电子爱好者入门神经网络实战指南

Neural
需积分: 10 3 下载量 58 浏览量 更新于2024-07-19 收藏 4.7MB PDF 举报
"《Neural Networks for Electronics Hobbyists》是由Richard McKeon撰写的一本面向电子爱好者、非技术性的项目式神经网络入门书籍。书中旨在为读者提供一个有趣且易于理解的神经网络介绍，避免复杂的数学符号和代码，适合那些希望在不涉及微积分或微分方程的情况下了解神经网络的读者。" 这本书特别针对那些对神经网络感兴趣但可能对相关领域知识感到困惑的非专业人士。作者拥有数学和电气工程背景，他在书中承诺将用一种轻松、直观的方式解释这个深奥的主题。通过一个实际的电子项目，读者能够亲手实践训练神经网络，从而获得实践经验。 书中的内容涵盖了神经网络的基础知识，包括其工作原理、结构以及如何构建和训练。作者强调，即使没有深厚的数学基础，读者也能理解并享受这个过程。此外，书中可能还会涉及神经网络在电子产品设计和应用中的实例，帮助读者更好地将理论与实践相结合。 尽管书中的某些部分可能会提及一些专业术语和概念，但作者会以非技术性的方式进行解释，使得读者能够轻松消化这些信息。书中的例子和项目设计旨在让学习神经网络的过程变得更加有趣和实用，避免了传统教材中可能遇到的抽象和复杂的数学表达。 《Neural Networks for Electronics Hobbyists》是一本适合电子爱好者和初学者的指南，它以一种平易近人的方式介绍了神经网络的基本概念，提供了一个动手实践的平台，让读者在实际操作中掌握这一现代人工智能的核心技术。通过这本书，读者不仅可以了解神经网络的原理，还能培养出在电子项目中应用神经网络的能力。

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，...

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2023-03-27 上传
1. 神经网络基础介绍：https://www.slideshare.net/ANJALIKA15/introduction-to-neural-networks-44672703 2. 神经网络的基本原理：https://www.slideshare.net/AnkitJain5291/neural-networks-basics 3. 神经网络...

git clone https://github.com/mnielsen/neural-networks-and-deep-learning.git中的git不是内部或外部命令，也不是可运行的程序 或批处理文件。需要怎么解决呢

2023-05-25 上传
这个错误提示说明你的系统找不到 `git` 命令。可能是你没有安装 `git` 或者 `git` 没有加入到系统环境变量中。 如果你没有安装 `git`，请先下载安装。... 如果已经安装了 `git`，那么需要把 `git` 加入到系统环境变量...

近三年深度学习掌纹分类方法有什么，至少10个

2023-06-01 上传
2. "Palmprint recognition using deep learning with multi-scale convolutional neural networks" - 2018年 3. "Palmprint recognition with convolutional neural networks and a Siamese architecture" - 2018年...

{ }_{t_{0}}^{C} D_{t}^{\alpha} V(x(t)) \leq-\mu V^{\gamma}(x(t)) \quad \forall \alpha \in(0,1)，帮我找10篇用到上述式子分析分数阶系统有限时间稳定的文献

2023-05-18 上传
Finite-time stability analysis of fractional-order neural networks with time-varying delays. Neurocomputing, 338, 98-106. 4. Wu, R., & Chen, Y. (2018). Finite-time stability and stabilization of ...

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2023-08-08 上传
LSTM神经网络是一种常用于处理和预测时间序列...总之，denormalization在"LSTM-Neural-Network-for-Time-Series-Prediction"项目中起到了恢复预测结果的原始尺度和幅度的作用，使我们能够更好地理解和分析预测结果。

贝叶斯图神经网络与lstm结合研究可参考文献

2023-04-03 上传
1. "Bayesian Graph Convolutional Neural Networks with LSTM for Traffic Flow Forecasting." by Xinwei Jiang, et al. (2020) 2. "Bayesian Graph Recurrent Neural Networks for Traffic Flow Forecasting." by...

全连接神经网络的相关参考文献

2023-03-28 上传
Neural networks for pattern recognition. Clarendon Press. 4. Rumelhart, D. E., Hinton, G. E., & Williams, R. J. (1986). Learning representations by back-propagating errors. Nature, 323(6088), 533-...

machine learning algorithm

2023-04-02 上传
A machine learning algorithm is a set of mathematical... Some common machine learning algorithms include decision trees, random forests, support vector machines, neural networks, and k-nearest neighbors.

加载数据 X = data.iloc[:, :-1].values y = data.iloc[:, -1:].values X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42) # 训练模型 input_dim=13 hidden_dim=25 output_dim=1 nn=NeuralNetwork(input_dim, hidden_dim, output_dim) learning_rate=0.0016 num_epochs=2000 loss_history=nn.train(X, y, learning_rate, num_epochs) plt.plot(loss_history) plt.title('loss') plt.xlabel('Epoch') plt.ylabel('MSE') X_pred = data_pred.iloc[:, :-1].values y_pred = data_pred.iloc[:, -1:].values y_pred = nn.predict(X_pred)报错NameError: name 'data_pred' is not defined解决代码

2023-06-13 上传
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