微分神经网络

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微分神经网络

: PyTorch基础入门 ...神经网络构建与优化深度学习模型训练实战 PyTorch中的卷积神经网络 循环神经网络与 神经网络构建与优化深度学习模型训练实战 PyTorch中的卷积神经网络 循环神经网络与序列数据处理 PyTorch高级特性：动态计算图自然语言处理与PyTorch 图像识别项目实战强化学习基础与PyTorch应用 PyTorch模型部署...
评级：0 浏览量：55 收藏量：0 资源大小：4.24MB 上传时间：2024-08-14

: 优化搜索空间下带约束的可微分神经网络架构搜索.pdf 本文《优化搜索空间下带约束的可微分神经网络架构搜索》提出了一种新的优化方法，旨在解决DARTS中的这一问题。首先，文章指出DARTS在搜索过程中存在架构参数分布不均的问题，尤其是在派生架构中未生效的“none”...
评级：0 浏览量：58 收藏量：0 资源大小：602KB 上传时间：2022-12-15

: 求解线性等式约束的时变凸QP问题的新的变参数收敛微分神经网络 文章介绍了一个新的变参数收敛微分神经网络（Varying-Parameter Convergent-Differential Neural Network, VP-CDNN），并将其与传统的固定参数收敛微分神经网络（Fixed-Parameter Convergent-Differential Neural ...
评级：0 浏览量：140 收藏量：0 资源大小：1.6MB 上传时间：2021-03-09

: PyTorch 神经网络1 PyTorch 神经网络基础知识点 PyTorch 是一个基于 Python 的机器学习框架，主要用于构建和训练神经网络。在 PyTorch 中，torch.nn 模块提供了实现神经网络的功能。下面是 PyTorch 神经网络的基础知识点： 1. 定义...
评级：0 浏览量：270 收藏量：0 资源大小：484KB 上传时间：2022-08-03

: 神经网络PID 神经网络PID控制是一种结合了传统PID控制器与神经网络技术的智能控制策略，旨在提升系统控制性能，特别是对于非线性、时变或不确定系统的控制。在这个项目中，使用MATLAB 2014或2016作为开发环境，可以运行提供的...
评级：0 浏览量：1966 收藏量：14 资源大小：20KB 上传时间：2018-08-23

: 神经网络梯度推导1 在Pytorch中，我们可以使用自动微分来计算梯度，但是手动计算梯度也可以帮助我们更好地理解神经网络的工作机理。在这个笔记中，我们还提供了一个简单的神经网络实现的代码，包括神经网络的定义、初始化、前向传播...
评级：0 浏览量：150 收藏量：0 资源大小：696KB 上传时间：2022-08-03

: 神经网络学习笔记1 神经网络是深度学习的核心，主要用于解决分类和回归问题。分类问题关注的是数据应归属的类别，例如性别识别；而回归问题则是预测一个连续的数值，如体重预测。激活函数在神经网络中扮演重要角色，回归问题常使用恒等...
评级：0 浏览量：55 收藏量：0 资源大小：212KB 上传时间：2022-08-08

: 模糊神经网络替代_神经网络在这个“模糊神经网络替代_神经网络”的主题中，我们将深入探讨模糊神经网络（FNN）以及它如何作为传统神经网络，如PID控制器的替代方案。模糊神经网络是将模糊系统与神经网络相结合的产物。模糊系统利用模糊逻辑...
评级：5 浏览量：54 收藏量：1 资源大小：18.71MB 上传时间：2022-07-14

: 神经网络PID论文 神经网络PID控制是一种结合了传统PID控制器和神经网络技术的智能控制策略，它在工业自动化领域有着广泛的应用。本文将围绕“神经网络PID论文”这一主题，深入探讨相关知识点。首先，神经网络作为人工智能的重要...
评级：0 浏览量：240 收藏量：1 资源大小：6.08MB 上传时间：2018-05-16

: 神经网络 pid控制 simulink 模型为了解决这些问题，神经网络（Neural Network, NN）被引入到控制设计中，形成神经网络PID控制器。Simulink是MATLAB环境下的一个动态系统建模工具，可以方便地构建和仿真各种控制系统。标题“神经网络 PID 控制 ...
评级：5 浏览量：3801 收藏量：33 资源大小：56KB 上传时间：2020-08-17

