神经网络软件操作手册Neurosolutions50
图神经网络使用方法详解
图神经网络（Graph Neural Networks，GNN）是一种用于处理图数据的深度学习模型，它可以有效地对节点和边进行建模，从而在推荐系统、社交网络分析、生物信息学等领域发挥重要作用。
本文将详细介绍图神经网络的使用方法，包括数据准备、模型构建、训练和调参等方面。
一、数据准备在使用图神经网络之前，首先需要准备好图数据。
图数据由节点和边组成，每个节点可以表示一个实体，比如用户、商品或者社交关系，而边则表示节点之间的连接关系。
在处理图数据时，需要将其转化为适合图神经网络处理的格式。
一种常见的表示方法是邻接矩阵（Adjacency Matrix），它可以将图中节点和边的关系以矩阵的形式进行表示。
此外，还可以使用节点特征矩阵（Node Feature Matrix）来表示每个节点的特征向量，从而将节点的属性信息引入到模型中。
二、模型构建在数据准备完成后，就可以开始构建图神经网络模型了。
图神经网络的主要思想是通过消息传递（Message Passing）的方式来更新节点的表示，从而实现节点之间的信息传递和聚合。
常用的图神经网络模型包括Graph Convolutional Network（GCN）、Graph Attention Network（GAT）和GraphSAGE等。
这些模型在消息传递的方式、节点表示的更新规则和参数设置上有所不同，可以根据具体的任务需求来选择合适的模型。
三、训练与调参在模型构建完成后，需要对模型进行训练和调参。
在训练过程中，通常会使用一些常见的深度学习技术，比如梯度下降（Gradient Descent）和反向传播（Backpropagation），来优化模型的参数。
此外，还需要对模型的超参数进行调优，比如学习率、正则化系数和隐藏层节点数等。
通过反复训练和验证，可以找到最优的模型参数和超参数。
四、应用与拓展经过训练和调参后，图神经网络模型就可以用于具体的应用场景了。
在推荐系统中，可以利用图神经网络来实现个性化推荐，通过学习用户和商品之间的关系来提高推荐的准确性。
神经网络说明文档
智能预测控制作业神经网络仿真一、 原理介绍1、 B P 算法给定一组样本T nk S k S k S k S )](,),(),([)(21 = 输入S 层的相应单元，A 层各单元的激活值为：))(()(11k S V k a h ih n h i +=∑=σ p i ,,1 = 相应R 层的输出值为：)()(11k a W k y i ji p i j +=∑= q j ,,1 = 其中x ex -+=11)(σ学习算法： ih ih ih jiji ji V E k V k V W E k W k W ∂∂+=+∂∂+=+ηη)()1()()1(目标函数：21)]()([21)(k y k d k E j j q j -∑== ∴)()())(1())]()(([)()1()]()()[()()1(1k S k a k a W k y k d k V k V k y k d k a k W k W h i i ji j j q j ih ih j j i ji ji --∑-=+--=+=ηηBP 算法的缺点：① 学习过程采用非线性梯度优化算法，故存在局部最小问题；② 学习算法收敛速度慢，迭代次数多，需要样本多，不适合在线应用； ③ 学习步长的选取不当易造成稳定性的问题2、 改进BP 算法针对BP 算法的不足，提出了改进的BP 算法，其主要改进的地方就是学习算法上加入了动量项。
改进的BP 算法（带动量项的BP 算法）如下：))1()(()())(1())]()(([)()1())1()(()]()()[()()1(1--+--∑-=+--+--=+=k V k V S k a k a W k y k d k V k V k W k W k y k d k a k W k W ih ih h i i ji j j qj ih ih ji ji j j i ji ji αηαη二、 程序运行指南（1） 程序如图1所示：图1（2） 程序中的输入信号为正弦信号，BP 算法的仿真图像如下图所示：0510********-3-2-1123（3）改进BP算法的仿真图像如下：0510********（4）仿真结果分析：有上面的仿真图像可知，改进的BP要比BP算法更精确。
各种神经操作方法
