循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
關(guān)注創(chuàng)建者：正一算法程序 創(chuàng)建時間：2020-06-29
循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的視頻教程
循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)RNN算法與MATLAB程序詳解視頻
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遺傳算法優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)遺傳算法程序視頻
主要內(nèi)容包括：BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法工具箱三個函數(shù)功能與語法，BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法應(yīng)用于非線性函數(shù)擬合與預(yù)測問題，遺傳算法三個算子與函數(shù)ga功能及語法，遺傳算法應(yīng)用于尋求多個極值點的最小值解問題，遺傳算法優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法流程與3個模塊與程序分析，遺傳算法優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法求解擬合及預(yù)測問題，遺傳算法優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法分析自己實際數(shù)據(jù)與程序通用，GAOT工具箱函數(shù)處理GA優(yōu)化BP分析預(yù)測及識別應(yīng)用問題，
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基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實現(xiàn)流場求解
基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實現(xiàn)流場求解
采用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實現(xiàn)cfd流場的求解
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循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的實例教程
課程介紹
《循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(RNN)算法與MATLAB程序詳解視頻》
《循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(RNN)與MATLAB程序詳解視頻》共7章81節(jié)視頻，總學(xué)時726分鐘，合12.1小時。
主要內(nèi)容包括：視頻課程內(nèi)容介紹及慎拍不拍說明與參考文獻，循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(RNN)算法基本概念、理論及實例步驟，原始流行程序RNN.m詳解及可加可改問題，改進自適應(yīng)學(xué)習(xí)率RAdam與新優(yōu)RNN程序詳解，新優(yōu)RNN程序可改建議及不同學(xué)習(xí)率對比與通用模板，股票預(yù)測問題用RNN求解與RNN函數(shù)關(guān)系式寫法，RNN算法對意大利葡萄酒特征數(shù)據(jù)進行識別分類及圖像識別分類。全部提供MATLAB代碼程序和PPT課件。提供輔導(dǎo)答疑。
展開 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ANN）（網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)）-4
人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ANN）：這是一種受人腦啟發(fā)的信息處理范式。ANN通過示例學(xué)習(xí)，就像人類一樣。通過學(xué)習(xí)過程，ANN可以被配置用于特定應(yīng)用，如模式識別或數(shù)據(jù)分類。學(xué)習(xí)過程主要涉及調(diào)整神經(jīng)元之間的突觸連接。
ANN的類型：
ANN有多種架構(gòu)，每種架構(gòu)都有其優(yōu)勢和劣勢。常見的架構(gòu)包括：
o 前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Feedforward Neural Networks）：這是最簡單的ANN架構(gòu)，信息從輸入層單向流動到輸出層。各層是全連接的，即一層中的每個神經(jīng)元都與下一層的所有神經(jīng)元相連。
o 循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Recurrent Neural Networks，簡稱RNNs）：這些網(wǎng)絡(luò)具有“記憶”組件，信息可以在網(wǎng)絡(luò)中循環(huán)流動。這使得網(wǎng)絡(luò)能夠處理數(shù)據(jù)序列，如時間序列或語音。
o 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Convolutional Neural Networks，簡稱CNNs）：這些網(wǎng)絡(luò)旨在處理具有網(wǎng)格拓撲結(jié)構(gòu)的數(shù)據(jù)，如圖像。層由卷積層組成，它們學(xué)習(xí)檢測數(shù)據(jù)中的特定特征，以及池化層，它們減少數(shù)據(jù)的空間維度。
