关键。本书旨在探索深度学习技术并培养读者的深度学习思维模式，以便将其应用于智能的人工智能项目中。 第二版将深入介绍深度学习的基础知识，包括深层神经网络及其训练方法，并利用高性能算法与流行Python框架进行实践操作。您还将了解不同的神经网络架构如卷积网络、递归网络和长短期记忆（LSTM）等，解决图像识别、自然语言处理及时间序列预测等问题。 本书最后将使读者掌握实用的深度学习知识并理解其实际应用案例。 - 掌握神经网络及其深度学习过程背后的数学理论 - 使用卷积网络与胶囊网络调查并解决问题中的计算机视觉挑战 - 通过变分自编码器和生成对抗性网路（GAN）解决生成任务 - 理解强化学习，并掌握代理在复杂环境下的行为模式 - 利用递归网络(LSTM, GRU)及注意模型完成复杂的自然语言处理任务 本书适合数据科学家、机器学习工程师以及深度学习的初学者，这些读者已经具备了基础的机器学习概念和一些使用Python编程的经验。同时建议有一定的数学背景并理解微积分与统计学的概念。
     
  • 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。
     
  • 深度学习工具箱：分析深度神经网络的利器
    优质
    深度学习工具箱提供强大的功能与模块，助力研究者和工程师构建、训练及评估复杂的深度神经网络模型，是进行机器学习项目开发不可或缺的资源。 深度学习工具箱（开发阶段） 这是一组用于分析和可视化深度神经网络的工具。 该工具箱最初的目的是为了可视化网络以解决图像分类任务。这项工作的动机源于以下论文： Jason Yosinski，Jeff Clune，Anh Nguyen，Thomas Fuchs 和 Hod Lipson 在2015年国际机器学习大会（ICML）的深度学习研讨会上发表的研究成果。 主要设计目标包括但不限于： 模块化：可以在通用核心功能的基础上添加新的工具 框架不可知性：该工具箱应支持不同的神经网络框架，例如TensorFlow、Torch和Caffe等。 清晰的API：定义接口以便在其他程序中使用这些工具 全面的命令行界面（CLI）：允许从命令行或脚本运行所有工具 易于使用的图形用户界面（GUI）：提供对工具直观的操作方式 这项工作目前仍在进行之中。以下记录了一些已经实现的功能。 功能性： 展示了用于不同形状分类任务的网络可视化示例 主窗口包括选定层的激活情况
     
  • 神经网络与深度学习（中文版）
    优质
    《神经网络与深度学习》是一本深入浅出地介绍人工神经网络和深度学习技术原理及其应用实践的书籍。中文版致力于帮助读者理解并掌握这一前沿科技领域的核心知识。 《神经网络与深度学习》中文版，带目录高清版，作者是Michael Nielsen。
     
  • 深度学习与神经网络实验1
    优质
    本课程为学生提供实践平台，探索深度学习和神经网络的核心概念和技术。通过一系列实验项目，学员将掌握模型构建、训练及优化技巧。 请使用线性回归模型拟合以下两组数据（也可以选择逻辑回归或感知器算法）。第一组数据为：[1, 1], [2, 3], [2, 1], [1, 0], [5, 2], [4, 0], [3, 1], [4, 3], [7, 3]。第二组数据为：[0.067732, 3.176513],[0.427810, 3.816464],[0.995731, 4.550095],[0.738336, 4.256571],[0.981083, 4.560815],[0.526171, 3.929515],[0.378887, 3.526170],[0.033859, 3.156393],[0.132791, 3.110301],[0.138306, 3.149813],[0.247809, 3.476346],[0.648270, 4.119688],[0.731209, 4.282233],[0.236833, 3.486582],[0.969788, 4.655492],[0.607492, 3.965162],[0.358622, 3.514900],[0.147846, 3.125947]。
     