各种神经操作方法1. 前向传播（Feedforward）：将输入数据从神经网络的输入层通过隐藏层传递到输出层的过程。
2. 反向传播（Backpropagation）：通过计算损失函数对神经网络中的参数进行更新，使得网络的输出尽可能接近于目标值。
反向传播算法使用链式法则来计算参数的梯度，然后使用梯度下降法来更新参数。
3. 激活函数（Activation functions）：激活函数是非线性函数，将线性组合的输入转换为非线性的输出。
常见的激活函数包括Sigmoid函数、ReLU函数、Tanh 函数等。
4. 池化（Pooling）：池化操作用于减小特征图的尺寸，并且保留最重要的特征。
池化可以通过求最大值（Max pooling）或求平均值（Average pooling）等方式进行。
5. 卷积（Convolution）：卷积操作在神经网络中常用于提取特征。
卷积神经网络通过卷积运算对输入数据进行特征提取，然后通过池化和全连接层等操作进行分类或回归。
6. 优化算法（Optimization algorithms）：优化算法用于通过最小化损失函数来更新神经网络中的参数。
常见的优化算法包括梯度下降法（GradientDescent）、随机梯度下降法（Stochastic Gradient Descent）、Adam等。
7. 批归一化（Batch Normalization）：批归一化操作用于调整神经网络中每个隐藏层的输入，使其均值为0，方差为1。
批归一化可以加快模型训练的速度，提高模型的泛化能力。
8. 丢弃（Dropout）：丢弃操作可以随机地将一部分神经元的输出设置为0，从而减少模型的过拟合问题。
9. 循环神经网络（Recurrent Neural Network，RNN）：循环神经网络用于处理序列数据，其隐藏层的输出会被传递给下一个时间步。
10. 长短时记忆网络（Long Short-Term Memory，LSTM）：LSTM是一种特殊类型的循环神经网络，可以有效地处理长序列和解决梯度消失问题。
连接 NeuroSolutions 神经网络
连接NeuroSolutions 神经网络Andrew | 31 十二月, 2013 | 浏览次数: 756 | Chinese简介我相信，所有开始了解神经网络的交易人员都会认同，在市场分析中使用它们该会有多棒！现在市面上有很多程序，允许您方便地创建具有任意配置的您自己的神经网络，并在可视化模式下对它们进行训练和测试。
您可以从客户端将必要的信息导出至神经网络程序并进行分析。
但如果您希望在自动交易中使用创建的神经网络将会怎么样？有没有可能使“EA 交易”连接神经网络并在实时模式下进行交易？完全可行！有多个神经网络程序具有所需的程序接口。
其中之一就是NeuroSolutions。
它最新的版本是第 6 版，但该版本尚未普及，所以现在最流行的版本是第 5 版。
这也是本文介绍与第 5 版交互的原因。
您需要该程序的完整版本；它包含我们需要的自定义“解决方案向导”。
构思策略我们测试示例的策略将十分简单。
我们称其为WeekPattern。
当柱在D1 时间表开盘时，它将使用一个神经网络预测柱的收盘价。
基于获得的信息，它将进行买入或卖出交易并保持一整天。
价格预测将基于前 5 个柱的OHLC 值（开盘价、最高价、最低价、收盘价）。
为提高神经网络操作的准确性，我们将仅向其发送相对于当前（零）柱的开盘价的价格变化，而不是价格本身。
准备训练数据在我们开始创建神经网络之前，我们先编写一个MQL5 脚本，它将以所需格式从客户端导出所有报价。
这些信息是训练神经网络所需要的。
数据将导出为文本文件。
以逗号分隔的字段名称将列示在文件的第一个列表中。
余下的行将用于逗号分隔的数据。
每一行都是神经网络输入和输出的组合。
在我们的案例中，脚本将在每一行后移价格历史数据的一个柱，并在行中写入 6 个柱（过去的 5 个柱为输入，当前柱为输出）的OHLC 值。
脚本скриптWeekPattern-Export.mq5应在要求的交易品种的规定时间表上启动（在我们的的示例中为D1 EURUSD）。
计算机软件的深度学习和神经网络应用指南
计算机软件的深度学习和神经网络应用指南第一章：深度学习和神经网络基础知识深度学习是一种机器学习方法，它借鉴了人脑神经网络的工作原理。
神经网络是一种模拟人脑神经元之间连接的数学模型，通过层次化的神经元网络，实现从数据中提取和理解复杂的模式和关系。
1.1 神经元和人工神经网络神经元是神经网络中的基本单元，它接收输入信号并通过权重和激活函数进行处理，输出结果传递给其他神经元。
