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matlab使用长短期记忆（LSTM）神经网络对序列数据进行分类|附代码数据
全文下载链接：http://tecdat.cn/?p=19751 本示例说明如何使用长短期记忆（LSTM）网络对序列数据进行分类 。 最近我们被客户要求撰写关于LSTM的研究报告，包括一些图形和统计输出。 要训练深度神经网络对序列数据进行分类，可以使用LSTM网络。LSTM网络使您可以将序列数据输入 ......
神经网络优化篇：详解指数加权平均数（Exponentially weighted averages）
指数加权平均数 比如这儿有去年伦敦的每日温度，所以1月1号，温度是40华氏度，相当于4摄氏度。世界上大部分地区使用摄氏度，但是美国使用华氏度。在1月2号是9摄氏度等等。在年中的时候，一年365天，年中就是说，大概180天的样子，也就是5月末，温度是60华氏度，也就是15摄氏度等等。夏季温度转暖，然后 ......
游戏AI行为决策——MLP（多层感知机/人工神经网络）
游戏AI行为决策（特别篇）——MLP（附代码与项目） 你一定听说过神经网络的大名，你有想过将它用于游戏AI的行为决策上吗？其实在（2010年发布的）《最高指挥官2》中就有应用了，今天请允许我班门弄斧一番，与大家一同用C#实现最经典的神经网络——多层感知机（Multilayer Perceptron， ......
神经网络学习笔记（1）
1、神经元 神经元是神经网络中的基本单元。 每一个神经元包括两个参数：权重系数和偏置系数b。 神经网络的学习过程就是通过优化更新每一个神经元的权重和偏置系数，使得输出值Y更接近其真实值。 假设神经元的输入向量为 ,那么输出，其中 是该神经元选定的激活函数。 x1、x2表示输入量 w1、w2为权重，几 ......
神经网络优化篇：理解mini-batch梯度下降法（Understanding mini-batch gradient descent）
理解mini-batch梯度下降法 使用batch梯度下降法时，每次迭代都需要历遍整个训练集，可以预期每次迭代成本都会下降，所以如果成本函数\(J\)是迭代次数的一个函数，它应该会随着每次迭代而减少，如果\(J\)在某次迭代中增加了，那肯定出了问题，也许的学习率太大。 使用mini-batch梯度下 ......
Trends in Plant Science | 王向峰老师综述数据驱动的基因组设计育种
目录摘要将生物数据和知识转化为植物的精准设计育种机器学习（ML）在植物生物学中的应用案例研究：多组学数据关联研究（MODAS）中的数据降维（DR）亮点总结 今天简单回顾下中国农业大学王向峰教授团队2023年上半年发表在Trends in Plant Sicence的综述文章。该文阐释系统全面，值得赏 ......
由基因型-组织表达项目（GTEx）联想开去
近日，由丹麦奥胡斯大学、华南农业大学、中国农科院基因组所、美国农业部、马里兰大学、爱丁堡大学和等多家单位联合发起的猪基因型-组织表达计划（PigGTEx）取得阶段性进展，成功构建猪基因型-组织表达图谱，相关文章 “A compendium of genetic regulatory effects ......
机器学习应用于基因组预测，以苜蓿为例
目录目的示例代码表型文件预处理基因型文件预处理机器学习建模预测绘图其他结果 利用代码复现一个机器学习应用于基因组预测的项目，张志武老师于2023年发表在《园艺研究》上的一篇文章。 目的 使用 GWAS 和 GP 结合重测序数据和从世界各地收集的 220 份紫花苜蓿种质的秋季休眠（Fall dorma ......
Omics辅助育种统计方法：基因组遗传力
此幻灯片是来自“Omics辅助育种统计方法”短期课程中的一节： Genomic heritability。作者Malachy Campbell，博后毕业于康奈尔大学，是一名计算生物学家，专注于统计基因组学和数量遗传学。热衷于从大规模、复杂且常常带有噪音的多维数据中提取生物学意义。研究目标是利用高维度 ......
GS | Ben Hayes报告：基因型数据基础
本报告是Ben Hayes和Hans Daetwyler合著。 关于Ben Hayes，前文已经介绍。详见：https://qaafi.uq.edu.au/profile/1059/ben-hayes Ben Hayes是澳大利亚昆士兰大学教授，昆士兰州农业和食品创新联盟动物科学中心主任，也是千牛基 ......