o 自編碼器（Autoencoders）：這些神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)用于無監(jiān)督學(xué)習(xí)。它們由編碼器組成，將輸入數(shù)據(jù)映射到低維表示，以及解碼器，將表示映射回原始數(shù)據(jù)。
o 生成對抗網(wǎng)絡(luò)（Generative Adversarial Networks，簡稱GANs）：這些神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)用于生成建模。它們由兩部分組成：一個生成器，學(xué)習(xí)生成新的數(shù)據(jù)樣本，以及一個鑒別器，學(xué)習(xí)區(qū)分真實和生成的數(shù)據(jù)。
ANN模型的三個實體：
o 互連（Interconnections）：互連定義了ANN中處理元素（神經(jīng)元）如何相互連接。這些處理元素的排列和互連的幾何形狀在ANN中非常重要。
展開 關(guān)鍵詞：深度學(xué)習(xí)、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、可解釋性、表征可視化、顯著圖
近年來, 以深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Deep neural networks, DNN)為代表的機器學(xué)習(xí)方法逐漸興起[1]. 由于訓(xùn)練數(shù)據(jù)的增加[2-3]及計算能力的大幅提升, DNN的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)及與之相適應(yīng)的優(yōu)化算法[4-6]變得更加復(fù)雜, DNN在各項任務(wù)上的性能表現(xiàn)也越來越好, 產(chǎn)生了多種適用于不同類型數(shù)據(jù)處理任務(wù)的經(jīng)典深度網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu), 如卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Convolutional neural network, CNN)和循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Recurrent neural network, RNN). 對于圖像數(shù)據(jù)處理與識別領(lǐng)域, CNN是一種十分常用的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu), 在圖像分類、目標檢測、語義分割等任務(wù)上取得了非常好的效果, 已經(jīng)成為該領(lǐng)域應(yīng)用最廣泛的基礎(chǔ)模型[7].
如圖1所示, 傳統(tǒng)機器學(xué)習(xí)算法采用人工設(shè)計的特征集, 按照專家經(jīng)驗和領(lǐng)域知識將其組織到機器學(xué)習(xí)算法中. 由于設(shè)計人員本身了解這些被定義特征的具體含義, 因此, 傳統(tǒng)機器學(xué)習(xí)方法一定程度上是可解釋的, 人們大致明白算法對各種特征的依賴以及算法的決策依據(jù). 例如, 線性模型可使用特征對應(yīng)的權(quán)重代表特征重要程度. 相比于傳統(tǒng)機器學(xué)習(xí)算法, 以CNN為代表的深度學(xué)習(xí)算法屬于特征學(xué)習(xí)或表示學(xué)習(xí), 可對輸入數(shù)據(jù)進行自動特征提取及分布式表示, 解決了人工特征設(shè)計的難題. 這一優(yōu)勢使其能夠?qū)W習(xí)到更加豐富完備的且含有大量深層語義信息的特征及特征組合, 因此在性能表現(xiàn)上超過多數(shù)傳統(tǒng)機器學(xué)習(xí)算法.
展開 本文介紹了使用AI神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行旋轉(zhuǎn)機械葉片設(shè)計、仿真和優(yōu)化的方法。通過建立神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，實現(xiàn)了對葉片性能的準確預(yù)測和優(yōu)化。本文的研究結(jié)果表明，AI神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠有效地應(yīng)用于旋轉(zhuǎn)機械葉片的設(shè)計、仿真和優(yōu)化過程，并可提高葉片的性能和效率。
旋轉(zhuǎn)機械葉片是各種動力設(shè)備的關(guān)鍵部件，如航空發(fā)動機、燃氣輪機、壓縮機等。這些設(shè)備的性能和效率往往受到旋轉(zhuǎn)機械葉片的設(shè)計和性能的影響。因此，如何提高旋轉(zhuǎn)機械葉片的性能和效率是當前研究的熱點問題。傳統(tǒng)的旋轉(zhuǎn)機械葉片設(shè)計方法通常基于經(jīng)驗或試驗，不僅耗費大量時間和資源，而且不能保證設(shè)計的最優(yōu)性。因此，研究人員嘗試利用人工智能技術(shù)，特別是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)，對旋轉(zhuǎn)機械葉片進行設(shè)計和優(yōu)化。
近年來，國內(nèi)外研究者對旋轉(zhuǎn)機械葉片設(shè)計、仿真和優(yōu)化方法進行了廣泛研究。傳統(tǒng)的旋轉(zhuǎn)機械葉片設(shè)計方法主要基于經(jīng)驗公式和試驗方法，如采用流體力學(xué)、熱力學(xué)和結(jié)構(gòu)力學(xué)等相關(guān)理論進行葉片設(shè)計和優(yōu)化。然而，這些方法往往存在耗時長、成本高、無法保證最優(yōu)性等問題，因此限制了其應(yīng)用范圍。近年來，隨著人工智能技術(shù)的發(fā)展，特別是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的應(yīng)用，為旋轉(zhuǎn)機械葉片的設(shè)計和優(yōu)化提供了新的解決方案。
