grnn神经网络拟合matlab
卷积神经网络(CNN)和循环神经网络(RNN)有什么区别?
简单来说，卷积神经网络和循环神经网络都是深度学习的重要框架。区别在哪里呢？区别就在循环层上。卷积神经网络没有时序性的概念，输入直接和输出挂钩；循环神经网络具有时序性，当前决策跟前一次决策有关。举个例子，进行手写数字识别的时候，我们并不在意前一个决策结果是什么，需要用卷积神经网络；而自然...
CNN、RNN、DNN的内部网络结构有什么区别?
从广义上来说，NN(或是更美的DNN)确实可以认为包含了CNN、RNN这些具体的变种形式。在实际应用中，所谓的深度神经网络DNN，往往融合了多种已知的结构，包括卷积层或是LSTM单元。但是就题主的意思来看，这里的DNN应该特指全连接的神经元结构，并不包含卷积单元或是时间上的关联。因此，题主一定要将DNN、...
RNN权重是什么意思?
RNN权重是指针对循环神经网络的各种参数或者变量，用于调整模型的训练和预测效果。包括输入权重、上下文权重和输出权重等，每个权重都对应着网络结构中的一个节点或一个层次。这些权重的选择和优化，直接决定了RNN模型在处理序列数据时的表现和效率。在RNN中，权重的大小和相互之间的关系对于模型的训练和性能有...
matlab循环神经网络的增强方法有哪些?
循环神经网络（RNN）是一种具有记忆功能的神经网络，它可以处理序列数据。然而，传统的RNN存在一些问题，如梯度消失和梯度爆炸等。为了解决这些问题，研究人员提出了许多增强方法。以下是一些常见的RNN增强方法：1. 长短时记忆网络（LSTM）：LSTM是一种特殊的RNN，它通过引入门控机制来解决梯度消失问题。LSTM...
神经元网络概述
如Keras构建的RNN模型，能预测正弦波序列，而LSTM则通过门控机制和细胞状态解决长序列处理中的梯度问题，尤其在NLP和音频处理等领域大显身手。Transformer，基于注意力机制的模型，通过编码器-解码器结构和自注意力机制，为NLP任务带来了革命性的提升，如百度文心一言。神经网络框架如TensorFlow、Keras和PyTorch...
神经网络技术及其应用
这在人脸识别、自动驾驶等场景中发挥了巨大作用。此外，在自然语言处理领域，循环神经网络（RNN）和长短期记忆网络（LSTM）等模型能够捕捉序列数据中的时间依赖关系，从而有效处理文本生成、机器翻译等任务。神经网络技术还在医疗、金融、安全等领域展现出了不俗的表现。在医疗领域，神经网络可以通过分析患者的...
神经网络模型-27种神经网络模型们的简介
直到00年代初,我们开发了一系列有效的训练深度前馈神经网络的方法; 现在它们构成了现代机器学习系统的核心 ,能实现前馈神经网络的功能,但效果远高于此。 【5】Recurrent Neural Network(RNN) 递归神经网络 【5】RNN递归神经网络 RNN递归神经网络引入不同类型的神经元——递归神经元。这种类型的第一个网络被称为约旦...
神经网络技术有哪些
循环神经网络则适用于处理序列数据，如文本或时间序列。RNN通过引入循环连接，使得网络能够记住之前的信息，并据此推断后续的输出。这种能力使得RNN在机器翻译、语音识别等任务中表现出色。比如，在机器翻译中，RNN能够理解源语言句子的语义，并生成目标语言的等价表述。生成对抗网络由生成器和判别器两部分组成，...
循环神经网络(RNN)的应用
循环神经网络（RNN）是目前深度学习最有前景的工具之一，它解决了传统神经网络不能共享从数据中共享位置的特征的问题。目前，RNN已经有了不少有意思的应用：语音识别 ：输入的语音数据，生成相应的语音文本信息。比如微信的语音转文字功能。机器翻译 ：不同语言之间的相互转换。像有道翻译、腾讯翻译官等。
神经网络结合蒙特卡洛的功率区间预测方法
卷积神经网络与蒙特卡洛模拟：卷积神经网络（CNN）用于处理具有空间相关性的数据，例如电力系统中的各个设备。蒙特卡洛模拟则用于评估不同设备的功率分布，从而得出一个总体的功率区间。这种方法可以综合考虑整个系统的性能，为决策者提供更全面的信息。递归神经网络与蒙特卡洛模拟：递归神经网络（RNN）用于处理具有...
