通过神经网络来训练神经网络.pdf

4神经网络模型的训练与测试.doc 基于BP神经网络的空气质量综合指数评价* 张卫星，张桂香，谭成午湖南大学机械与运载工程学院，湖南长沙410082 摘要：针对城市空气质量的评价问题，通过人工神经网络理论和方法，建立城市空气质量评价的BP神经网络模型，神经网络的拓扑结构为5-4-1。在Matlab环境下进行神经网络的仿真训练和评价，结果表明使用BP神经网络方法来评价空气质量综合指数是可行的。该模型分析结果和过程都是模拟人脑的思维过程和分析方法，具有很强的学习能力和较好的容错功能。改进的学习速率自适应调整算法在一定程度上克服了BP神经网络收敛速度慢的缺陷，对比评价结果和期望输出表明，评价最大相对误差为7.3%，平均误差为4.5

2017-06-11 约7.11千字 5页立即下载

神经网络多粒度并行训练.pptx 神经网络多粒度并行训练;数据并行：多个神经网络副本同步训练模型并行：模型参数跨设备并行存储和计算流水线并行：阶段性划分任务，并行执行多卡并行：利用多块GPU并发执行计算任务混合并行：结合上述方法，发挥不同并行优势数据分片：将大型数据集划分为更小的块权重同步：协调不同副本或进程之间的权重更新通信优化：减少并行训练过程中的通信开销;数据并行：多个神经网络副本同步训练;数据并行：多个神经网络副本同步训练;数据并行：多个神经网络副本同步训练;数据并行：多个神经网络副本同步训练;模型并行：模型参数跨设备并行存储和计算;模型并行：模型参数跨设备并行存储和计算;模型并行：模型参数跨设备并行存储

2024-04-09 约小于1千字 29页立即下载

通过高效混合并行化减少深度神经网络训练次数.pdf (19)中华人民共和国国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 112836787 A (43)申请公布日 2021.05.25 (21)申请号 202011209924.4 (22)申请日 2020.11.03 (30)优先权数据

2023-06-03 约3.83万字 33页立即下载

5神经网络.ppt 天津大学自动化学院 * 智能控制系统天津大学电气与自动化工程学院五天津大学自动化学院 神经网络的基本概念 1 前向网络及其主要算法 2 反馈网络 3 神经网络模型辨识 4 第三章 神经网络控制 神经网络控制 5 天津大学自动化学院基于人工神经网络的控制简称神经控制。神经网络是由大量人工神经元广泛互联而成的网络，具有很强的自适应性和学习能力、非线性映射能力、鲁棒性和容错能力。 1.1 生物神经元模型人脑大约包含1012个神经元，分成约1000种类型，每个神经元大约与102～104个其他神经元相连接，形成极为错综复杂而又灵活多变的神经网络。

2017-05-28 约2.75千字 21页立即下载

2020-02-22 约小于1千字 20页立即下载

第2章-神经网络-（一）.ppt 3.反向误差传播比较预期输出和实际输出，计算输出层误差。 Tj——输出单元j的预期输出将得到的误差从后向前传播，前一层单元j的误差通过和它连接的后一层所有单元k的误差计算得到。 4.网络权值与神经元偏置调整可以一边后向传播误差，一边调整网络权重和神经元的阈值，也可以先计算得到所有神经元的误差，再统一调整网络权重和神经元阈值。调整权重：从输入层与第一隐含层的连接权重开始，依次向后进行调整。 l——学习率，通常取0~1之间的常数。太大会导致学习慢，太小会导致算法在不适当的解之间振动。一般将学习率设为迭代次数t的倒数，即1/t。 4.网络权值与神经元偏置调整调整

2018-02-25 约6.66千字 42页立即下载

神经网络-.ppt Introduction to Support Vector Machine (SVM) Introduction -- SVM classification Support vector machines (SVMs) developed by Vapnik, have gained wide acceptance because of their high generalization ability for a wide range of applications. There are many variations of SVM, including the soft margi

2017-03-24 约5.03千字 20页立即下载

通过深度神经网络进行声音表征提取.docx 通过深度神经网络进行声音表征提取通过深度神经网络进行声音表征提取一、深度神经网络在声音表征提取中的应用概述随着技术的快速发展，深度神经网络（DeepNeuralNetworks,DNNs）已成为声音表征提取领域的重要工具。声音表征提取是指从原始声音信号中提取出能够代表声音特征的信息，这些特征对于声音识别、分类、合成等任务至关重要。深度神经网络因其强大的非线性建模能力和自动特征学习能力，在声音表征提取中展现出巨大潜力。 1.1声音表征提取的重要性声音表征提取是声音处理领域的基础任务之一，它对于提高声音识别的准确性、降低声音处理的复杂度以及提升声音合成的自然度等方面都具有重要意义。通过有效