: BP神经网络算法PID PID控制要取得较好的控制效果，就必须通过调整好比例、和人分和微分三种控制作用，形成控制量中既相互配合又相互制约的...神经网络所具有的作意非线性表达能力，可以通过对系统性能的学习来实现具有最佳组合的PID控制，
评级：1 浏览量：2260 收藏量：2 资源大小：3KB 上传时间：2020-09-20

: 神经网络asdfasdfsafas.rar 在传统物理学中，常微分方程（ODE）被用来描述系统的动态行为，而神经网络ODE则引入了深度学习的灵活性，可以更好地模拟真实世界的连续变化。 神经网络ODE的主要优点包括： 1. **连续性**：由于其基于微分方程，...
评级：0 浏览量：59 收藏量：0 资源大小：3.82MB 上传时间：2021-01-19

: 算法参考资料matlab神经网络PID控制 神经网络分为多个种类，比如前馈神经网络、递归神经网络、卷积神经网络等，每种都有其特定的应用场景和优势。 PID控制是最为常见的闭环反馈控制算法，它包括比例（P）、积分（I）和微分（D）三个控制动作。PID控制...
评级：0 浏览量：31 收藏量：0 资源大小：87B 上传时间：2024-04-15

: 基于微分进化的神经网络 基于微分进化的神经网络是一种结合了传统神经网络和微分进化算法的新型网络结构。在传统神经网络中，尤其是使用反向传播算法（BP算法）的网络，存在一些固有的问题，比如学习速度慢、容易陷入局部最优解等。这些问题...
评级：0 浏览量：113 收藏量：0 资源大小：14.05MB 上传时间：2015-01-12

: my_ode_solver_matlab_微分方程_神经网络常微分方程_解方程_ 标题“my_ode_solver_matlab_微分方程_神经网络常微分方程_解方程_”揭示了我们讨论的主题——一个使用MATLAB编写的自定义ODE求解器，它特别利用了神经网络和梯度下降算法来逼近方程的解。这种方法在某些情况下可能...
评级：4 浏览量：522 收藏量：1 资源大小：1KB 上传时间：2021-09-29

: 神经网络基本介绍 ### 神经网络基本介绍 #### 背景介绍人工神经网络作为一种模拟人类大脑结构和功能的数学模型，自20世纪中叶以来经历了迅速的发展。这一领域起始于1943年美国心理学家W. McCulloch与数学家W. Pitts提出的MP模型。...
评级：0 浏览量：443 收藏量：0 资源大小：583KB 上传时间：2017-05-06

: KAN网络（Kolmogorov-Arnold Network）一种新型的神经网络架构特点权重替代：KANs中没有使用传统的线性权重，而是将每个权重参数替换为一...KAN卷积神经网络是KAN网络的一个扩展应用。KAN卷积（KAN Convolutions）是一种特殊的卷积操作，它在每个边缘上应用一个可学习的非线性函数
评级：0 浏览量：1535 收藏量：1 资源大小：4.14MB 上传时间：2024-06-06

: 基于python语言的一种常微分方程神经网络解法.pdf 这种方法利用单隐层神经网络来近似常微分方程的解，通过设定神经网络结构，使得近似解满足方程的初边值条件。然后，将原本的离散优化问题转化为神经网络的训练问题，通过最小化损失函数来调整神经网络的权重，获得更...
评级：5 浏览量：284 收藏量：0 资源大小：1.03MB 上传时间：2021-09-25

: 物理信息神经网络：用于解决涉及非线性偏微分方程的正逆问题的深度学习框架.pdf 《物理信息神经网络：用于解决涉及非线性偏微分方程的正逆问题的深度学习框架》这篇论文翻译探讨了一种创新的深度学习方法——物理信息神经网络（PINNs），这种网络旨在解决非线性偏微分方程（PDEs）的正向和逆向...
评级：0 浏览量：1650 收藏量：8 资源大小：628KB 上传时间：2021-08-29

