线性网络

机器学习20-线性网络思考

机器学习20-线性网络思考针对线性网络的基础问题，使用基础示例进行解释1-核心知识点1-线性模型家族的线性回归和逻辑回归分别是什么，线性模型家族还有没有其他的模型线性模型家族是一系列基于线性假设的统计模型
坐吃山猪·2025-07-07 05:31

机器学习21-线性网络思考

机器学习21-线性网络思考针对线性网络的发展问题，进行补充学习1-核心知识点1-传统机器学习针对线性分类算法求解的方式有哪些？
坐吃山猪·2025-07-07 04:00

基于图神经网络的甘草-甘遂-代谢酶三元互作网络建模与解析

一、问题定义与技术挑战在中药"十八反"配伍禁忌研究中，"甘草-甘遂"组合的毒性机制涉及多酶协同代谢效应与非线性网络互作。
百态老人·2025-04-21 10:01

Arxiv网络科学论文摘要6篇(2020-02-21)

深度图映射：通过神经网络视角观察图;建筑特征的机器学习和城市指标的幂律恢复;非线性网络动态与共识-分歧的分叉;特征值问题迭代方法的Entrywise收敛;基于连续影响的社会网络社团划分;公路交通电气化的经济活力和基础设施要求
ComplexLY·2024-02-05 19:30

vit细粒度图像分类（四）BT-Net学习笔记

1.摘要为了改进在细粒度图像分类过程中类别差异难以提取的问题，本文提出了一种基于Transformer双线性网络的细粒度网络分类优化方法(BT-Net)。
无妄无望·2024-01-28 22:06

【RF FILTER 仿真】 Ansys Electronics 滤波器评估

第三，画完保存，找到“分析”那个菜单，选择“线性网络分析”，设置好分析所需参数，这里认为大家都是会用频谱仪或网分的；不会的那就建议关了这个网页吧；一切准备完毕，再次在菜单树里运行那个“分析
hcoolabc·2024-01-24 14:25

【无标题】

动手学深度学习-pytorch简记线性网络线性回归简单实现#importnumpyasnpimporttorchfromtorch.utilsimportdatafromd2limporttorchasd2limportmatplotlib.pyplotaspltimportpylab
会编程的道君·2023-12-20 15:56

Swin-Transformer 在图像识别中的应用

传统的网络是利用线性网络对图像进行分类，然而图像信息是二维的，一般来说，图像像素点和周围邻域像素点相关。
听风吹等浪起·2023-12-18 07:23

CNN 卷积神经网络之 DenseNet 网络的分类统一项目(包含自定义数据集的获取)

传统的网络是利用线性网络对图像进行分类，然而图像信息是二维的，一般来说，图像像素点和
听风吹等浪起·2023-12-14 15:00

基于R语言的微生物群落组成多样性分析——共线性网络分析

    之前有一位粉丝后台留言说能不能出一期有关于共线性网络的文章，说实话，小编之前只在文献中看到过这类图，对于其原理也是迷迷糊糊。
科研那点事儿·2023-12-06 13:50

神经网络matlab仿真,神经网络与MATLAB仿真.ppt

很快，RBF网络被证明对非线性网络具有一致逼近的性能，在不同行业和领域逐步得到了广泛应用。由三层构成的前向网络。第一层为输入层，节点个数等于输入
weixin_39878989·2023-11-23 01:13

12-1- GAN -简单网络-线性网络

功能随机噪声→生成器→MINIST图像。训练方法0损失函数：gan的优化目标是一个对抗损失，是二分类问题，用BCELoss1判别器的训练，首先固定生成器参数不变，其次判别器应当将真实图像判别为1，生成图像判别为0loss=loss(real_out,1)+loss(fake_out,0)2生成器的训练，首先固定判别器参数不变，其次判别器应当将生成图像判别为1loss=loss(fake_out,1
nutron-ma·2023-11-17 05:34

