LightNet: yechengxi开发的RNN神经网络工具箱

版权申诉
neural
0 下载量 156 浏览量 更新于2024-10-15 收藏 3.53MB ZIP 举报
资源摘要信息:"yechengxi-LightNet-6ada9dd是一个针对Matlab环境开发的神经网络工具箱，它的主要功能是支持和实现递归神经网络（Recurrent Neural Network, RNN）的构建和训练。该工具箱可以应用于多种神经网络相关的研究和开发领域，特别是在时间序列分析、语音识别、自然语言处理等需要处理序列数据的场景中。RNN是一种处理序列数据的神经网络，其独特的网络结构使得它能够利用先前的信息来影响后续的输出，这使得RNN特别适合处理和预测时间序列数据中的动态变化。 该工具箱作为一个开放源码项目，允许研究人员和开发者根据自己的需求进行修改和扩展。yechengxi-LightNet-6ada9dd可能是一个轻量级的RNN实现，旨在提供一种简洁高效的方式来设计和训练递归神经网络，从而促进神经网络在各种计算资源受限的环境下的应用。 由于文件中提到了“压缩包子文件的文件名称列表”，我们可以推断出这个工具箱可能被打包为一个或多个压缩文件，以便于下载和分发。具体文件名称“yechengxi-LightNet-6ada9dd”表明这是项目的特定版本或修订版标识。 在Matlab环境下，RNN神经网络通常通过其神经网络工具箱（Neural Network Toolbox）来实现。Matlab提供了丰富的函数和接口来构建和训练各种类型的神经网络，包括RNN。开发者可以通过调用这些函数来创建网络结构、设置训练参数、加载和预处理数据集、训练网络以及验证和测试网络性能。Matlab还提供了内置的图形用户界面（GUI），如神经网络工具箱的GUI，方便用户通过点击和拖动的方式来设计网络，而无需编写复杂的代码。 RNN神经网络因其内部的循环连接结构，能够记住过去的信息，并利用这些信息来影响当前和未来的输出。这种网络特别适合于处理序列数据，因为序列数据的特点是信息之间存在时间或顺序上的依赖性。RNN有几种不同的变体，包括长短期记忆网络（Long Short-Term Memory, LSTM）和门控循环单元（Gated Recurrent Unit, GRU），它们设计的目的是为了缓解传统RNN在处理长序列数据时遇到的梯度消失或梯度爆炸问题。 在应用RNN进行任务时，通常会涉及到以下几个关键步骤： 1. 数据预处理：包括数据清洗、归一化或标准化、将数据转化为适合网络输入的格式等。 2. 网络设计：定义RNN的层数、神经元数量、激活函数等。 3. 训练网络：通过反向传播算法和梯度下降法等优化算法来训练网络，期间可能需要调整学习率、批量大小等超参数。 4. 评估和测试：使用验证集和测试集来评估网络的性能，确保网络没有过拟合或欠拟合。 5. 部署和应用：将训练好的网络应用于实际问题，进行预测或分类等任务。 由于本资源并未提供具体的文档或使用说明，以上的知识点解释基于通用的RNN和Matlab神经网络工具箱的背景知识。如果需要具体地使用yechengxi-LightNet-6ada9dd工具箱，用户可能需要查阅该项目的官方文档或源代码以获得详细的安装和使用指南。"

rnn-esn_rnnmatlab_RNN_Network_MATLABRNN_bearznl_源码.zip

2021-10-05 上传
循环神经网络（Recurrent Neural Network，简称RNN）是一种在处理序列数据方面表现出色的人工神经网络。RNN的特点在于其内部状态可以捕捉到序列中的长期依赖性，这使得它在自然语言处理、语音识别、时间序列预测等...

text-classification-cnn-rnn-master_RNN_CNN_

2021-10-02 上传
标题中的"RNN_CNN"表明这是一个结合循环神经网络（Recurrent Neural Network, RNN）与卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）的项目，用于中文文本分类。在描述中，我们得知该实现是用TensorFlow完成的...