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種模擬人腦神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)和功能的計算模型，具有自學(xué)習(xí)、自組織和適應(yīng)性等特點。在旋轉(zhuǎn)機械葉片設(shè)計、仿真和優(yōu)化中，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以用于建立模型，實現(xiàn)對葉片性能的預(yù)測和優(yōu)化。本文采用深度學(xué)習(xí)框架下的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）和循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）相結(jié)合的方法，建立了一個多層次、多尺度的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，用于旋轉(zhuǎn)機械葉片的設(shè)計、仿真和優(yōu)化。
結(jié)合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行葉片優(yōu)化設(shè)計主要有以下幾方面內(nèi)容：
1) 應(yīng)用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型：當模型經(jīng)過足夠的訓(xùn)練和驗證后，可以將其應(yīng)用于新的旋轉(zhuǎn)機械葉片的設(shè)計。
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卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) （CNN） 是計算機視覺中常用的一種深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)。計算機視覺是人工智能的一個領(lǐng)域，它使計算機能夠理解和解釋圖像或視覺數(shù)據(jù)。
在機器學(xué)習(xí)方面，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)表現(xiàn)非常出色。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)用于各種數(shù)據(jù)集，如圖像、音頻和文本。不同類型的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)用于不同的目的，例如，為了預(yù)測單詞序列，我們使用循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，更準確地說是 LSTM，同樣，對于圖像分類，我們使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。在本博客中，我們將為 CNN 構(gòu)建一個基本構(gòu)建塊。
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目錄
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)：層和功能
卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
CNN 架構(gòu)
卷積層是如何工作的？
卷積的數(shù)學(xué)概述
用于構(gòu)建 ConvNet 的層
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)：層和功能
在常規(guī)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，有三種類型的層：
Input Layers（輸入層）：這是我們?yōu)槟Ｐ吞峁┹斎氲膶印Ｔ搶又械?em>神經(jīng)元數(shù)量等于我們數(shù)據(jù)中的特征總數(shù)（圖像中的像素數(shù)）。
隱藏層：然后，來自 Input 層的輸入被饋送到隱藏層中。根據(jù)我們的模型和數(shù)據(jù)大小，可以有許多隱藏層。每個隱藏層可以有不同數(shù)量的神經(jīng)元，這些神經(jīng)元通常大于特征的數(shù)量。每一層的輸出是通過矩陣乘前一層的輸出與該層的可學(xué)習(xí)權(quán)重，然后加上可學(xué)習(xí)偏差，然后是激活函數(shù)來計算的，這使得網(wǎng)絡(luò)非線性。
輸出層：然后將隱藏層的輸出饋送到 sigmoid 或 softmax 等 logistic 函數(shù)中，該函數(shù)將每個類的輸出轉(zhuǎn)換為每個類的概率分數(shù)。
將數(shù)據(jù)輸入模型并從上述步驟獲得每一層的輸出稱為前饋，然后我們使用誤差函數(shù)計算誤差，一些常見的誤差函數(shù)是交叉熵、平方損失誤差等。
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Deep Learning with PyTorch Quick Start Guide: Learn to train and deploy neural network models in Python
2018年12月24日 |ISBN：1789534092 |英文 |160頁 |真實（PDF，EPUB）+代碼 |40 MB
通過構(gòu)建卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
- 視頻格式：MP4 | 視頻編碼：h264，分辨率1920×1080 | 音頻編碼：AAC，采樣率44.1 KHz，雙聲道
- 難度級別：所有級別 | 類別：電子學(xué)習(xí) | 語言：英語 | 時長：29講（5小時10分鐘） | 大小：2.4 GB
