神经网络

五、神经网络过拟合处理方法（一）

1. 什么是过拟合？过拟合（Overfitting）：模型过于复杂（所包含的参数过多），以致于模型对训练集的拟合很好，但对未知数据预测很差的现象（泛化能力差）。过拟合可以通过观测训练集和验证集的loss变化判断：随着epoch或step的增加，训练集loss不断下降，而验证集loss先下降后抬...
2021-05-12 14:29 阅读数 88

机器学习--利用卷积神经网络进行鸟类识别

机器学习–利用卷积神经网络进行鸟类识别本实验是在Windows10系统上安装Anaconda 3，基于建立在TensorFlow上的模块化的、透明的深度学习库TFLearn，完成实验训练及验证结果。（一）算法原理分析卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN...
2021-05-08 23:22 阅读数 148

深度学习：loss损失不下降

这两周写代码遇到了一些问题，在训练深度学习模型时，出现损失不下降的问题。不同的state-of-art模型已经尝试很多种，损失一直维持在0.02～0.04；以下loss下降方法排除 model 影响。损失下降方法原因数据集不够，往往导致在此数据集上，不能很好的训练模型；或者训练样例特征太复杂，...
2021-04-18 20:26 阅读数 86

天牛须搜索算法优化神经网络_matlab代码

BAS原理天牛须搜索算法（beetle antennae search，BAS）算法是2017年提出的一种基于天牛觅食原理的适用于多目标函数优化的新技术，其生物原理为：当天牛觅食时，，其并不知道食物在哪里，而是根据食物气味的强弱来觅食。天牛有两只长触角，如果左边触角收到的气味强度比右边大，那下...
2020-10-20 20:26 阅读数 97

matlab神经网络案例（bp神经网络）

这几天没有写博客，主要是在看matlab的神经网络，通过对机器学习的学习，学习了感知器，径向基，bp等神经网络。接下来就学习一个运用最广泛的bp神经网络案例！例： bp神经网络预测汽油浓度案例。首先数据集spectra_data.mat中有两组数据，即数据集P和T，在这一组数据中，有60条数据...
2020-08-10 21:33 阅读数 290

Pytorch损失函数之BCELoss与BCEWithLogitsLoss

1.先说结论nn.BCEWithLogitsLoss等于nn.BCELoss+nn.Sigmoid。主要用于二分类问题，多标签分类问题。图为Pytorch Document对于BCEWithLogitsLoss的描述，这个损失函数结合了Sigmoid和BCELoss。2.公式分解BCEWith...
2020-05-24 10:05 阅读数 335

循环神经网络预测股票价格

# coding=utf-8import osimport timeimport mathimport numpy as npimport pandas as pdimport tushare as tsimport tensorflow as tfimport matplotlib.pypl...
2020-05-21 11:39 阅读数 123

神经网络算法

前馈神经网络前馈神经网络（FeedForward NN ) :是一种最简单的神经网络，采用单向多层结构，各神经元分层排列，每个神经元只与前一层的神经元相连。接收前一层的输出，并输出给下一层，各层间没有反馈。前馈网络包括三类节点：■ 输入节点（Input Nodes ) : 外界信息输入，不进行...
2018-12-31 15:34 阅读数 62
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