  • 深度学习与神经网络实验04
    优质
    本课程为《深度学习与神经网络》系列实验第四部分，侧重于实践操作和项目应用，旨在通过编程实现神经网络模型来解决实际问题，帮助学生深入理解深度学习核心概念和技术。 利用numpy 和tensorflow 、pytorch 搭建全连接神经网络。使用numpy 实现此练习需要自己手动求导，而tensorflow 和pytorch 具有自动求导机制。 数据集: MNIST数据集包括60000张训练图片和10000张测试图片。这些样本的数量足够用来训练一个非常复杂的模型（例如深层的CNN神经网络）。它经常被用作新模式识别模型的基准测试案例，同时也为学生和研究者们提供了一个方便执行实验的数据集。此外，MNIST数据集相对较小，可以直接在笔记本电脑CPU上运行。 题目要求： 补全full_connection_numpy.ipynb 和 full_connection_tensorflow.ipynb中空缺的部分。
     
  • MATLAB深度学习入门指南_never42k_深度学习_MATLAB深度学习_MATLAB深度学习_深度学习matlab
    优质
    《MATLAB深度学习入门指南》由never42k编写，旨在帮助初学者快速掌握使用MATLAB进行深度学习的基础知识和实践技巧。适合希望利用MATLAB开展深度学习研究与应用的读者阅读。 《MATLAB深度学习简介》是一份详尽的教程，旨在帮助用户掌握使用MATLAB进行深度学习实践与理论研究的方法。作为一款强大的数学计算软件，近年来MATLAB在深度学习领域得到了广泛应用，并提供了丰富的工具箱及直观界面，使研究人员和工程师能够快速构建、训练并优化深度学习模型。 深度学习是人工智能的一个分支，其核心在于创建多层非线性处理单元的大型神经网络模型，通过模仿人脑的学习方式对复杂数据进行建模与预测。在MATLAB中开展深度学习主要涉及以下几个方面： 1. **神经网络构建**：提供一个完整的流程来定义各种类型的神经网络结构（如卷积神经网络CNN、循环神经网络RNN、全连接网络FCN等），配置超参数，选择损失函数和优化器。 2. **数据预处理**：在深度学习中，有效的数据预处理至关重要。这包括归一化、标准化以及数据增强等多种步骤。MATLAB提供了便于使用的函数来执行这些任务，确保模型能够更好地识别并利用数据特征。 3. **模型训练**：支持多种训练策略如批量梯度下降和随机梯度下降等，并允许用户灵活调整学习率、批大小等参数以监控损失函数及准确率的变化情况。 4. **可视化工具**：提供模型可视化的功能，帮助理解网络结构。同时还能展示权重分布与激活图，便于调试优化过程中的问题。 5. **迁移学习和微调**：对于小规模数据集而言，MATLAB支持利用预训练的深度学习模型进行迁移学习，并仅需对最后几层进行调整以适应新的任务需求。 6. **部署与推理**：完成训练后，MATLAB能够将模型应用到嵌入式设备或云平台中实现实时预测功能。 7. **与其他技术结合使用**：通过无缝集成其他如信号处理、图像处理等工具箱的功能，使得深度学习可以解决更为复杂的实际问题。 8. **实例与案例研究**：教程通常包含多个具体的应用场景（例如图像分类、目标检测和自然语言处理），并通过逐步指导帮助用户完成这些项目以加深理解。 通过《MATLAB深度学习简介》这份教程的学习，读者将能够系统地掌握如何在MATLAB环境中设计训练并评估深度学习模型的方法与技术。无论您是初学者还是有经验的开发者都能够从中受益，并提高自己在该领域的专业技能水平。
     
  • Coursera 深度学习 第一课：神经网络与深度学习 练习全部
    优质
    本课程为Coursera平台上的深度学习系列课程的第一部分，专注于介绍神经网络和深度学习的基础知识，并通过实践练习加深理解。 吴恩达在Coursera上的深度学习课程第一课介绍了神经网络和深度学习的基础知识。该课程的课后练习旨在帮助学生巩固所学内容，并通过实际操作加深理解。