凤台县水乐回答： 一般的数据拟合,传统的lsqcurvefit和lsqnonlin,如果较新的方法就很多了,比如神经网络,小样本的一般是GRNN和灰色神经网络,大样本下更多选择了,BP、SVM等等,还可以有遗传算法等等
淳肃19199426789问： 谁用过gensim将BP网络导入simulink呀? - ？
凤台县水乐回答： 在MATLAB工作空间中,利用函数gensim(),能对一个神经网络生成模块化描述,从而可在simulink中对其进行仿真.gensim()函数的格式为:gensim(net,st);第一个参数为需要模块化的网络,第二个参数为采样时间,通常为一正数....
淳肃19199426789问： 如何利用matlab进行神经网络预测 - ？
凤台县水乐回答： matlab 带有神经网络工具箱,可直接调用,建议找本书看看,或者MATLAB论坛找例子. 核心调用语句如下: %数据输入%选连样本输入输出数据归一化 [inputn,inputps]=mapminmax(input_train); [outputn,outputps]=mapminmax(output_train); ...
淳肃19199426789问： matlab中如何用神经网络求得数据拟合函数? - ？
凤台县水乐回答： 我是做这个方向的,神经网络拟合出的曲线是没有相应的函数的,他是根据许多的权重值,阀值和偏置值的训练确定的曲线.还有什么相关问题可以问我,我的QQ378257104.
淳肃19199426789问： matlab神经网络工具箱分别怎么用 - ？
凤台县水乐回答： 1单击Apps,在搜索框中输入neu,下方出现了所有神经网络工具箱.neural net fitting 是我们要使用的神经网络拟合工具箱. 2 在下界面中点击next 3 单击load example data set,得到我们需要的测试数据.
淳肃19199426789问： 怎么用matlab神经网络拟合一个6输入单输出的函数? - ？
凤台县水乐回答： 你的系数都确定下来了,直接应用这个函数即可: y=@(x1,x2,x3,x4,x5,x6) pi/4*(x6*(x1+2*x3)^2+x2^2*x4-(x4+x6)*20^2)+pi/180*(180/x5-2)*x1*x3*x4*x5; %定义匿名函数 y(1,5,6,2,3,8) %输入参数调用 ans = -2.0040e+003
淳肃19199426789问： matlab怎么利用神经网络做预测 - ？
凤台县水乐回答： 利用matlab做神经网络预测,可按下列步骤进行:1、提供原始数据2、训练数据预测数据提取及归一化3、BP网络训练4、BP网络预测5、结果分析
淳肃19199426789问： matlab工具箱中的神经网络和遗传算法要怎么调用? - ？
凤台县水乐回答： 都是有两种调用方法,一种图形界面的,这个从开始菜单,然后工具,然后从里面找神经网络 neural network,遗传算法工具是 全局优化工具箱里面的,global optimization.另外 一种通过命令行调用,这个需要你理解你都要做什么,我用神经网络举例.第一步需要先整理出输入变量和输出变量,第二步设计并初始化神经网络,第三部训练,第四部获得结果.如果你想结合这两者,就会更加复杂,详细的你可以再问.我曾经做过用遗传算法优化神经网络的工具.
淳肃19199426789问： 用matlab对神经网络进行拟合,为什么每次结果都不一样？
凤台县水乐回答： 神经网络和其他的智能算法一样,都是有随机性的! 在产生初始解的时候都是随机产生的!
淳肃19199426789问： 神经网络在simulink中的实现 - ？
凤台县水乐回答： 1.T=[1 1 1;1 1 1];目标函数是2维的,说明输出可为2个,所以net=newff(minmax(X),[5 2],{'tansig','purelin'},'trainlm');你这个程序少了参数设置部分:net.trainParam.epochs=50;net.trainparam.goal=1e-3;还有其他参数可设置. 2.你建好个这个模型是对X=[1 2 3;-1 1 1;1 3 2];T=[1 1 1;1 1 1];控制的,对你那个模型当然不行,你这个程序连个接口都没有没法用SIMULINK,getsim()这个函数我不了解,你要是仿真可用.M文件编个S-FUNCTION,可用于模型仿真.