人工神经网络由许多神经元组成，通过调整权重和激活函数参数，进行学习和适应。
1.2 深度学习网络的结构深度学习网络由多个相互连接的神经网络层构成，每一层都有自己的参数和激活函数。
常见的深度学习网络结构有卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）和生成对抗网络（GAN）等。
第二章：深度学习在计算机视觉中的应用计算机视觉是深度学习的重要应用领域之一，它涉及图像和视频的理解、识别、分类和生成等任务。
深度学习在计算机视觉中具有广泛的应用。
2.1 图像分类和对象检测通过深度学习算法，可以对图像进行分类和对象检测。
常见的方法有使用预训练模型进行迁移学习，如使用ImageNet预训练的卷积神经网络模型进行图像分类。
2.2 人脸识别和表情分析深度学习在人脸识别和表情分析方面也取得了重要进展。
通过构建多层级的卷积神经网络，可以实现对人脸进行识别和表情分析。
2.3 图像生成和风格转换深度学习还可以用于生成新的图像，如GAN可以生成逼真的图像。
此外，还可以将风格从一个图像应用到另一个图像上，实现自动的图像风格转换。
第三章：深度学习在自然语言处理中的应用自然语言处理是深度学习的另一个重要应用领域，它涉及文本的机器翻译、情感分析、问答系统等任务。
3.1 机器翻译和语言模型深度学习在机器翻译中发挥了重要作用，通过RNN和注意力机制等技术，可以实现很好的翻译效果。
另外，深度学习还可以用于语言模型的建模，提高文本生成和自然语言理解的效果。
3.2 情感分析和情感生成对于情感分析任务，深度学习可以通过构建适当的神经网络模型，对文本情感进行分类和分析。
【使用手册】nnToolKit神经网路工具包用户操作手册
nnToolKit用户操作手册（VC++6.0环境下调用）用户操作手册信息1序言1.1 软件概述nnToolKit 神经网络工具包是2NSOFT 依托MATLAB 神经网络工具箱自行开发的一组神经网络算法函数库，并打包成DLL组件，这些组件作为独立的COM对象，可以直接被Visual Basic、Visual C++ 或其它支持COM的高级语言所引用。
算法包括BP算法(Levenberg-Marquardt动量项法)，自组织特征映射(SOM)，回归网络，径向基函数等。
1.2 定义，缩写及术语1.3 联系我们感谢您选择广州万友人工智能软件有限公司的软件产品，在系统的安装和使用过程中如果遇到问题，请填写附录中的问题报告表格，通过如下的方式与我们联系，我们将为您提供周到满意的服务：主页：电话：传真： Email：service@通信地址：2 操作说明2.1 工具包函数1、LmTrain(ModelNo,NetPara,TrainPara,InputFun,OutputFun,DataDir)描述：Levenberg-Marquardt动量项法神经网络训练函数2、LmSimu(ModelNo,NetPara,SimulatePara,InputFun,OutputFun,DataDir)描述：Levenberg-Marquardt动量项法神经网络仿真函数3、PtrnTrain(ModelNo,NetPara,TrainPara,InputFun,OutputFun,DataDir)描述：基于L-M算法的模式识别神经网络训练函数4、PtrnSimu(ModelNo,NetPara,SimulatePara,InputFun,OutputFun,DataDir)描述：引入了竞争层的神经网络仿真函数5、SofmTrain(ModelNo,NetPara,TrainPara,DataDir)描述：自组织特征映射模型(SOM)网络训练函数，一种无教师的聚类算法6、SofmSimu(ModelNo,NetPara,SimuData,DataDir)描述：自组织特征映射模型(SOM)网络仿真函数，实现自动分类7、FitSimu(ModelNo,NetPara,SeqData,TargetData,DataDir)描述：基于最小二乘多项式曲线插值函数8、FitPoly(ModelNo,NetPara,SeqData,TargetData,DataDir)描述：基于最小二乘多项式曲线拟合函数9、FitForecast(ModelNo,InputData,DataDir)描述：时序数据预测函数10、FitDrawpic(ModelNo,NetPara,SeqData,TargetData,DataDir)描述：数据图形显示函数2.2 使用说明LmNet PF神经网络通用平台用到Levenberg-Marquardt算法，该算法在工具包中主要提供了两个函数：LmTrain和LmSimu函数，分别对应神经网络训练和仿真操作，下面将针对具体案例，详细介绍其使用方法。
