四足动物模型控制中的模型自适应神经网络（Mode-Adaptive Neural Networks for Quadruped Motion Control）四足动物模型拥有不同的步态，比如行走，一步，快跑，慢跑和类似于跳，坐，转弯，懒散等姿态。对这些数据应用现存的角色控制框架需要大量的数据预处理工作，比如标记动作和分类。在这篇论文中，我们提出了一个崭新的网络结构，这个结构被称为基础四足角色控制的
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2023-11-06 21:42:08
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简单介绍人工神经网络和模糊神经网络其实百科介绍的很详细，如“人工神经网络是模拟人脑结构的思维功能，具有较强的自学习和联想功能，人工干预少，精度较高，对专家知识的利用也较少。但缺点是它不能处理和描述模糊信息，不能很好利用已有的经验知识，特别是学习及问题的求解具有黑箱特性，其工作不具有可解释性，同时它对样本的要求较高;模糊系统相对于神经网络而言，具有推理过程容易理解、专家知识利用较好、对样本的要求较低
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2023-08-14 20:05:59
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一、Motivation Point1： 在自然语言处理邻域中，一句话中词的上下文是很显然的，便可利用上下文对中心节点进行预测和表征。但在图数据中，节点node没有明确的上下文概念，因此在进行图表征学习时定义合适的上下文概念便至关重要。Point2： 最初解决图表征学习时，如Deepwalk、LINE等算法，会先在图数据上进行随机游走得到序列，节点序列便相当于NLP中的文本数据，然后用NLP领域
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2023-09-21 10:28:40
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论文名称：Adaptive Loss-aware Quantization for Multi-bit Networks会议&年份：2020 CVPR背景：网络中各层对量化粒度的敏感程度是不同的。那么假设给予的总的bit数不变的基础上，分别给对量化更敏感的层更多的bit数，较不敏感的层更少的bit数，从而达到更好的精度。主要方法：将权重和激活值都量化，并提出一种多比特网络上的，自适应的，最
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2023-12-18 19:25:47
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自适应神经元前言感知机存在的问题自适应神经元算法步骤权重初始化计算预测值更新权重更新阈值代码部分 自适应神经元前言本博客讲解的是自适应性神经元，为以后的深度学习打下基础。 本文章是阅览技术文档加以实现和理解。 感知机存在的问题根据上一篇博客的算法来看 收敛就是感知机存在的最大问题。 如果有一个两个数据每一次迭代都不能达到正确，那么算法就会不停的更新权重，就是“学不停”！ 另外一个缺陷
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2024-01-01 19:51:20
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自适应线性神经网络(Adaline)和感知器的区别：1.自适应线性神经网络的激活函数不再采用步调函数，而是直接将样本运算的结果（点乘）与实际结果相比较。(白话版：自适应线性神经网络的激活函数，是一个线性函数)2.自适应线性神经网络提出了代价函数的概念，并对其做了最小优化。基于Adaline规则的权重更新是通过一个连续的线性激活函数(本例子中采用)来完成，而感知器采用的单位阶跃函数。相关概念：距离：
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2023-08-18 13:54:05
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在标准的卷积网络中，每层网络中神经元的感受野的大小都是相同的。在神经学中，视觉神经元感受野的大小是由刺激机制构建的，而在卷积网络中却很少考虑这个因素。本文提出的方法可以使神经元对于不同尺寸的输入信息进行自适应的调整其感受野的大小。building block为Selective Kernel单元。其存在多个分支，每个分支的卷积核的尺寸都不同。不同尺寸的卷积核最后通过softmax进行融合。分支中不
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2024-01-01 10:09:58
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一、自适应线性神经元和学习积聚 这一节我们会了解单层神经网络的一种形式：自适应线性神经元（Adaline）。 这个算法的有趣之处在于它阐述了定义和最小化损失函数的关键概念，这位后面许多机器学习分类算法，如逻辑回归，支持向量机和回归模型等打下了基础。自适应线性神经元和感知机的关键差别在于权重的更新是根据线性激活函数而不是感知机里的单位阶跃函数。在Adaline中，这个线性激活函数仅仅是净输入的确
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2023-11-30 21:09:42
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目录写作初衷一、麻雀优化算法简介二、优化流程三、环境需求四、关键模块（以Python为例）1.定义麻雀优化算法（SSA.py）2.待优化的CNN模块（model.py）3.结构定义主函数（main.py）五、结果展示训练过程：保存结果：六、完整项目代码（Matlab+Python） 写作初衷本文主要内容即介绍如何建立一种由麻雀优化算法（sparrow search algorithm,SSA）对
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2023-12-18 09:30:24
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神经网络回顾：单层神经网络即自适应神经元算法（Adaline）用分类的自适应算法，并采用梯度下降算法来学习模型的权重系数，用一下的规则在训练集的每个迭代更新权重向量w:计算基于整个训练集的梯度，并通过梯度相反方向退一步更新权重。优化定义为误差平方和（SSE）的目标函数J（w)以找到该模型的最优权重。此外把梯度乘以学习率，必须谨慎选择该参数以平衡学习速度与全局最小成本函数过度所带来的风险。在梯度下降
