支持向量机与神经网络算法的对比分析    支持向量机（Support Vector Machine，SVM）和神经网络（Neural Network，NN）是两种常用的分类算法，分别属于非线性分类和深度学习领域。下面我们将从不同的角度对两种算法进行比较和分析。    1. 原理和结构：    支持向量机是一种基于统计学习理论的非线性分类方...

前馈神经网络是一种广泛应用于机器学习和深度学习领域的模型，它是一种由多层神经元组成的神经网络结构。在实际应用中，模型的优化是非常重要的一环，它直接影响着模型的性能和效果。因此，本文将对前馈神经网络中的模型优化方法进行探讨，包括常见的梯度下降法、动量法、自适应学习率算法等。梯度下降法是最常见的优化方法之一。它通过计算损失函数对模型参数的梯度，然后根据梯度的方向和大小来更新模型参数，从而使损失函数不断...

摘要颜在日常生活中随处可见，与我们生活息息相关。随着科学技术的不断发展，人们对彩图像的颜复制的要求也随着提高，颜复制技术现已成为颜工作者研究的热点。目前，颜复制技术主要有两种，貌模型的颜复制和光谱的颜复制。前者复制后的彩在视觉上具有相同的颜，光谱可能并不一致，无法避免由同异谱现象带来的困扰。光谱颜复制是通过使用光谱反射率作为颜信息传递和再现的媒介，能确保颜的一致性，现...

(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利说明书(10)申请公布号 CN 113902826 A(43)申请公布日 2022.01.07正则化网络(21)申请号 CN202111225241.2(22)申请日 2021.10.21(71)申请人 天津科技大学    地址 300457 天津市滨海新区经济技术开发区第十三大街9号(72)发明人 陈晓艳 王子辰 张新宇 付...

BP方法的效率和可靠性分析一、BP算法简介BP算法是一种神经网络训练算法，将输入数据传送至所有神经元，逐层进行计算，最终得到输出结果。二、BP算法效率分析BP算法的运算量是非常大的，在大规模数据集上训练时，BP算法的耗时远高于其他算法。主要原因在于BP算法需要进行反向传播，这个过程需要逐层计算所有神经元的误差，然后再逐层反向传播，更新各层的连接权值。当神经网络的层数增加时，这个复杂度会成指数级增加...

如何理解神经⽹络中的梯度爆炸？梯度爆炸指神经⽹络训练过程中⼤的误差梯度不断累积，导致模型权重出现重⼤更新。会造成模型不稳定，⽆法利⽤训练数据学习。本⽂将介绍深度神经⽹络中的梯度爆炸问题。读完本⽂，你将了解：什么是梯度爆炸，模型训练过程中梯度爆炸会引起哪些问题；如何确定⾃⼰的⽹络模型是否出现梯度爆炸；如何修复梯度爆炸问题。什么是梯度爆炸？误差梯度是神经⽹络训练过程中计算的⽅向和数量，⽤于以正确的⽅向...

物联网技术  2021年 / 第11期580 引 言近年来，物联网（IoT ）设备的应用越来越广泛，IoT 设备部署的最新统计信息如图1所示。其中，智能城市占28.6%；工业物联网占26.4%；电子医疗占22%；智能家居占15.4%；智能车辆占7.7%[1]。可以说，物联网设备在日常。，物联网设备仍存在许多漏洞，这些漏洞暴露于网络环境中是非常危险的。设备部署中各种物联网协议的复杂性也阻...

一种改进的RBF神经网络学习算法引言：无论是传统的人工神经网络还是深度学习算法，都在各个领域中取得了较好的应用效果。其中一种常见的神经网络模型是径向基函数神经网络(RBF神经网络)，它具有良好的函数逼近能力。然而，传统的RBF神经网络算法仍然存在一些问题，如网络结构的选择和训练方法不够稳健等。因此，本文提出了一种改进的RBF神经网络学习算法，从网络结构的选择、参数初始化和训练方法三个方面进行了改进...

人脸识别中的深度学习模型设计与泛化能力研究摘要：人脸识别技术在现代社会的许多领域中得到了广泛的应用，如安全检查、人脸支付等。深度学习模型作为目前人脸识别技术中的主要方法之一，取得了非常显著的成果。本文通过研究人脸识别中的深度学习模型设计与泛化能力，旨在提高人脸识别系统的准确性、鲁棒性和可靠性，并对未来的研究方向进行展望。正则化网络1. 引言人脸识别技术作为生物特征识别的一种重要手段，已经广泛应用于...

基于深度学习的文本情感分类与情绪分析深度学习技术在自然语言处理领域中广泛应用，其中一项重要任务是文本情感分类与情绪分析。借助深度学习的强大模式识别能力，我们可以训练模型来自动分析文本并判断其中包含的情感。文本情感分类是指将给定的文本分为积极、消极或中性等情感类别。而情绪分析则更加细致，可以识别并分类出文本中表达的不同情绪，比如愤怒、喜悦、悲伤等。这两个任务对于理解用户情感和情绪、分析市场舆情等都具...