快速入门Matlab神经网络的基本步骤
快速入门Matlab神经网络的基本步骤神经网络是一种模仿人类大脑神经元之间相互连接和信息传递方式的数学模型。
它通过对大量数据的学习和分析，能够模拟和预测一些复杂的问题。
Matlab是一种功能强大的数值计算软件，它提供了丰富的神经网络工具箱，使得神经网络的设计和实现变得简单而高效。
本文将介绍Matlab神经网络的基本步骤，帮助读者快速入门。
第一步：安装和配置Matlab神经网络工具箱首先，确保已经正确安装了Matlab软件。
然后，在Matlab的主界面上找到"Add-Ons"，点击进入。
在搜索栏中输入"Neural Network Toolbox"，然后点击安装。
安装完成后，重启Matlab软件。
第二步：准备数据集神经网络的训练和测试需要大量的数据集。
在准备数据集时，需要确保数据集的质量和完整性。
一般来说，数据集应该包括输入和输出两部分，且输入和输出的维度需要匹配。
在Matlab中，可以通过导入已有的数据集文件或者手动创建数据集矩阵来准备数据集。
确保数据集是以矩阵的形式存储，且每一行表示一个样本，每一列表示一个特征或者标签。
第三步：创建神经网络模型在Matlab中，可以使用命令创建神经网络模型。
常见的创建方式包括使用神经网络应用程序、使用nprtool命令或者手动编写代码创建。
使用神经网络应用程序是最简单的方式。
在Matlab主界面上找到"Apps"，点击进入"Neural Network Designer"。
在应用程序中，可以通过拖拽和调整网络结构、设置神经元的参数等方式创建自定义的神经网络。
使用nprtool命令可以更加灵活地创建神经网络。
在Matlab的命令行窗口中输入"nprtool"，打开神经网络模型创建工具。
在工具中，可以根据需要选择不同的网络结构和参数，进行更加精细的控制。
手动编写代码创建神经网络具有最高的灵活性。
Matlab的神经网络工具箱实用指南
Matlab的神经网络工具箱实用指南第一章介绍1．神经网络神经网络是单个并行处理元素的集合，我们从生物学神经系统得到启发。
在自然界，网络功能主要由神经节决定，我们可以通过改变连接点的权重来训练神经网络完成特定的功能。
一般的神经网络都是可调节的，或者说可训练的，这样一个特定的输入便可得到要求的输出。
如下图所示。
这里，网络根据输出和目标的比较而调整，直到网络输出和目标匹配。
作为典型，许多输入/目标对应的方法已被用在有监督模式中来训练神经网络。
由基于一系列（一套）完整的输入向量的权值和偏置值能确定一个一系列的网络学习。
提交过独立输入向量后，递增训练按需要改变权值和偏置值。
递增训练有时被成为实时训练或者可适应性训练。
神经网络已经在各个领域中应用，以实现各种复杂的功能。
这些领域包括：模式识别、鉴定、分类、语音、翻译和控制系统。
在第一章给出了一系列应用。
如今神经网络能够用来解决常规计算机和人难以解决的问题。
我们主要通过这个工具箱来建立示范的神经网络系统，并应用到工程、金融和其他实际项目中去。
一般普遍使用有监督训练方法，但是也能够通过无监督的训练方法或者直接设计得到其他的神经网络。
例如：无监督网络可以被应用在数据组的辨别上。
一些特定种类的线形网络和Hopfield网络是直接设计的。
总的来说，有各种各样的设计和学习方法来丰富用户的选择。
神经网络领域已经有50年的历史了，但是实际的应用却是在最近15年里，如今神经网络仍快速发展着。
因此，它显然不同与控制系统和最优化系统领域，它们的术语、数学理论和设计过程都已牢固的建立和应用了好多年。
我们没有把神经网络工具箱仅看作一个能正常运行的建好的处理过程。
我们宁愿希望它能成为一个有用的工业、教育和研究工具，一个能够帮助用户找到什么能够做什么不能做的工具，一个能够帮助发展和拓宽神经网络领域的工具。
因为这个领域和它的材料是如此新，这个工具箱将给我们解释处理过程，讲述怎样运用它们，并且举例说明它们的成功和失败。
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