时间序列预测实战(十二)DLinear模型实现滚动长期预测并可视化预测结果

个人修改的代码已经上传CSDN免费下载一、本文介绍本文给大家带来是DLinear模型，DLinear是一种用于时间序列预测（TSF）的简单架构，DLinear的核心思想是将时间序列分解为趋势和剩余序列，并分别使用两个单层线性网络对这两个序列进行建模以进行预测
Snu77·2023-11-12 11:49

RF学习——器件的非线性失真分析

非线性网络和射频信号假设一个非线性的二端口网络，比如功率放大器
CCC_bi·2023-10-16 21:39

GPU提升多分类问题

使用GPU加速多分类问题，与上一篇文章中前几部分代码相同多层线性网络这里，直接使用nn.Module搭建，与之前自定义搭建的三层网络一样，但注意这里用的激活函数是ReLU的改良后的LeakyReLU，能够避免在输入小于
dyh_chd·2023-10-12 04:08

交叉熵Loss多分类问题实战（手写数字）

1、import所需要的torch库和包2、加载mnist手写数字数据集，划分训练集和测试集，转化数据格式，batch_size设置为2003、定义三层线性网络参数w，b，设置求导信息4、初始化参数，这一步比较关键
dyh_chd·2023-10-12 04:04

SECOND：Sparsely Embedded Convolutional Detection

VoxelNet：首先将点云数据分组成体素，然后在将体素转换成密集的3D张量用于区域提议网络（RPN）之前，逐体素应用线性网络。
飞大圣·2023-09-08 04:13

射频有源器件的动态范围和交越失真

射频有源器件的动态范围和交越失真1、增益压缩一个输入信号Vin经过一个非线性网络后输出为Vout，Vout与Vin用泰勒级数的关系表示：Vout=a0+a1*Vin+a2*Vin^2+a3*Vin^3+
CircuitInBrain·2023-08-25 03:20

2021-02-01 ResNet

RelatedWorkResidualRepresentationVLADMultigridShortcutConnectionshighwaynetworks3.DeepResidualLearning3.1.ResidualLearning假设多层非线性网络可以近似一个函数
09ganpginj·2023-06-16 11:30

ReLU的线性与非线性

1、首先什么是线性的网络，如果把线性网络看成一个大的矩阵M。那么输入样本A和B，则会经过同样的线性变换MA，MB（这里A和B经历的线性变换矩阵M是一样的）。
zhanderson·2023-06-12 12:01

4-《PyTorch深度学习实践》-反向传播

梯度更新，简单模型，解析式做复杂模型通过计算图图的方式，方向传播求出来两层线性网络存在的问题，多少层叠加最好都是线性层，叠加就没意义了张量的每个值增加一个非线性函数链式求导法则链式求导法则，矩形框里面的局部梯度导数
愚昧之山绝望之谷开悟之坡·2023-02-07 09:14

PyTorch 学习笔记01 - 20210611

一、model.train()和model.eval()用法和区别例如：定义一个网络：#线性网络classNet(nn.Module):def__init__(self):super(generator
蜡笔小新不怕辣·2023-02-04 10:54

【机器学习】PyTorch搭建线性网络结构示例

2,4),(3,6)x_data=torch.Tensor([[1.0],[2.0],[3.0]])#3×1列矩阵y_data=torch.Tensor([[2.0],[4.0],[6.0]])#定义线性网络结构
Quentin_HIT·2023-02-03 00:59

cs231n作业1中的SVM与Softmax

线性分类器在线性网络中，以一次线性函数作为计算的网络，SVM，softmax，以及浅层神经网络中，关于基本实现上，最重要的就是loss和gradient的实现，train的过程，其实最终都是求loss和
倒霉蛋or幸运儿·2023-01-30 11:45

戴维南定理（一）

戴维南定理，又称戴维宁定理，它表示：任何一个有源二端线性网络，都可以用一个理想电压源和电阻串联的组合来等效代替。诺顿定理：任何一个有源二端线性网络，都可以用一个理想电流源和电阻并联的组合来等效代替。
小头菜籽·2023-01-24 09:21

bp神经网络matlab实例_人工神经网络学习笔记2——MATLAB神经网络工具箱

神经网络工具箱模型包括如下内容：·感知器·线性网络·BP网络·径向基函数网络·竞争型神经网络·自组织网络和学习向量量化网络·反馈网络神经网络工具箱的使用在命令行窗口输入nnstart，可以打开MATLAB
weixin_39853210·2023-01-23 13:47

