小女子做基于labview的蒸發(fā)過(guò)程中液位的控制，想使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)pid控制，請(qǐng)問(wèn)這個(gè)控制方法可以嗎？有誰(shuí)會(huì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)pid控制么。。。叩謝
2016-09-23 13:43:16
求助大神 小的現(xiàn)在有個(gè)難題： 一組車(chē)重實(shí)時(shí)數(shù)據(jù) 對(duì)應(yīng)一個(gè)車(chē)重的最終數(shù)值（一個(gè)一維數(shù)組輸入對(duì)應(yīng)輸出一個(gè)數(shù)值） 這其中可能經(jīng)過(guò)均值、方差、去掉N個(gè)最大值、、、等等的計(jì)算 我的目的就是弄清楚這個(gè)中間計(jì)算過(guò)程 最近實(shí)在想不出什么好辦法就打算試試神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 請(qǐng)教大神用什么神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)好求神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)程序
2016-07-14 13:35:44
求高手，基于labview的BP
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的實(shí)現(xiàn)過(guò)程，最好有程序哈，謝謝?。?/div>
2012-12-10 14:55:50
求大神給一個(gè)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與遺傳算法的源代碼。
2016-04-19 17:15:29
最簡(jiǎn)單的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
2019-09-11 11:57:36
我在matlab中訓(xùn)練好了一個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，想在labview中調(diào)用，請(qǐng)問(wèn)應(yīng)該怎么做呢？或者labview有自己的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工具包嗎？
2018-07-05 17:32:32
關(guān)于遺傳算法和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的
2013-05-19 10:22:16
根據(jù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本理論,研究了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在電器設(shè)備中的應(yīng)用,提出了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的分塊構(gòu)造方法和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分塊學(xué)習(xí)算法,并通過(guò)實(shí)驗(yàn)?zāi)M達(dá)到實(shí)際要求。關(guān)鍵詞 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 算法 權(quán)
2009-06-13 11:40:03
10 matlab神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用設(shè)計(jì)詳細(xì)的介紹了matlab與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)合
2016-02-23 10:47:440 《matlab神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用設(shè)計(jì)》電子資料下載
2018-01-13 10:07:250 BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一類(lèi)基于誤差逆向傳播 (BackPropagation, 簡(jiǎn)稱(chēng) BP) 算法的多層前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，BP算法是迄今最成功的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)算法?，F(xiàn)實(shí)任務(wù)中使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)時(shí)，大多是在使用 BP
2018-06-19 15:17:15
45171 
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)一般可以分為以下常用的三大類(lèi)：CNN（卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)）、RNN（循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)）、Transformer（注意力機(jī)制）。
2022-12-12 14:48:437045 在介紹卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)之前，我們先回顧一下神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本知識(shí)。就目前而言，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是深度學(xué)習(xí)算法的核心，我們所熟知的很多深度學(xué)習(xí)算法的背后其實(shí)都是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。
2023-02-23 09:14:444834 有個(gè)事情可能會(huì)讓初學(xué)者驚訝：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型并不復(fù)雜！『神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)』這個(gè)詞讓人覺(jué)得很高大上，但實(shí)際上神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法要比人們想象的簡(jiǎn)單。
這篇文章完全是為新手準(zhǔn)備的。我們會(huì)通過(guò)用Python從頭實(shí)現(xiàn)一個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來(lái)理解神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的原理。本文的脈絡(luò)是：
2023-02-27 15:05:341200 
有個(gè)事情可能會(huì)讓初學(xué)者驚訝：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型并不復(fù)雜！『神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)』這個(gè)詞讓人覺(jué)得很高大上，但實(shí)際上神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法要比人們想象的簡(jiǎn)單。
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2023-02-27 15:06:131095 
有個(gè)事情可能會(huì)讓初學(xué)者驚訝：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型并不復(fù)雜！『神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)』這個(gè)詞讓人覺(jué)得很高大上，但實(shí)際上神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法要比人們想象的簡(jiǎn)單。
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2023-02-27 15:06:181280 
有個(gè)事情可能會(huì)讓初學(xué)者驚訝：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型并不復(fù)雜！『神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)』這個(gè)詞讓人覺(jué)得很高大上，但實(shí)際上神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法要比人們想象的簡(jiǎn)單。