1. ARIMA 2. SARIMA 3. VAR 4. Auto-ARIMA 5. Auto-SARIMA 6. LSTM 7. GRU 8. RNN 9. CNN 10. MLP 11. DNN 12. MLP-LSTM 13. MLP-GRU 14. MLP-RNN 15. MLP-CNN 16. LSTM-ARIMA 17. LSTM-MLP 18. LSTM-CNN 19. GRU-ARIMA 20. GRU-MLP 21. GRU-CNN 22. RNN-ARIMA 23. RNN-MLP 24. RNN-CNN 25. CNN-ARIMA 26. CNN-MLP 27. CNN-LSTM 28. CNN-GRU 29. ARIMA-SVM 30. SARIMA-SVM 31. VAR-SVM 32. Auto-ARIMA-SVM 33. Auto-SARIMA-SVM 34. LSTM-SVM 35. GRU-SVM 36. RNN-SVM 37. CNN-SVM 38. MLP-SVM 39. LSTM-ARIMA-SVM 40. LSTM-MLP-SVM 41. LSTM-CNN-SVM 42. GRU-ARIMA-SVM 43. GRU-MLP-SVM 44. GRU-CNN-SVM 45. RNN-ARIMA-SVM 46. RNN-MLP-SVM 47. RNN-CNN-SVM 48. CNN-ARIMA-SVM 49. CNN-MLP-SVM 50. CNN-LSTM-SVM 51. CNN-GRU-SVM 52. ARIMA-RF 53. SARIMA-RF 54. VAR-RF 55. Auto-ARIMA-RF 56. Auto-SARIMA-RF 57. LSTM-RF 58. GRU-RF 59. RNN-RF 60. CNN-RF 61. MLP-RF 62. LSTM-ARIMA-RF 63. LSTM-MLP-RF 64. LSTM-CNN-RF 65. GRU-ARIMA-RF 66. GRU-MLP-RF 67. GRU-CNN-RF 68. RNN-ARIMA-RF 69. RNN-MLP-RF 70. RNN-CNN-RF 71. CNN-ARIMA-RF 72. CNN-MLP-RF 73. CNN-LSTM-RF 74. CNN-GRU-RF 75. ARIMA-XGBoost 76. SARIMA-XGBoost 77. VAR-XGBoost 78. Auto-ARIMA-XGBoost 79. Auto-SARIMA-XGBoost 80. LSTM-XGBoost 81. GRU-XGBoost 82. RNN-XGBoost 83. CNN-XGBoost 84. MLP-XGBoost 85. LSTM-ARIMA-XGBoost 86. LSTM-MLP-XGBoost 87. LSTM-CNN-XGBoost 88. GRU-ARIMA-XGBoost 89. GRU-MLP-XGBoost 90. GRU-CNN-XGBoost 91. RNN-ARIMA-XGBoost 92. RNN-MLP-XGBoost 93. RNN-CNN-XGBoost 94. CNN-ARIMA-XGBoost 95. CNN-MLP-XGBoost 96. CNN-LSTM-XGBoost 97. CNN-GRU-XGBoost 98. ARIMA-ANN 99. SARIMA-ANN 100. VAR-ANN 上面这些缩写模型的全称及相关用途功能详细解释

2023-07-15 上传
9. CNN (Convolutional Neural Network): 卷积神经网络，主要用于图像处理，但也可以用于时间序列数据的预测，特别擅长局部模式的识别。 10. MLP (Multi-Layer Perceptron): 多层感知机，一种前馈神经网络模型，...