- 課程簡介：學(xué)習(xí)機器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)，探索人工智能概念，并使用Python構(gòu)建真實世界的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型
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引言
在科學(xué)計算領(lǐng)域，COMSOL Multiphysics是一款強大的仿真軟件，能夠解決復(fù)雜的物理場問題。然而，其仿真過程往往需要大量計算資源和時間。為了提高效率，可以使用Python控制COMSOL，結(jié)合深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（DNN）構(gòu)建代理模型。
具體而言，Python腳本可以自動化COMSOL的仿真流程，生成訓(xùn)練數(shù)據(jù)集。這些數(shù)據(jù)包括輸入?yún)?shù)（如幾何尺寸
卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) （CNN） 通過從圖像中自動學(xué)習(xí)特征的空間層次結(jié)構(gòu)，徹底改變了計算機視覺領(lǐng)域。在本文中，我們將探討 CNN 的基本構(gòu)建塊，并向您展示如何使用 TensorFlow 實現(xiàn) CNN 模型。
CNN 的構(gòu)建塊
CNN 由各層組成，每個層在處理和提取輸入圖像中的特征時執(zhí)行特定任務(wù)。主要構(gòu)建塊是：
卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)
1. 卷積層
它接收一個輸入特征圖
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深度學(xué)習(xí)在這十年中一直在興起，其應(yīng)用是如此廣泛和驚人，以至于幾乎很難相信它的進步僅僅短短幾年。深度學(xué)習(xí)的核心是一個基本的“單元”，它支配著它的架構(gòu)，是的，就是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)由許多神經(jīng)元或我們所說的激活單元組成，這個單元回路的作用是尋找數(shù)據(jù)中的潛在關(guān)系
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本文討論了 “循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) （RNN） ” 和 “長短期記憶 （LSTM） ” 的概念，以及它們使用 Python 編程語言和必要的庫的實現(xiàn)。
不同類型的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)用于不同的目的，例如，為了預(yù)測單詞序列，我們使用循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，更準確地說是 LSTM，同樣，對于圖像分類，我們使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。在本博客中，我們將為 CNN 構(gòu)建一個基本構(gòu)建塊。
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目錄
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)：層和功能
卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
CNN 架構(gòu)
卷積層是如何工作的？
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當您閱讀本文時，您身體的哪個器官正在考慮它？當然是大腦！但是你知道大腦是如何運作的嗎？它有神經(jīng)元或神經(jīng)細胞，它們是大腦和神經(jīng)系統(tǒng)的主要單位。這些神經(jīng)元接收來自外部世界的感覺輸入，然后對其進行處理，然后提供輸出，這些輸出可能充當下一個神經(jīng)元的輸入。
Perceptron 是最簡單的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)之一，由 Frank Rosenblatt 于 1957 年提出。它主要用于二進制分類。
當時，統(tǒng)計機器學(xué)習(xí)和常規(guī)編程等傳統(tǒng)方法通常用于預(yù)測。盡管 Perceptron 模型是最簡單的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)形式之一，但事實證明，該模型在解決特定分類問題方面非常有效，為 AI 和機器學(xué)習(xí)的進步奠定了基礎(chǔ)。
本文旨在提供感知器模型的基礎(chǔ)知識、其架構(gòu)、工作原理和應(yīng)用
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徑向基函數(shù) （RBF） 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種特殊類型的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) （ANN），主要用于函數(shù)逼近任務(wù)。RBF Networks 以其獨特的三層架構(gòu)和通用逼近功能而聞名，在分類和回歸問題中提供更快的學(xué)習(xí)速度和高效的性能。本文深入探討了 RBF 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的工作原理、架構(gòu)和應(yīng)用。
什么是徑向基函數(shù)？
徑向基函數(shù) （RBF） 是一類特殊的前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，由三層組成：
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