GS | Ben Hayes的基因组选择课程
关于Ben Hayes详见：https://qaafi.uq.edu.au/profile/1059/ben-hayes Ben Hayes是澳大利亚昆士兰大学教授，昆士兰州农业和食品创新联盟动物科学中心主任，也是千牛基因组计划的发起者。在牲畜、作物、牧场和水产养殖物种的遗传改良方面拥有丰富的研究经 ......
GS | Julius报告：基因组预测的准确性
Julius Van der Werf是新英格兰大学（University of New England，UNE）教授，专门从事遗传评估、育种计划设计、育种目标和基因组选择方面的研究。他指导了60多名博士生。2003 年至 2019 年，他担任绵羊 CRC 遗传学项目的经理，在此期间，澳大利亚绵羊产 ......
GS | Julius报告：利用基因组信息预测遗传变化
Julius Van der Werf是新英格兰大学（University of New England，UNE）教授，专门从事遗传评估、育种计划设计、育种目标和基因组选择方面的研究。他指导了60多名博士生。2003 年至 2019 年，他担任绵羊 CRC 遗传学项目的经理，在此期间，澳大利亚绵羊产 ......
神经网络优化篇：详解Mini-batch 梯度下降（Mini-batch gradient descent）
Mini-batch 梯度下降 机器学习的应用是一个高度依赖经验的过程，伴随着大量迭代的过程，需要训练诸多模型，才能找到合适的那一个，所以，优化算法能够帮助快速训练模型。 其中一个难点在于，深度学习没有在大数据领域发挥最大的效果，可以利用一个巨大的数据集来训练神经网络，而在巨大的数据集基础上进行训练 ......
Python中TensorFlow的长短期记忆神经网络(LSTM)、指数移动平均法预测股票市场和可视化|附代码数据
原文链接：http://tecdat.cn/?p=23689 最近我们被客户要求撰写关于LSTM的研究报告，包括一些图形和统计输出。 本文探索Python中的长短期记忆（LSTM）网络，以及如何使用它们来进行股市预测 （ 点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。 在本文中，你将看到如何使用一个被称为 ......
20-有参转录组实战6-差异基因绘制火山图
#本教程仿自于B站的15天入门生物信息视频，若有疑惑请以视频为准。若侵请联。 #上一个教程我们得到了genes.counts.matrix.OE_vs_WT.DESeq2.DE_results文件，接下来对差异基因绘制火山图，我们这一步在Windows系统上的R进行即可，若需要安装Windows的R ......
神经网络优化篇：梯度检验应用的注意事项（Gradient Checking Implementation Notes）
梯度检验应用的注意事项 分享一些关于如何在神经网络实施梯度检验的实用技巧和注意事项。 首先，不要在训练中使用梯度检验，它只用于调试。意思是，计算所有\(i\)值的\(d\theta_{\text{approx}}\left[i\right]\)是一个非常漫长的计算过程，为了实施梯度下降，必须使用\( ......
[NLP复习笔记] 神经网络及BP算法
1. 神经网络 1.1 神经元 神经元（Neuron）或节点（Node） 是神经网络的基本单元。下图是一个简单的神经元示意图，\(x\) 表示 输入（\(\text{Input}\)）， \(x_i\) 表示来自于前面第 \(i\) 个 神经元（\(\text{Neuron}\)）的输入，通常会增加 ......
鱼类识别系统Python+TensorFlow卷积神经网络算法模型+深度学习人工智能【计算机课设项目】
一、介绍 鱼类识别系统。使用Python作为主要编程语言开发，通过收集常见的30种鱼类（'墨鱼', '多宝鱼', '带鱼', '石斑鱼', '秋刀鱼', '章鱼', '红鱼', '罗非鱼', '胖头鱼', '草鱼', '银鱼', '青鱼', '马头鱼', '鱿鱼', '鲇鱼', '鲈鱼', '鲍鱼' ......
《python神经网络读书笔记》
感想： 人工智能 是一门古老的学科，意思是人为的创造出和人类相似的智能体。在很多科幻影视作品中都有描述，甚至有的影视作品中不是使用计算机来实现人工智能。但是实际上这门学科在21世纪之前一直没什么进展。20世纪时，这门学科的主要研究方向是通过写一些强制判断逻辑来模拟智能体。实现出来的智能体基本都属于人 ......
