实战神经网络

阿童木-atom 2023-01-13 00:12:37

课程名称	适应人群
实战神经网络	初级及中高机器学习和深度学习的相关人群

详细全面讲解神经网络的核心技术及编程实现，包括前向传播，反向传播，参数初始化，梯度下降，隐藏层解密等神经网络核心技术。

...全文

752 4 打赏收藏转发到动态举报

写回复

4 条回复

切换为时间正序

请发表友善的回复…

发表回复

James cao 2021cn 2019-08-30

打赏
举报

回复

太简单了，基本什么也学

James cao 2021cn 2019-08-30

举报

回复

@James cao 2021cn 太简单，什么也没有！时间也很短。

James cao 2021cn 2019-08-30

打赏
举报

回复

太简单了，基本什么也学

阿童木-atom 2018-06-22

打赏
举报

回复

讲的通谷易懂、条理也算清晰，值得一看

目录11.SparkMLlib神经网络算法11.1 人工神经网络算法11.2 算法源码分析11.3 应用实战11.3.1 数据说明11.3.2 测试函数代码11.3.3 代码详解 11.SparkMLlib神经网络算法 11.1 人工神经网络算法（1）人工神经网络 人工神经网络（Artificial Neural Networks——ANNs）提供了一种普遍而且实用的方法，来从样本中学习值为实数、离散或向量的函数。用反向传播（BackPropagation）这样的算法使用梯度下降来调节网络参数以最佳拟合由

本节全面介绍了图神经网络 (Graph Neural Network, GNN) ，包括其在数据分析和机器学习中的重要性。首先探讨了图作为数据表示的相关概念及其在各个领域的广泛应用；然后深入探讨图学习的重要性，包括不同的应用和技术。最后，重点介绍了 GNN 架构，并对比了它与其他方法之间的原理和性能差异。

V：点，每个点都有自己的特征向量（特征举例：邻居点数量、一阶二阶相似度）E：边，每个边都有自己的特征向量（特征举例：边的权重值、边的定义）U：整个图，每个图都有自己的特征向量（特征举例：节点数量、图直径）传统神经网络（CNN、RNN、DNN）要求输入格式是固定的（如2424、128128等）。但在实际场景中（例如道路交通），不同城市的道路数量和节点数量都不同，即输入数据格式不固定。对此，传统神经网络不能很好地解决，但是GNN可以用来解决此类问题。卷积：卷积核平移计算图卷积：自身信息+所有邻居信息。

深度学习时间序列预测：卷积神经网络（CNN）算法构建单变量时间序列预测模型预测空气质量（PM2.5）+代码实战 神经网络(neual networks)是人工智能研究领域的一部分，当前最流行的神经网络是深度卷积神经网络(deep convolutional neural networks, CNNs)，虽然卷积网络也存在浅层结构，但是因为准确度和表现力等原因很少使用。目前提到CNNs和卷积神经网络，学术界和工业界不再进行特意区分，一般都指深层结构的卷积神经网络，层数从”几层“到”几十上百“不定。 C

前言本文综合整理常用的神经网络，包括生物神经网络、人工神经网络、卷积神经网络、循环神经网络、生成对抗网络；参考了许多高校的课程、论文、博客和视频等。文章的结构是先进行概念了解，然后结合图片、结构图、一步一步详细讲解；大家要不看看？( •̀ ω •́ )y 一、人工神经网络 简介：人工神经网络(Artificial Neural Network, ANN)，由人工神经元构成的网络，模拟人类的大脑；它模拟生物过程以反映人脑某些特征的计算结构。联系：人工神经元模拟生物神经元；人工神经网络模拟...

赵建亭的课程社区_NO_1

1

社区成员

20

社区内容

发帖

与我相关

我的任务

社区管理员

加入社区

近7日
近30日
至今

加载中

查看更多榜单

社区公告

暂无公告

试试用AI创作助手写篇文章吧

+ 用AI写文章