神经网络二回顾自组织神经网络Som神经网络模型Hopfield神经网络数字识别连续型Hopfield神经网络应用举例TSP 神经网络（二）回顾RBF网络前项型的网络：输入值从输入层单元向前逐层传播经过隐藏层最后到达输出层得到输出径向基函数网络 只有一个隐藏层的三层前馈神经网络隐藏层的转换函数是局部相应的高斯函数，所以要实现同一个功能，神经元个数要比BP多训练时间短由于局部想响应，RBF可以以任意
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2023-09-01 10:24:06
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什么是epoch？ 当一个完整的数据集通过了神经网络一次并且返回了一次，这个过程称为一次epoch。然而，当一个epoch对于计算机而言太庞大的时候，就需要把它分成多个小块。为什么要使用多于一个epoch? 在神经网络中传递完整的数据集一次是不够的，而且我们需要将完整的数据集在同样的神经网络中传递多次。但请记住，我们使用的是有限的数据集，并且我们使用一个迭代过程即梯度下降来优化学习过程。如下图所示
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2023-10-23 10:22:33
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文章目录一、AlexNet网络1.AlexNet网络结构2.激活函数3.dropout技术4.双GPU策略5.池化层的改进二 、目标检测问题其他 正在入门阶段，内容仅供参考。一、AlexNet网络LeNet5神经网络是第一个卷积神经网络，诞生于1994年，成型与1998年，主要用来进行手写字符的识别与分类，准确率达到了98%。AlexNet网络在其基础上引入了ReLU激活函数和dropout处理方
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2023-10-27 09:46:04
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（1）batchsize：批大小。在深度学习中，一般采用SGD(Stochastic Gradient Descent, 随机梯度下降)训练，即每次训练在训练集中抽取batchsize个样本训练；
（2）iteration：1个iteration等于使用batchsize个样本训练一次；
（3）epoch：1个epoch等于使用训练集中的全部样本训练一次；
举个例子，训练集有1000个样本，ba
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2024-04-14 10:32:44
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神经网络中的训练次数是指什么？神经网络中的训练次数是训练时，1个batch训练图像通过网络训练一次（一次前向传播+一次后向传播），每迭代一次权重更新一次；测试时，1个batch测试图像通过网络一次（一次前向传播）的次数。在机器学习和相关领域，人工神经网络（人工神经网络）的计算模型灵感来自动物的中枢神经系统（尤其是脑），并且被用于估计或可以依赖于大量的输入和一般的未知近似函数。人工神经网络通常呈现为
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2023-10-06 18:53:09
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在写RBF神经网络之前还是说下训练集和测试集的问题！关于训练集的选取，选取要有代表性，就像选出的班干部，要能代替你们的班级风气，班级风貌（好像比方没打好）。这个数量不一定要多（多没有代表性也是枉然），但样本的代表的特征一定要全部包括在内（数量越多，样本特征全有，这样训练的模型也就更具有代表性）数据集主要是分以下几种：训练集：学习样本数据集，通过匹配一些参数来建立一个分类器。建立一种分类的方式，主要
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2023-08-30 11:19:42
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S函数代码function [sys,x0,str,ts] =RBF1(t,x,u,flag)
%%%符号说明
%%输入
%t:当前时间
%x:状态向量
%u:模块输入
%flag:任务标志
%p1,p2(此函数未涉及）:模块参数
%%输出
%sys:子函数返回值（取决于flag)
%x0:所有状态的初始化向量（flag=0)
%str:空矩阵（备用）
%ts:采样时间
%simStateCom
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2024-04-07 22:15:26
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代码实现：1、第一种方法 第一种方法在zhangchaoyang的博客上面有C++的实现，只是上面针对的是标量的数据（输入和输出都是一维的）。而在Matlab中也提供了第一种方法的改进版（呵呵，个人觉得，大家可以在Matlab中运行open newrb查看下源代码）。 Matlab提供的一个函数
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2023-10-06 08:36:22
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我们在之前的博客，已经学习了用KNN和dense SIFT算法实现图像分类，今天我们学习另一种新的方法来实现图像分类，用卷积神经网络实现手写数字集的分类。一、卷积神经网络（CNN）1.卷积神经网络概述2.卷积二、leNet三、数据集分析四、实现1.训练和测试模型2.可视化3.结果分析（1）准确率（2）可视化测试一、卷积神经网络（CNN）1.卷积神经网络概述 受Hubel和Wiesel对猫
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2024-01-08 15:18:53
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Epoch 迭代次数当一个完整的数据集经过神经网络一次，并返回一次，这个过程称为一个epoch。
即：1个epoch = 使用训练集中的全部样本训练一次 = 所有训练样本的一个正向传递 & 一个反向传递每一个epoch都需打乱数据的顺序，以使网络受到的调整更具有多样性。为什么需要多个epoch？
在深度学习中，向神经网络传递整个数据集一次是远远不够的，而需要多次在神经网络上训练。从欠拟合的
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2023-10-27 11:14:52