class NeuralNetwork: def __init__(self, input_dim, hidden_dim, output_dim): self.input_dim = input_dim self.hidden_dim = hidden_dim self.output_dim = output_dim self.weights1 = np.random.randn(input_dim, hidden_dim) self.bias1 = np.zeros((1, hidden_dim)) self.weights2 = np.random.randn(hidden_dim, output_dim) self.bias2 = np.zeros((1, output_dim)) def relu(self, x): return np.maximum(0, x) def relu_derivative(self, x): return np.where(x >= 0, 1, 0) def forward(self, x): self.z1 = np.dot(x, self.weights1) + self.bias1 self.a1 = self.relu(self.z1) self.z2 = np.dot(self.a1, self.weights2) + self.bias2 self.y_hat = self.z2 return self.y_hat def backward(self, x, y, learning_rate): error = self.y_hat - y delta2 = error delta1 = np.dot(delta2, self.weights2.T) * self.relu_derivative(self.a1) grad_weights2 = np.dot(self.a1.T, delta2) grad_bias2 = np.sum(delta2, axis=0, keepdims=True) grad_weights1 = np.dot(x.T, delta1) grad_bias1 = np.sum(delta1, axis=0) self.weights2 -= learning_rate * grad_weights2 self.bias2 -= learning_rate * grad_bias2 self.weights1 -= learning_rate * grad_weights1 根据代码加上损失函数

2023-06-08 上传
好的，如果要加上损失函数的话，可以在backward方法中计算损失函数对网络输出的导数，然后将其与之前计算得到的delta2相乘得到最终的delta2。常见的损失函数有均方误差（MSE）和交叉熵（Cross Entropy）等，下面以...

class NeuralNetwork: def init(self, input_dim, hidden_dim, output_dim): self.input_dim = input_dim self.hidden_dim = hidden_dim self.output_dim = output_dim self.weights1 = np.random.randn(input_dim, hidden_dim) self.bias1 = np.zeros((1, hidden_dim)) self.weights2 = np.random.randn(hidden_dim, output_dim) self.bias2 = np.zeros((1, output_dim)) def relu(self, x): return np.maximum(0, x) def relu_derivative(self, x): return np.where(x >= 0, 1, 0) def forward(self, x): self.z1 = np.dot(x, self.weights1) + self.bias1 self.a1 = self.relu(self.z1) self.z2 = np.dot(self.a1, self.weights2) + self.bias2 self.y_hat = self.z2 return self.y_hat def backward(self, x, y, learning_rate): error = self.y_hat - y delta2 = error delta1 = np.dot(delta2, self.weights2.T) * self.relu_derivative(self.a1) grad_weights2 = np.dot(self.a1.T, delta2) grad_bias2 = np.sum(delta2, axis=0, keepdims=True) grad_weights1 = np.dot(x.T, delta1) grad_bias1 = np.sum(delta1, axis=0) self.weights2 -= learning_rate * grad_weights2 self.bias2 -= learning_rate * grad_bias2 self.weights1 -= learning_rate * grad_weights1 根据代码加上损失函数和优化

2023-06-08 上传
函数，可以将这个神经网络变为完整的模型。一种常见的损失函数是均方误差（Mean Squared Error），可以用于回归问题： ```python class NeuralNetwork: def __init__(self, input_dim, hidden_dim, output_dim): ...

library(dplyr) library(caret) set.seed(123) trainIndex <- createDataPartition(data$value_per_sq_ft, p = .8, list = FALSE, times = 1) train <- data[ trainIndex,] test <- data[-trainIndex,] library(nnet) model1 <- nnet(value_per_sq_ft ~ ., data = train, size = 5, linout = TRUE) predict1 <- predict(model1, newdata = test) library(neuralnet) model2 <- neuralnet(value_per_sq_ft ~ ., data = train, hidden = c(5)) predict2 <- compute(model2, test %>% select(-value_per_sq_ft))$net.result改进这些代码，使之不报错

2023-05-26 上传
接下来，您需要拟合两种不同的神经网络模型。首先，使用 `nnet` 包构建一个模型。 ``` model1 <- nnet(Petal.Width ~ ., data = train, size = 5, linout = TRUE) ``` 然后，使用 `predict()` 函数来进行预测。 `...