這篇文章完全是為新手準(zhǔn)備的。我們會(huì)通過(guò)用Python從頭實(shí)現(xiàn)一個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來(lái)理解神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的原理。本文的脈絡(luò)是：
2023-02-27 15:06:211219 
在本文中，我們將了解深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)知識(shí)和三個(gè)最流行神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)：多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(MLP)，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)和遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(RNN)。
2023-05-15 14:19:181981 
卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)原理：卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Convolutional Neural Network，CNN）是一種基于深度學(xué)習(xí)的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，是深度學(xué)習(xí)技術(shù)的重要應(yīng)用之
2023-08-17 16:30:302217 的卷積操作，將不同層次的特征進(jìn)行提取，從而通過(guò)反向傳播算法不斷優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)權(quán)重，最終實(shí)現(xiàn)分類(lèi)和預(yù)測(cè)等任務(wù)。 在本文中，我們將介紹如何使用Python實(shí)現(xiàn)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，并詳細(xì)說(shuō)明每一個(gè)步驟及其原理。 第一步：導(dǎo)入必要的庫(kù) 在開(kāi)始編寫(xiě)代碼前，我們需要先導(dǎo)入一些必要的Python庫(kù)。具體如
2023-08-21 16:41:351624 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本原理 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)發(fā)展歷程 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)三大特點(diǎn)? 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本原理 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Convolutional Neural Networks，CNN）是深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域
2023-08-21 16:49:393589 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的介紹 什么是卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)涉及的關(guān)鍵技術(shù) 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Convolutional Neural Network，CNN）是一種用于圖像分類(lèi)、物體識(shí)別、語(yǔ)音識(shí)別等領(lǐng)域
2023-08-21 16:49:462802 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法是機(jī)器算法嗎? 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法是機(jī)器算法的一種，它通常被用于圖像、語(yǔ)音、文本等數(shù)據(jù)的處理和分類(lèi)。隨著深度學(xué)習(xí)的興起，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)逐漸成為了圖像、語(yǔ)音等領(lǐng)域中最熱門(mén)的算法之一。 卷積
2023-08-21 16:49:481427 深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，其主要特點(diǎn)是由多層神經(jīng)元構(gòu)成，可以根據(jù)數(shù)據(jù)自動(dòng)調(diào)整神經(jīng)元之間的權(quán)重，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)大規(guī)模數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測(cè)和分類(lèi)。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的一種，主要應(yīng)用于圖像和視頻處理領(lǐng)域。
2023-08-21 17:07:365027 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法三大類(lèi) 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Convolutional Neural Network，簡(jiǎn)稱(chēng)CNN）是一種常用的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，它的主要應(yīng)用領(lǐng)域是圖像識(shí)別和計(jì)算機(jī)視覺(jué)方面。CNN通過(guò)卷積層、池
2023-08-21 16:50:071847 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法代碼matlab 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Convolutional Neural Network，CNN）是一種深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)模型，其特點(diǎn)是具有卷積層（Convolutional Layer
2023-08-21 16:50:111904 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型是一種通過(guò)模擬生物神經(jīng)元間相互作用的方式實(shí)現(xiàn)信息處理和學(xué)習(xí)的計(jì)算機(jī)模型。它能夠?qū)斎霐?shù)據(jù)進(jìn)行分類(lèi)、回歸、預(yù)測(cè)和聚類(lèi)等任務(wù)，已經(jīng)廣泛應(yīng)用于計(jì)算機(jī)視覺(jué)、自然語(yǔ)言處理、語(yǔ)音處理等領(lǐng)域。下面將就神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的概念和工作原理，構(gòu)建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的常用方法以及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型算法介紹進(jìn)行詳細(xì)探討。
2023-08-28 18:25:271525 。 為什么使用Python？ Python是一種廣泛使用的高級(jí)編程語(yǔ)言，以其易讀性和易用性而聞名。Python擁有強(qiáng)大的庫(kù)，如TensorFlow、Keras和PyTorch，這些庫(kù)提供了構(gòu)建和訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的工具。 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本組件 輸入層 ：接收輸入數(shù)據(jù)。 隱藏層 ：可以有
2024-07-02 09:58:271283 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)反向傳播算法（Backpropagation Algorithm）是一種用于訓(xùn)練多層前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的監(jiān)督學(xué)習(xí)算法。它通過(guò)最小化損失函數(shù)來(lái)調(diào)整網(wǎng)絡(luò)的權(quán)重和偏置，從而提高網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測(cè)性能。本文將詳細(xì)