概述最近对卷积神经网络中的“自适应调整感受野”这样的操作很感兴趣，从字面的意思可以理解：如果可以自适应的调整感受野的大小，其背后说得应该就是自适应的选择卷积核的大小。看上去不难理解，但是仔细想想，大多的网络模型，他的BankBone和Neck和Prediction三个网络组成了神经网络，作为特征提取，卷积核是关键因素，卷积核都是固定设置的，那么如何做到对于输入的特征图，做到自适应的选择卷积核。所以
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2024-01-21 06:27:50
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在网上，看到一篇不错的自适应滤波原理讲解的文章，原文网址为：自适应滤波原理简介全文包括：1. 自适应滤波器简介 2. 自适应干扰抵消原理 3. 自适应滤波原理 4. 最小均方（LMS）算法 5. Matlab实现一、自适应滤波器简介自适应滤波器由参数可调的数字滤波器和自适应算法两部分组成。如图所示。 输入信号x(n) 通过参数可调数字滤波器后产生输出信号 y(n)，将其与期望信号d(n)进行比较，
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2024-01-12 06:11:25
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自适应线性神经网络:ADAptive LInear NEuron (Adaline)大纲1. look --- 比Rosenblatt感知器算法的优势2. write --- 吐槽实验结果3. code --- python对比Rosenblatt憋说话，先上图 -.-Rosenblatt的计算模型
Rosenblatt
Adaline的计算模型
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2024-01-13 13:43:52
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Selective Kernel Networks论文： Selective Kernel Networksarxiv.org 代码： implus/SKNetgithub.com
摘要在标准卷积神经网络（CNN）中，每层中人工神经元的感受野被设计成共享相同的大小。在神经科学界众所周知，视觉皮层神经元的感受野大小受到刺激的调节，这在构建CNN时很少被考虑。我们
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2023-12-15 08:22:04
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算法思路1LMS算法实现步骤： 1).令起始时刻 i=0自适应滤波器的系数矢量W(0)为任意值； 2).根据输入信号矢量X(i) ，利用期望信号d(i) 和滤波器的输出信号 y(i)计算误差信号e(i); 3).根据误差信号，利用以下的递推公式 ，进行滤波器系数的更新； 4).重复步骤2）和3），直到达到平稳状态（系数W几乎保持不变）。2.LMS算法的收敛条件： 通过引入系数误差矢量 ，整理得LM
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2024-01-11 15:48:55
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1、引言LMS学习算法是由Widrow和Hoff于1960年提出的，该算法也称为规则，该算法与感知器网络的学习算法在权值调整上都基于纠错学习规则，但LMS算法那更容易实现，因此得到了广泛应用。注意：LMS算法只能训练单层网络，但这并不影响其功能，从理论上讲，多层线性网络并不比单层网络强大，它们具有同样的能力，即对于每一个多层线性网络，都具有一个等效的单层线性网络与之对应。2、推导过程定义某次迭代时
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2023-11-06 21:51:39
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本文首先盘点了传统的激活函数以及注意力机制，然后解读了一种“注意力机制下的新型激活函数”，也就是自适应参数化修正线性单元（Adaptively Parametric Rectifier Linear Unit，APReLU）。1. 激活函数激活函数是现代人工神经网络的核心组成部分，其用处是进行人工神经网络的非线性化。我们首先介绍几种最为常见的激活函数，即Sigmoid激活函数、Tanh激活函数和R
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2023-12-19 19:37:09
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神经网络自适应模块是指在神经网络训练过程中，根据当前训练状态和反馈信息自动调整神经网络的结构或参数，以提高网络的性能和泛化能力。这种自适应能力使得神经网络能够根据不同的输入数据和任务要求进行动态调整，从而更好地适应不同的场景和需求。
在神经网络中，自适应模块的作用主要体现在以下几个方面：
1. 动态调整学习率：学习率是神经网络训练中的一个重要超参数，它决定了模型在每次参数更新时的调整步幅。适当
原创
2023-09-16 07:40:53
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# 自适应神经网络控制实现流程
## 概述
在本文中，我将介绍如何实现自适应神经网络控制，并针对每个步骤提供相应的代码和注释。这些步骤包括：数据准备、模型构建、模型训练、模型评估和模型应用。我们会使用Python编程语言和一些常用的机器学习库来完成这个任务。
## 数据准备
在开始构建自适应神经网络控制模型之前，我们需要准备一些数据用于训练和评估模型。数据应包含输入特征和对应的输出标签。下面是
原创
2023-09-08 09:10:49
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本文介绍我们被NeurIPS 2020会议录用的一篇文章。本文主要介绍我们被NeurIPS 2020会议录用的一篇文章：Glance and Focus: a Dynamic Approach to Reducing Spatial Redundancy in Image Classification。论文：https://arxiv.org/abs/2010.05300代码和预训练模型已经在Git
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2023-12-28 22:38:42
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