import numpy import scipy.special class NeuralNetwork(): def __init__(self,inputnodes,hiddennodes,outputnodes,learningrate): self.inodes=inputnodes self.hnodes=hiddennodes self.onodes=outputnodes self.lr=learningrate self.wih=numpy.random.normal(0.0,pow(self.hnodes,-0.5),(self.hnodes,self.inodes)) self.who=numpy.random.normal(0.0,pow(self.onodes,-0.5),(self.onodes,self.hnodes)) self.activation_function=lambda x:scipy.special.expit(x) pass def train(self,input_list,target_list): inputs=numpy.array(input_list,ndmin=2).T targets=numpy.array(target_list,ndmin=2).T hidden_inputs=numpy.dot(self.wih,inputs) hidden_outputs=self.activation_function(hidden_inputs) final_inputs=numpy.dot(self.who,hidden_outputs) final_outputs=self.activation_function(final_inputs) output_errors=targets-final_outputs hidden_errors=numpy.dot(self.who.T,output_errors) self.who+=self.lr*numpy.dot((output_errors*final_outputs*(1.0-final_outputs)),numpy.transpose(hidden_outputs)) self.wih+=self.lr*numpy.dot((hidden_errors*hidden_outputs*(1.0-hidden_outputs)),numpy.transpose(inputs)) pass def query(self,input_list): inputs=numpy.array(input_list,ndmin=2).T hidden_inputs=numpy.dot(self.wih,inputs) hidden_outputs=self.activation_function(hidden_inputs) final_inputs=numpy.dot(self.who,hidden_outputs) final_outputs=self.activation_function(final_inputs) return final_outputs print('n')写一下注释

2023-06-02 上传
# 初始化神经网络的输入层、隐藏层、输出层的节点数以及学习率 self.inodes = inputnodes self.hnodes = hiddennodes self.onodes = outputnodes self.lr = learningrate # 初始化输入层到隐藏层和隐藏层到...

帮我设计一个代码，在#导入训练集和训练集对应的标签并将其初始化 X_train,T_train=idx2numpy.convert_from_file('emnist/emnist-letters-train-images-idx3-ubyte'),idx2numpy.convert_from_file('emnist/emnist-letters-train-labels-idx1-ubyte') X_train,T_train=X_train.copy(),T_train.copy() X_train=X_train.reshape((X_train.shape[0],-1)) T_train=T_train-1 T_train=np.eye(26)[T_train] #导入测试集和测试集对应的标签标签并将其初始化 X_test,T_test=idx2numpy.convert_from_file('emnist/emnist-letters-test-images-idx3-ubyte'),idx2numpy.convert_from_file('emnist/emnist-letters-test-labels-idx1-ubyte') X_test,T_test=X_test.copy(),T_test.copy() X_test=X_test.reshape((X_test.shape[0],-1)) T_test=T_test-1 T_test=np.eye(26)[T_test]后用人工神经网络识别手写字母

2023-05-29 上传
好的，以下是一个简单的人工神经网络识别手写字母的代码: ```python import numpy as np # 导入训练集和训练集对应的标签并将其初始化 X_train, T_train = idx2numpy.convert_from_file('emnist/emnist-letters-...