特斯拉神经网络初探
先递上特斯拉的AI 模型HydraNets（2020） 2022年，特斯拉宣布将在其自动驾驶车辆中发布一种全新的算法：Occupancy Networks，主要用来解决以下两个问题： 问题1：检测到的物体不是数据集中训练的对象； 问题2：在基于LiDAR的系统中，可以根据检测到的物体确定对象的存在 ......
神经网络优化篇：详解梯度检验（Gradient checking）
梯度检验 梯度检验帮节省了很多时间，也多次帮发现backprop实施过程中的bug，接下来，看看如何利用它来调试或检验backprop的实施是否正确。 假设的网络中含有下列参数，\(W^{[1]}\)和\(b^{[1]}\)……\(W^{[l]}\)和\(b^{[l]}\)，为了执行梯度检验，首先要 ......
神经网络优化篇：详解梯度的数值逼近（Numerical approximation of gradients）
在实施backprop时，有一个测试叫做梯度检验，它的作用是确保backprop正确实施。因为有时候，虽然写下了这些方程式，却不能100%确定，执行backprop的所有细节都是正确的。为了逐渐实现梯度检验，首先说说如何计算梯度的数值逼近。 先画出函数\(f\)，标记为\(f\left( \thet ......
matlab使用长短期记忆（LSTM）神经网络对序列数据进行分类|附代码数据
全文下载链接：http://tecdat.cn/?p=19751 本示例说明如何使用长短期记忆（LSTM）网络对序列数据进行分类 。 最近我们被客户要求撰写关于LSTM的研究报告，包括一些图形和统计输出。 要训练深度神经网络对序列数据进行分类，可以使用LSTM网络。LSTM网络使您可以将序列数据输入 ......
简易机器学习笔记（八）关于经典的图像分类问题-常见经典神经网络LeNet
前言 图像分类是根据图像的语义信息对不同类别图像进行区分，是计算机视觉的核心，是物体检测、图像分割、物体跟踪、行为分析、人脸识别等其他高层次视觉任务的基础。图像分类在许多领域都有着广泛的应用，如：安防领域的人脸识别和智能视频分析等，交通领域的交通场景识别，互联网领域基于内容的图像检索和相册自动归类， ......
易基因｜全基因组DNA甲基化测序（WGBS）揭示衰老对肝再生的表观基因组调控机制
大家好，这里是专注表观组学十余年，领跑多组学科研服务的易基因。 众所周知，衰老会对肝脏再生产生影响。随着时间的推移，肝脏再生能力显著下降。肝脏体积、血流量和代谢等肝脏生理参数，以及损伤后的再生能力在人类和模型系统中均在老年时表现出下降，其中涉及许多分子机制，包括DNA甲基化依赖性基因组重塑。那么DN ......
神经网络优化篇：详解神经网络的权重初始化（Weight Initialization for Deep NetworksVanishing / Exploding gradients）
神经网络的权重初始化 这是一个神经单元初始化地例子，然后再演变到整个深度网络。 来看看只有一个神经元的情况，然后才是深度网络。 单个神经元可能有4个输入特征，从\(x_{1}\)到\(x_{4}\)，经过\(a=g(z)\)处理，最终得到\(\hat{y}\)，稍后讲深度网络时，这些输入表示为\(a ......
对神经网络的初步理解
神经网络就是，比如说，我们输入一张图片，这张图片的话比如说是100X100像素值，比如有一层神经网络与之对应，其中里面的每个神经元都是一个数值（激活值）为（0，1）的个体，颜色越亮越接近1，颜色越暗越接近0，然后那层神经网络的每个神经元的不同的激活值就可以大概地组成一张图像，然后比如输出层要输出一个 ......
P5 循环神经网络模型
如何构建一个神经网络来实现从x到y的映射？？？ 实现过程中的困难： 1，输入和输出对于不同的例子会有不同的长度 或许可以给每个例子一个最大长度，将不足长度的部分用0补足，但是不是最好 2，这样一个朴素的神经网络，不能共享从不同文本位置学到的特征，尤其是神经网络学到了训练集中经常出现的词汇，我们希望在 ......