一个神经网络的正向传播过程

我们用一个网络为例，试图把一前向传播的每个细节说清楚，图中为了强调传递函数的矩阵表达，特意忽略了激活函数这一步骤，可以将其看成一个多层的线性网络。
papaofdoudou·2023-01-16 10:01

神经网络——激活函数

一个好的激活函数需要满足以下条件：（1）非线性，即导数不是常数，其目的在于保证多重网络不退化成单层线性网络；（2）几乎处处可微：可微性保证了再梯度优化中梯度的可计算性；（3）计算简单：激活函数在神经网络前向传播过程中的使用次数与神经元的个数成正比
有梦想的雨·2023-01-15 14:43

CNN、RNN、GAN都是什么？终于有人讲明白了

01全连接网络全连接、密集和线性网络是最基本但功能强大的架构。这是机器学习的直接扩展，将神经网络与单个隐藏层结合使用。全连接层充当所有架构的最后一部分，用于获得使用下方深度网络所得分数的概率分布。
喜欢打酱油的老鸟·2023-01-06 07:40

动手学深度学习笔记第三章（线性回归网络）

3.1线性网络偏置目的是当所有特征都为0时，预测值应该为多少。线性公式就是一种放射变化，放射变化是通过加权和对特征进行线性变换，而偏置项则是来进行平移。
冬青庭院·2023-01-06 04:08

神经网络（paddle）之--------线性神经网络以及python实现

paddle中可以使用线性网络+卷积层组成一个卷积神经网络。这里介绍一下线性网络原理：线性网络在结构上是与感知器非常的相似，只是其神经元的激活函数不同（网上关于感知器原理有很多，自己学习吧）。
Vertira·2023-01-05 15:17

激活函数的性质、表达式及其优劣：Sigmoid -> Tanh -> ReLU -> Leaky ReLU 、PReLU、RReLU 、ELUs-> Maxout

保证多层网络不退化成单层线性网络。这也是激活函数的意义所在。2.可微性：可微性保证了在优化中梯度的可计算性。传统的激活函数如sigmoid等满足处处可微。
姬香·2023-01-05 14:25

tf.keras实现线性回归

文章一、单变量线性回归二、问题分析三、梯度下降法四、学习速率五、线性回归示例代码1.导入第三方库2.读取数据3.绘制学历和收入的散点图4.搭建线性网络模型5.模型训练6.模型预测一、单变量线性回归单变量线性回归算法
booze-J·2023-01-03 12:07

resnet(3)------卷积层与激活函数与池化层

卷积层上一篇文章我们讲到过可以通过控制卷积层的个数来提取图像的不同特征，但是事实上卷积是一种线性运算，更准确的说是一种线性加权运算，而线性运算是可以叠加的，也就是说假设我们用的Resnet50网络，那么这50个卷积层就退化成了一个很复杂的线性网络
WFForstar·2022-12-10 11:01

Flow-based Kernel Prior with Application to Blind Super-Resolution

要解决的问题：DoubleDIP提出通过网络结构先验对核进行建模，KernelGAN提出采用深度线性网络和若干正则化损失来约束核空间。
hhh-g·2022-12-10 01:03

Keras深度学习高级（四）

TensorBoard将模型可视化什么是批标准化、深度可分离卷积和残差连接为什么应该使用超参数优化和模型集成第一部分Keras的函数式API一、从线性结构到图结构Sequential只能生成一个输入一个输出的线性网络模型
東方海竹·2022-12-04 09:36

PyTorch深度学习 学习记录7_1

中的RNN一个栗子循环神经网络（RNN）CNN处理图而RNN则用于处理序列，它会记录上一时刻的结果并影响这一时刻的计算，这样说起来其实与马尔科夫链有些相似RNN的结构相当简单，而RNN层本质上就是一个线性网络不过为了更加直观通常会把他拉直
vzvzvzv·2022-11-30 10:48