怎么用python将下面代码中的dw,db改为私有属性import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltfrom HelperClass.DataReader_1_0 import *file_name = "../../data/ch04.npz"class NeuralNet_0_1(object): def __init__(self, eta): self.eta = eta self.w = 0 self.b = 0 def __forward(self, x): z = x * self.w + self.b return z def __backward(self, x,y,z): dz = z - y db = dz dw = x * dz return dw, db def __update(self, dw, db): self.w = self.w - self.eta * dw self.b = self.b - self.eta * db def train(self, dataReader): for i in range(dataReader.num_train): # get x and y value for one sample x,y = dataReader.GetSingleTrainSample(i) # get z from x,y z = self.__forward(x) # calculate gradient of w and b dw, db = self.__backward(x, y, z) # update w,b self.__update(dw, db) # end for def inference(self, x): return self.__forward(x)# end classdef ShowResult(net, dataReader): X,Y = dataReader.GetWholeTrainSamples() # draw sample data plt.plot(X, Y, "b.") # draw predication data PX = np.linspace(0,1,10) PZ = net.inference(PX) plt.plot(PX, PZ, "r") plt.title("Air Conditioner Power") plt.xlabel("Number of Servers(K)") plt.ylabel("Power of Air Conditioner(KW)") plt.show()if __name__ == '__main__': # read data sdr = DataReader_1_0(file_name) sdr.ReadData() # create net eta = 0.1 net = NeuralNet_0_1(eta) net.train(sdr) # result print("w=%f,b=%f" %(net.w, net.b)) # predication result = net.inference(1.346) print("result=", result) ShowResult(net, sdr)

2023-03-22 上传
class NeuralNet_0_1(object): def __init__(self, eta): self.eta = eta self.w = 0 self.b = 0 self.__dw = 0 self.__db = 0 def __forward(self, x): z = x * self.w + self.b return z def __...

ARIMA SARIMA VAR Auto-ARIMA Auto-SARIMA LSTM GRU RNN CNN MLP DNN MLP-LSTM MLP-GRU MLP-RNN MLP-CNN LSTM-ARIMA LSTM-MLP LSTM-CNN GRU-ARIMA GRU-MLP GRU-CNN RNN-ARIMA RNN-MLP RNN-CNN CNN-ARIMA CNN-MLP CNN-LSTM CNN-GRU ARIMA-SVM SARIMA-SVM VAR-SVM Auto-ARIMA-SVM Auto-SARIMA-SVM LSTM-SVM GRU-SVM RNN-SVM CNN-SVM MLP-SVM LSTM-ARIMA-SVM LSTM-MLP-SVM LSTM-CNN-SVM GRU-ARIMA-SVM GRU-MLP-SVM GRU-CNN-SVM RNN-ARIMA-SVM RNN-MLP-SVM RNN-CNN-SVM CNN-ARIMA-SVM CNN-MLP-SVM CNN-LSTM-SVM CNN-GRU-SVM ARIMA-RF SARIMA-RF VAR-RF Auto-ARIMA-RF Auto-SARIMA-RF LSTM-RF GRU-RF RNN-RF CNN-RF MLP-RF LSTM-ARIMA-RF LSTM-MLP-RF LSTM-CNN-RF GRU-ARIMA-RF GRU-MLP-RF GRU-CNN-RF RNN-ARIMA-RF RNN-MLP-RF RNN-CNN-RF CNN-ARIMA-RF CNN-MLP-RF CNN-LSTM-RF CNN-GRU-RF ARIMA-XGBoost SARIMA-XGBoost VAR-XGBoost Auto-ARIMA-XGBoost Auto-SARIMA-XGBoost LSTM-XGBoost GRU-XGBoost RNN-XGBoost CNN-XGBoost MLP-XGBoost LSTM-ARIMA-XGBoost LSTM-MLP-XGBoost LSTM-CNN-XGBoost GRU-ARIMA-XGBoost GRU-MLP-XGBoost GRU-CNN-XGBoost RNN-ARIMA-XGBoost RNN-MLP-XGBoost RNN-CNN-XGBoost CNN-ARIMA-XGBoost CNN-MLP-XGBoost CNN-LSTM-XGBoost CNN-GRU-XGBoost ARIMA-ANN SARIMA-ANN VAR-ANN 上面这100个缩写模型的全称及相关用途功能详细解释

2023-07-15 上传
以下是对上述100个缩写模型的全称及相关用途功能的详细解释： ...9. CNN (Convolutional Neural Network): 卷积神经网络，主要用于图像处理，但也可以用于时间序列数据的预测，特别擅长局部模式的识别
心梓
  • 粉丝: 840
  • 资源: 8046
上传资源 快速赚钱

最新资源