: KANN：中小型人工神经网络-C语言 KANN通过图形化的反向模式自动微分实现，允许构建具有回归、共享权重和多输入/输出/成本的拓扑复杂神经网络。与主流深度学习框架如TensorFlow相比，KANN虽然在可扩展性方面不如它们，但在灵活性上接近，并且代码库更...
评级：5 浏览量：52 收藏量：0 资源大小：314KB 上传时间：2024-06-04

: 智能控制课程-BP神经网络实验本实验主要探讨了如何利用BP神经网络实现对非线性对象的控制，并与传统的PID控制进行了对比。BP（BackPropagation）神经网络是一种广泛应用于模式识别和函数拟合的多层前馈网络，它通过反向传播算法调整权重以最小化...
评级：0 浏览量：68 收藏量：0 资源大小：108KB 上传时间：2023-06-30

: PyTorch Geometric：图神经网络的革命者 - **自动微分**: 自动微分是PyTorch Geometric的关键特性之一，它可以自动计算导数，对于训练复杂的图神经网络非常重要。 - **GPU加速**: PyTorch Geometric充分利用GPU的计算能力，使得大规模图数据上的深度学习...
评级：0 浏览量：76 收藏量：0 资源大小：115KB 上传时间：2024-07-19

: cnn神经网络.zip 卷积神经网络（CNN，Convolutional Neural Network）是一种深度学习模型，尤其在图像处理、计算机视觉和自然语言处理等领域有着广泛的应用。本资源包含基于MATLAB实现的CNN神经网络代码，可直接运行，便于理解和学习...
评级：0 浏览量：431 收藏量：0 资源大小：48KB 上传时间：2021-02-22

: Greynet.zip_灰色神经网络 灰色神经网络是一种融合了灰色系统理论与神经网络的预测模型，它在处理具有不完全或不充分信息的数据集时表现出色。在这个名为“Greynet.zip_灰色神经网络”的压缩包中，包含了一个名为“Greynet.m”的文件，这很...
评级：0 浏览量：46 收藏量：0 资源大小：1KB 上传时间：2022-07-14

: 手写神经网络框架.zip 在神经网络领域，开发自己的框架是一项挑战，但也是学习深度学习底层原理的绝佳途径。"手写神经网络框架.zip" 文件包含了一个名为 "tinynn-autograd-master" 的项目，这很可能是用户创建的一个轻量级的自动微分库，...
评级：0 浏览量：112 收藏量：0 资源大小：20KB 上传时间：2021-09-23

: 【全网首发】Pytorch深度学习与图神经网络卷1：基础知识 **PyTorch深度学习与图神经网络卷1：基础知识** PyTorch是当前最流行的深度学习框架之一，它以其灵活性和易用性受到广大研究人员和开发者的青睐。本卷主要介绍PyTorch的基础知识，包括核心概念、基本操作以及如何...
评级：1 浏览量：2680 收藏量：5 资源大小：472MB 上传时间：2022-01-15

: 基于BP神经网络的PID控制算法-MATLAB实现内容概要：BP神经网络PID控制是一种结合了BP（反向传播）神经网络和PID（比例-积分-微分）控制器的控制方法。这种方法利用BP神经网络的学习和逼近能力，对PID控制器的参数进行在线实时调整，以提高控制系统的性能。...
评级：0 浏览量：130 收藏量：1 资源大小：2KB 上传时间：2024-05-03

: 神经网络PID设计完整版.rar 因此本文研究BP神经网络的PID控制，利用神经网络的自学习、非线性和不依赖模型等特性实现PID参数的在线自整定，充分利用PID和神经网络的优点。本处用一个多层前向神经网络，采用反向传播算法依据控制要求实时输出Kp...
评级：0 浏览量：603 收藏量：4 资源大小：531KB 上传时间：2021-05-09

: msc_神经网络_greatigz_ 在描述中提到了“PID神经元网络解耦控制算法——多变量系统控制”，这涉及到两个主要的控制理论概念：PID（比例-积分-微分）控制器和神经网络。PID控制器是一种广泛应用于工业自动化领域的经典控制算法，能够有效...
评级：0 浏览量：52 收藏量：0 资源大小：14KB 上传时间：2021-10-01