基于PaddlePaddle框架对CIFAR-100数据集在简易CNN（LeNet-5修改）和简易DNN的效果对比

摘要本文对相同数据集使用简易线性神经网络和卷积神经网络进行探究，分别使用3层线性网络和LeNet-5的修改版本（通道数修改）进行训练并对数据情况进行分析。
三岁学编程·2022-11-28 11:39

matlab 通用神经网络代码,[转载]matlab 通用神经网络代码（转）

感应器神经网络、线性网络、BP神经网络、径向基函数网络%通用感应器神经网络。
扔东西瓜皮·2022-11-24 19:36

深度学习服务器，配置推荐来啦？

深度学习通过学习一种深层非线性网络结构，只需简单的网络结构即可实现复杂函数的逼近，并展现了强大的从大量无标注样本集中学习数据集本质特征的能力。
Ai17316391579·2022-11-23 17:32

使用paddlepaddle构建3层线性网络

0.网络结构如图：该网络有3层：隐藏层1，隐藏层2和输出层，两个隐藏层都有100各节点现在使用该网络来回归y=2*x+1这样一个函数1.定义网络结构frompaddleimportfluid#使用2.0.0a0版本的paddlepaddleimportnumpyasnp#pp(paddlepaddle)中搭建网络，定义的网络结构、损失函数和优化器等，都会被自动默认加入到主程序(default_ma
我是一个对称矩阵·2022-11-19 12:55

ResNet详解与CIFAR10数据集实战

ResNet详解与CIFAR10数据集实战1、引言2、ResNet原理3、ResNet解决网络退化的机理（1）深层梯度回传顺畅（2）网络自身构建的优势（3）传统的线性网络很难去拟合“恒等映射”，而ResNet
爱编程的机器猫·2022-11-19 12:25

Python线性网络实现分类糖尿病病例

目录1.加载数据集2.搭建网络+优化器3.训练网络4.代码1.加载数据集这次我们搭建一个小小的多层线性网络对糖尿病的病例进行分类首先先导入需要的库文件先来看看我们的数据集观察可以发现，前八列是我们的feature
·2022-10-19 15:18

matlab 通用神经网络代码

学习了一段时间的神经网络,总结了一些经验,在这愿意和大家分享一下,希望对大家有帮助,也希望大家可以把其他神经网络的通用代码在这一起分享感应器神经网络、线性网络、BP神经网络、径向基函数网络%通用感应器神经网络
天边那颗星_2008·2022-10-07 09:06

深度学习中的激活函数需要具备的属性

这个条件是多层神经网络的基础，保证多层网络不退化成单层线性网络。
椒椒。·2022-03-23 11:58

2017-10-1 整理

教程|如何从TensorFlow转入PyTorch神经网络求解新思路：OpenAI用线性网络计算非线性问题【算法】深度学习优化器算法详解：梯度更新规则+缺点+如何选择干货|PyTorch相比TensorFlow
hzyido·2021-05-14 04:11

恒参信道对信号传输的影响

由于恒参信道对信号传输的影响是固定不变的或者是变化极为缓慢的，因而可以等效为一个非时变的线性网络。
weixin_30768661·2020-09-16 21:28

torch.nn文档学习总结

torch.nn，是torch框架神经网络包，内含有容器、卷积、池化、激活函数等数种相关函数和类，是torch学习过程中必经的一条路目录1.容器2.卷积层3.池化层4.填充层5.激活层6.归一化层7.循环层8.线性网络层
小风_·2020-09-14 00:18

感知机为啥无法解决异或问题（非线性问题）

注：所有的线性网络都无法解决异或问题。参考链接：https://blog.csdn.net/yangfeisc/article/details/45486067
爱学习的人工智障·2020-09-13 06:26

CNN、RNN、GAN都是什么？终于有人讲明白了

作者：谢林·托马斯（SherinThomas）、苏丹舒·帕西（SudhanshuPassi）来源：大数据DT（ID：hzdashuju）01全连接网络全连接、密集和线性网络是最基本但功能强大的架构。
大数据v·2020-09-11 23:44
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