摘要:論文通過對無刷電機數(shù)學模型的推導,得出轉(zhuǎn)角:與三相相電壓之間存在映射關(guān)系,因此構(gòu)建了一個以三相相電壓為輸人,轉(zhuǎn)角為輸出的小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來實現(xiàn)轉(zhuǎn)角預測,并采用改進遺傳算法來訓練網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)與參數(shù),
發(fā)表于 06-25 13:06
使用BP(Backpropagation)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行時間序列預測是一種常見且有效的方法。以下是一個基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行時間序列預測的詳細步驟和考慮因素: 一、數(shù)據(jù)準備 收集數(shù)據(jù) :
發(fā)表于 02-12 16:44
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BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在多個方面存在顯著差異,以下是對兩者的比較: 一、結(jié)構(gòu)特點 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) : BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種多層的前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
發(fā)表于 02-12 15:53
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自學習能力 : BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠通過訓練數(shù)據(jù)自動調(diào)整網(wǎng)絡(luò)參數(shù),實現(xiàn)對輸入數(shù)據(jù)的分類、回歸等任務(wù),無需人工進行復雜的特征工程。 泛化能力強 : BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通過訓練數(shù)據(jù)學習到的特征表示,能夠?qū)ξ粗獢?shù)據(jù)進行
發(fā)表于 02-12 15:36
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神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(即反向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡(luò))的核心,它建立在梯度下降法的基礎(chǔ)上,是一種適合于多層神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)的學習算法。該算法通過計算每層網(wǎng)絡(luò)的誤差,并將這些誤差反向傳播到前一層,從而調(diào)整權(quán)重,使得
發(fā)表于 02-12 15:18
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BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在圖像識別中發(fā)揮著重要作用,其多層結(jié)構(gòu)使得網(wǎng)絡(luò)能夠?qū)W習到復雜的特征表達,適用于處理非線性問題。以下是對BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在圖像識別中應(yīng)
發(fā)表于 02-12 15:12
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在上一篇文章中,我們介紹了傳統(tǒng)機器學習的基礎(chǔ)知識和多種算法。在本文中,我們會介紹人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的原理和多種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)方法,供各位老師選擇。 01 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) ? 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型之所
發(fā)表于 01-09 10:24
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在深度學習領(lǐng)域,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型被廣泛應(yīng)用于各種任務(wù),如圖像識別、自然語言處理和游戲智能等。其中,卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNNs)和傳統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是兩種常見的模型。 1. 結(jié)構(gòu)差異 1.1 傳統(tǒng)
發(fā)表于 11-15 14:53
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),是深度學習的代表算法之一。 一、基本原理 卷積運算 卷積運算是卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的核心,用于提取圖像中的局部特征。 定義卷積核:卷積核是一個小的矩陣,用于在輸入圖像上滑動,提取局部特征。 滑動窗口:將卷積核在輸入
發(fā)表于 11-15 14:47
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神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是機器學習領(lǐng)域中的一種強大工具,它們能夠模擬人腦處理信息的方式。隨著技術(shù)的發(fā)展,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的類型也在不斷增加,其中循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(RNN)和傳統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(如前饋
發(fā)表于 11-15 09:42
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長短期記憶(LSTM)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種特殊的循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(RNN),它能夠?qū)W習長期依賴關(guān)系。雖然LSTM最初是為處理序列數(shù)據(jù)設(shè)計的,但近年來,它在圖像處理領(lǐng)域也展現(xiàn)出了巨大的潛力。 LSTM基本原理
發(fā)表于 11-13 10:12
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時間序列預測是數(shù)據(jù)分析中的一個重要領(lǐng)域,它涉及到基于歷史數(shù)據(jù)預測未來值。隨著深度學習技術(shù)的發(fā)展,長短期記憶(LSTM)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)因其在處理序列數(shù)據(jù)方面的優(yōu)勢而受到廣泛關(guān)注。 LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
發(fā)表于 11-13 09:54
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取特征的強大工具,例如識別音頻信號或圖像信號中的復雜模式就是其應(yīng)用之一。
1、什么是卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)?
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種由神經(jīng)元組成的系統(tǒng)或結(jié)構(gòu),它使AI能夠更好
發(fā)表于 10-24 13:56
matlab神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 數(shù)學建模數(shù)值分析 精通的可以討論下
發(fā)表于 09-18 15:14
獲取設(shè)備的地理位置。
發(fā)表于 07-17 09:37
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