: 基于粒子群优化的神经网络PID控制为了解决这些问题，研究人员将神经网络与PID控制器相结合，并引入了优化算法，如粒子群优化（PSO，Particle Swarm Optimization），形成了神经网络PID控制策略。粒子群优化是一种仿生优化算法，源自对鸟群和鱼群...
评级：0 浏览量：78 收藏量：1 资源大小：6KB 上传时间：2023-03-21

: eincpxwz.zip_目标分割_神经网络匹配_跟踪微分器标题"eincpxwz.zip_目标分割_神经网络匹配_跟踪微分器"揭示了该压缩包内包含的核心技术，即目标分割、神经网络匹配和跟踪微分器。下面我们将详细讨论这些知识点。 1. **目标分割**：这是图像处理和计算机视觉领域的...
评级：0 浏览量：44 收藏量：0 资源大小：7KB 上传时间：2022-07-15

: 精通MATLAB神经网络.zip 在神经网络领域，MATLAB提供了神经网络工具箱（Neural Network Toolbox），这个工具箱包含了多种类型的神经网络模型，如前馈神经网络、循环神经网络、自编码器、卷积神经网络等。通过这个工具箱，用户可以轻松构建...
评级：0 浏览量：248 收藏量：4 资源大小：37.06MB 上传时间：2019-05-14

: 神经网络+tensorflow基础（一） 神经网络+tensorflow基础（一）本资源主要介绍了神经网络和TensorFlow基础知识，涵盖了神经网络的基本概念、TensorFlow的安装和版本信息、NumPy数据类型等方面的知识点。一、神经网络基础知识 神经网络是一种...
评级：0 浏览量：187 收藏量：1 资源大小：10.54MB 上传时间：2022-01-25

: 忆阻神经网络实验 8. 数值计算：使用数值方法解决忆阻神经网络中的微分方程，模拟网络动态行为。通过这些代码，研究人员可以深入理解忆阻神经网络的运作机制，探索其在机器学习、模式识别和信息处理等领域的潜在应用。
评级：0 浏览量：1107 收藏量：18 资源大小：10KB 上传时间：2019-02-15

: 神经网络求解分数阶方程标题中的“神经网络求解分数阶方程”指的是利用神经网络技术来解决数学中的分数阶微分方程问题。分数阶方程在物理、工程、金融等领域有广泛应用，但其解法比整数阶方程更为复杂。神经网络作为一种非线性模型，能够...
评级：0 浏览量：1052 收藏量：3 资源大小：59KB 上传时间：2014-09-21

: RBF_PIDshiyan_matlab神经网络_控制_源码在本文中，我们将深入探讨如何使用RBF（径向基函数）神经网络实现PID控制器的增量式改进，并在MATLAB环境中进行系统辨识与控制。RBF神经网络因其非线性映射能力，在许多工程应用中，特别是在控制系统设计中，表现出...
评级：0 浏览量：84 收藏量：0 资源大小：2KB 上传时间：2021-10-04

: MATLAB 神经网络案例：基于灰色神经网络的预测算法研究——订单需求预测.zip 在本资料中，我们主要探讨的是如何利用MATLAB这一强大的计算工具来构建和应用灰色神经网络进行订单需求预测。MATLAB神经网络工具箱提供了一系列的函数和界面，使得用户能够轻松构建、训练和分析神经网络模型。在这个...
评级：0 浏览量：53 收藏量：0 资源大小：5KB 上传时间：2023-07-24

: fangmao.zip_神经网络 ldpc 1. 使用有限元法来求解与神经网络相关的偏微分方程问题。 2. 实现了LDPC码的编码和解码算法，可能包括消息传递算法（Message Passing Algorithm）或其他高效的迭代解码策略。 3. 应用了神经网络进行数字信号调制，...
评级：5 浏览量：44 收藏量：0 资源大小：5KB 上传时间：2022-09-14

: 基于神经网络优化pid参数的过程控制.doc 基于神经网络优化PID参数的过程控制本文主要介绍基于神经网络优化PID参数的柴油机转速控制系统。该系统通过基于BP神经网络的PID控制器，自动在线修正PID参数，从而控制柴油机转速，提高控制效果。同时，文中还对...
评级：0 浏览量：1117 收藏量：2 资源大小：850KB 上传时间：2020-08-07