2024-12-04 约3.73千字 9页立即下载

神经网络中的循环神经网络训练技巧.docx PAGE 1- 神经网络中的循环神经网络训练技巧一、选择合适的循环神经网络架构 (1)选择合适的循环神经网络（RNN）架构对于提高模型在时间序列数据上的表现至关重要。在众多RNN架构中，长短时记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）因其能够有效地解决传统RNN中的梯度消失和梯度爆炸问题而被广泛应用。然而，具体选择哪种架构还需根据实际问题的特性进行权衡。例如，如果序列数据包含长距离依赖关系，LSTM或GRU可能是更好的选择，因为它们能够捕捉并利用这些依赖信息。对于较为简单的序列问题，简单的RNN或双向RNN（Bi-RNN）可能就足够了。 (2)在设计RNN架构时，除了选择合适的网络层之外，

2025-01-19 约2.87千字 6页立即下载

神经网络--非确定方法训练网络.doc 网络学习的非确定方法在此之前已经讲述了感知器、BP网络、及RBF网络的训练算法，这些算法有一个共同特点：对应于某个样本的一次迭代，算法都是根据相应样本、神经元状态及网络联接权当前值等计算出本次迭代后网络各联接权的调整量。即：算法所执行的计算是确定的。但人脑中有时神经元是按照概率工作的，神经元在某时刻是处于激励状态还是处于抑制状态具有一定的随机性。所以为增强神经元状态的随机性，可使神经元按一定概率工作，联接权的计算根据一定概率实现随机调整，这种方法叫做非确定方法，也称为统计方法（Statistical Method）。确定方法

2017-03-21 约4.9千字 8页立即下载

神经网络网络.pdf

2020-11-25 约小于1千字 58页立即下载

一种基于ABC的量子神经网络训练算法.docx PAGE 1- 一种基于ABC的量子神经网络训练算法一、1.ABC量子神经网络概述 (1)ABC量子神经网络（ABCQuantumNeuralNetwork，简称ABCQNN）是一种新兴的量子计算模型，结合了量子计算和神经网络的优势，旨在解决传统神经网络在处理大规模数据时遇到的性能瓶颈。该模型通过量子比特的叠加和纠缠特性，实现了对数据的并行处理和高效学习。据相关研究，与传统神经网络相比，ABC量子神经网络在处理复杂问题时展现出更高的计算效率和更低的能耗。例如，在处理大规模图像识别任务时，ABC量子神经网络仅需数秒即可完成，而传统神经网络可能需要数小时。 (2)ABC量子神经网络的核心思想是将

2025-01-21 约3.21千字 6页立即下载

神经网络算法BP网的训练函数.doc BP网络的训练函数训练方法训练函数梯度下降法 traingd 有动量的梯度下降法 traingdm 自适应lr梯度下降法 traingda 自适应lr动量梯度下降法 traingdx 弹性梯度下降法 trainrp Fletcher-Reeves共轭梯度法 traincgf Ploak-Ribiere共轭梯度法 traincgp Powell-Beale共轭梯度法 traincgb 量化共轭梯度法 trainscg 拟牛顿算法 trainbfg 一步正割算法 trainoss Levenberg-Marquardt trainlm BP网络训练参数训练参数

2016-01-03 约4.48千字 5页立即下载

蜜蜂群优化算法用于训练前馈神经网络.docx PAGE 1- 蜜蜂群优化算法用于训练前馈神经网络 一、1.蜜蜂群优化算法概述 (1)蜜蜂群优化算法（BeeSwarmOptimization，BSO）是一种受到自然界中蜜蜂觅食行为启发的智能优化算法。该算法模拟了蜜蜂在寻找食物过程中的行为，包括蜂群搜索、信息共享和局部搜索等步骤。蜜蜂在觅食过程中会随机搜索食物源，当发现食物源后，它们会返回蜂巢并留下信息素，信息素的浓度与食物源的丰富程度成正比。其他蜜蜂在寻找食物时会受到信息素的吸引，从而聚集在食物源附近。通过这种方式，蜜蜂能够在复杂的环境中找到食物源，并提高整个蜂群的觅食效率。 (2)蜜蜂群优化算法的核心思想是利用蜜蜂在觅食过程中的信息交流和

2025-01-20 约3.6千字 6页立即下载

机械设计中的创新模拟神经网络训练.docx 机械设计中的创新模拟神经网络训练 引言机械设计是工程学中的一个重要分支，它涉及到设计、分析和制造机械系统的各个方面。随着科技的不断进步和人们对机器性能的要求不断提高，机械设计领域需要不断创新来满足不同需求。神经网络作为一种模拟人脑思维的计算模型，在许多领域得到了广泛应用。本文将探讨如何将神经网络应用于机械设计中的创新模拟和训练。一、神经网络概述 神经网络是一种由人工神经元组成的计算模型，它模拟了生物神经系统中的信息处理方式。神经网络由输入层、隐藏层和输出层组成，每个层都由一系列神经元节点连接而成。每个神经元节点接收来自上一层的输入，并根据一定的权重进行计算，然后将结果传递到下一层。通过不断

2024-04-14 约1.6千字 2页立即下载