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在写RBF神经网络以前仍是说下训练集和测试集的问题！关于训练集的选取，选取要有表明性，就像选出的班干部，要能代替大家的班级风气，班级风貌(好像比方没打好)。这个数量不必定要多(多没有表明性也是枉然)，但样本的表明的特征必定要所有包括在内(数量越多，样本特征全有，这样训练的模型也就更具备表明性)html数据集主要是分如下几种：算法训练集：学习样本数据集，经过匹配一些参数来创建一个分类器。创建一种分类
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2023-08-31 10:26:38
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1、输入层到隐含层之间的距离不是通过权值和阈值进行连接的，而是通过输入样本与隐含层（与中心点的距离）进行连接的。 2、得到距离之后，将距离代入径向基函数，得到一个数值。数值再与后边的权值相乘再求总和，就得到了相应输入的输出。 3、在训练网络之前，需要确定中心点的个数，和中心点的位置。以及求出隐藏层各径向基函数的方差（宽窄程度）。和隐藏层和输出层之间的权值。 4、中心点个数、中心点位置、方差、权值都
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2023-06-25 09:46:55
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RBF神经网络RBF神经网络通常只有三层，即输入层、中间层和输出层。其中中间层主要计算输入x和样本矢量c（记忆样本）之间的欧式距离的Radial Basis Function (RBF)的值，输出层对其做一个线性的组合。径向基函数：RBF神经网络的训练可以分为两个阶段：第一阶段为无监督学习，从样本数据中选择记忆样本/中心点；可以使用聚类算法，也可以选择随机给定的方式。 第二阶段为监督学习
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2023-08-15 10:02:50
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先附上LeNet的网络结构图1、Input 输入为一32*32的图像2、C1层-卷积层 输入图片：32*32 卷积核大小：5*5 卷积核种类：6
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2023-11-26 20:05:24
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深度神经网络是如何训练的？Coursera的Ng机器学习，UFLDL都看过。没记错的话Ng的机器学习里是直接给出公式了，虽然你可能知道如何求解，但是即使不知道完成作业也不是问题，只要照着公式写就行。反正我当时看的时候心里并没能比较清楚的明白。我觉得想了解深度学习UFLDL教程-Ufldl是不错的。有习题，做完的话确实会对深度学习有更加深刻的理解，但是总还不是很清晰。后来看了LiFeiFei的Sta
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2024-01-16 22:13:43
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再论RBF神经网络 前言：在此之前也看了不少的博文，但是总是觉得相同的概念不同的博文表达总是不同，同样的RBF神经网路，不同的博文会总结出不同的网络结构，再此还是自己总结一下比较好。本文参考：《Matlab神经网络原理与实例精解》一、RBF神经网络的特点 1、结构简单、收敛速度快、能够逼近任意非线性函
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2023-06-25 09:47:21
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一、RBF神经网络1985年，Powell提出了多变量插值的径向基函数(Radical Basis Function，RBF)方法，1988年， Moody和Darken提出了一种神经网络结构，即RBF神经网络。RBF网络是一种三层前向网络，其基本思想是：（1）用RBF作为隐单元的“基”构成隐含层空间，将输入矢量直接(即不需要通过权连接)映射到隐空间（2）当RBF的中心点确定后，映射关系也就确定（
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2023-08-28 13:38:50
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1 前言在使用RBF神经网络实现函数逼近中，笔者介绍了使用 Matlab 训练RBF神经网络。本博客将介绍使用 tensorflow 训练RBF神经网络。这几天，笔者在寻找 tensorflow 中 RBF 官方案例，没找到，又看了一些博客，发现这些博客或不能逼近多元函数，或不能批量训练。于是，自己手撕了一下代码。RBF神经网络中需要求解的参数有4个：基函数的中心和方差、隐含层到输出层的权值和偏值
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2023-08-09 13:21:25
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RBF网络原理RBF网络，即径向基神经网络，也是前馈型网络的一种。它的设计思想和BP网络完全不一样。Cover定理：将复杂的模式分类问题非线性的投射到高维空间将比投射到低维空间更可能是线性可分的。也就是说这个问题在低维空间不一定是线性可分的，但如果把它映射到高纬度的空间去，在那里就可能是线性可分的。这就是RBF网络的原理。RBF将问题转换为线性可分之后便没有了BP网络的局部极小值问题。但是RBF需
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2023-12-11 16:36:11
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径向基函数（Radial Basis Function，RBF）是一个取值仅取决于到原点距离的实值函数，也可以是到任意一中心点的距离，任何一个满足上述特性的函数都可以称为RBF。我们可以从网上看到许多的RBF神经网络的介绍，这里就不再过多的进行阐述了，主要来说下RBF神经网络的相关问题。（1）RBF神经网络输入层到隐含层不是通过权值和阈值进行连接的，而是通过输入样本与隐含层节点中心之间的距离连接的
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2023-08-18 19:49:44
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