: 4-消息传递图神经网络1 【消息传递图神经网络】消息传递图神经网络（Message Passing Graph Neural Networks，MP-GNNs）是一种用于处理图数据的神经网络模型，其核心思想是通过迭代地交换和聚合节点间的信息来学习节点的表征。这种范式...
评级：0 浏览量：360 收藏量：0 资源大小：1.45MB 上传时间：2022-08-03

: 广义约束神经网络的约束施加方法研究及其在求解微分方程中的应用 ### 广义约束神经网络的约束施加方法研究及其在求解微分方程中的应用 #### 一、广义约束神经网络（GCNN）及其背景介绍近年来，随着深度学习技术的飞速发展，人工神经网络（Artificial Neural Networks, ANNs）...
评级：0 浏览量：471 收藏量：1 资源大小：3.91MB 上传时间：2019-01-15

: 基于神经网络的微分对策控制器设计采用伴随-BP技术, 将微分对策的两点边值求解问题转化为两个神经网络的学习问题, 训练后的两个神经网络分别作为对策双方的最优控制器在线使用, 避免了直接求解复杂的两点边值问题。对追逃微分对策问题的...
评级：0 浏览量：236 收藏量：0 资源大小：243KB 上传时间：2021-01-15

: 使用基于模糊神经网络PID控制器的MATLAB仿真生成器模糊神经网络PID控制器是一种融合了模糊逻辑与神经网络技术的高级控制器，它旨在改进传统的PID（比例-积分-微分）控制器性能，尤其是在面对不确定性与非线性问题时表现更为出色。 - **模糊化器**: 这是整个系统的第...
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: 用 Python 实现 BP 神经网络教程 - **定义**: BP神经网络（Back Propagation Neural Network），又称反向传播神经网络，是一种多层前馈神经网络。该网络通过反向传播算法来进行训练，能够学习到输入数据与输出数据之间复杂的映射关系。 - **结构特点...
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: 基于PyTorch的神经网络构建与训练指南.html 首先，文章介绍了PyTorch的核心组件，包括张量、自动微分和神经网络模块，并演示了如何通过继承`torch.nn.Module`类定义神经网络模型。接着，讲解了如何创建自定义数据集并使用`DataLoader`进行数据处理。训练和评估...
评级：0 浏览量：50 收藏量：1 资源大小：45KB 上传时间：2024-08-23

: 神经网络与深度学习python源码朴素贝叶斯 ### 知识点一：神经网络与深度学习基础 #### 1.1 神经网络简介 神经网络是一种模仿人脑神经元结构来进行信息处理的计算模型。它由大量节点（或称为“神经元”）组成，这些节点通过加权连接相互连接，并通过权重...
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: 基于神经网络的自适应PID控制器通过将RBF（BP）神经网络和PID控制器相结合，建立了神经网络PID控制器，... 传统的PID控制器的参数Kp（比例）、Ki（积分）和Kd（微分）通常是固定的，但神经网络的引入使得这些参数可以动态调整。通过BP神经网络的学习过程，控制器能够在线学习和优化PID参数，以适应系统状态的变化，实现对...
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: 9.MATLAB神经网络43个案例分析 PID神经元网络解耦控制算法-多变量系统控制.zip 在神经网络领域，MATLAB提供了丰富的工具箱，使得用户能够轻松构建、训练和优化各种类型的神经网络模型。本篇将聚焦于两个MATLAB神经网络案例：PID神经元网络在多变量系统控制中的应用，以及LVQ神经网络在人脸朝向...
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: [原创]机器学习与神经网络学习笔记1 在本文档中，作者Taosheng Shi分享了关于机器学习和神经网络的学习笔记，涵盖了人工智能的历史、神经网络的发展以及误差反向传播算法的详细解析。以下是各部分的主要内容： 1. **人工智能简史**：这一部分可能...
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: 基于matlab实现的改进的BP神经网络整定的PID控制,本程序采用了改进的BP神经网络对PID参数进行调整.rar 在PID控制中，BP神经网络可以作为参数优化工具，通过学习系统的行为并调整Kp（比例增益）、Ki（积分增益）和Kd（微分增益）来提升控制性能。这种方法的优点在于它可以适应非线性系统和时变系统的动态特性，而且无需...
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