2024-07-02 14:16:521894 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法，即反向傳播（Backpropagation）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法，是一種多層前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，通過(guò)反向傳播誤差來(lái)訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)權(quán)重。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法在許多領(lǐng)域都有廣泛的應(yīng)用，如圖像識(shí)別、語(yǔ)音識(shí)別
2024-07-03 09:52:511472 結(jié)構(gòu)、原理、應(yīng)用場(chǎng)景等方面都存在一定的差異。以下是對(duì)這兩種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的比較： 基本結(jié)構(gòu) BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種多層前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，由輸入層、隱藏層和輸出層組成。每個(gè)神經(jīng)元之間通過(guò)權(quán)重連接，并通過(guò)激活函數(shù)進(jìn)行非線(xiàn)性轉(zhuǎn)換。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通過(guò)反向傳播算法進(jìn)行訓(xùn)練，通過(guò)調(diào)整權(quán)重和偏置來(lái)最小化損失函數(shù)。 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
2024-07-03 10:12:473381 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Backpropagation Neural Network）是一種常見(jiàn)的前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，它使用反向傳播算法來(lái)訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)。雖然BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在某些方面與深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Deep Neural
2024-07-03 10:14:301801 和訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。本文將介紹如何使用MATLAB神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工具箱，以及如何解讀神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)果圖。 MATLAB神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工具箱簡(jiǎn)介 MATLAB神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工具箱提供了豐富的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)類(lèi)型和訓(xùn)練算法，包括前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等。此外，工具箱還提供了多種激活函數(shù)、
2024-07-03 10:34:215059 反向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Backpropagation Neural Network，簡(jiǎn)稱(chēng)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)）是一種多層前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，它通過(guò)反向傳播算法來(lái)調(diào)整網(wǎng)絡(luò)中的權(quán)重和偏置，以達(dá)到最小化誤差的目的。BP
2024-07-03 11:00:201742 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法，即反向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法，是一種常用的多層前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練算法。它通過(guò)反向傳播誤差來(lái)調(diào)整網(wǎng)絡(luò)的權(quán)重和偏置，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)輸入數(shù)據(jù)的分類(lèi)或回歸。下面詳細(xì)介紹BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的基本流程
2024-07-04 09:47:191883 遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Recurrent Neural Network，簡(jiǎn)稱(chēng)RNN）和循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Recurrent Neural Network，簡(jiǎn)稱(chēng)RNN）實(shí)際上是同一個(gè)概念，只是不同的翻譯方式
2024-07-04 14:54:592077 RNN（Recurrent Neural Network）是循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，而非遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種具有時(shí)間序列特性的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，能夠處理序列數(shù)據(jù)，具有記憶功能。以下是關(guān)于循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的介紹
2024-07-05 09:52:361514 Matlab作為一款強(qiáng)大的數(shù)學(xué)計(jì)算軟件，廣泛應(yīng)用于科學(xué)計(jì)算、數(shù)據(jù)分析、算法開(kāi)發(fā)等領(lǐng)域。其中，Matlab的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工具箱（Neural Network Toolbox）為用戶(hù)提供了豐富的函數(shù)和工具
2024-07-08 18:26:204699 Matlab的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)App是一個(gè)強(qiáng)大的工具，可以幫助用戶(hù)快速構(gòu)建、訓(xùn)練和測(cè)試神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基本概念 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種模擬人腦神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)的計(jì)算模型，由大量的神經(jīng)元（或稱(chēng)為節(jié)點(diǎn)）通過(guò)權(quán)重連接
2024-07-09 09:49:521159 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Artificial Neural Networks，簡(jiǎn)稱(chēng)ANNs）之間的關(guān)系與區(qū)別，是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)領(lǐng)域中一個(gè)基礎(chǔ)且重要的話(huà)題。本文將從定義、結(jié)構(gòu)、算法、應(yīng)用及未來(lái)發(fā)展等多個(gè)方面，詳細(xì)闡述BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)之間的異同，以期為讀者提供一個(gè)全面而深入的理解。
2024-07-10 15:20:533040 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的反向傳播算法（Backpropagation Algorithm）是一種用于訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的有效方法。以下是關(guān)于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的反向傳播算法的介紹： 一、基本概念 反向傳播算法是BP
2025-02-12 15:18:191429 
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