Attention机制 文章目录Attention机制一、概述二、发展历史三、Seq2Seq模型四、Attention模型五、对齐函数六、自注意力Self-Attention6.1 Transformer中的Self-Attention6.2 Multi-Head Attention七、其它的注意力机制7.1 Hard Attention7.2 Global Attention和Local Att
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2023-10-30 00:15:19
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1、Adaboost算法原理，优缺点： 理论上任何学习器都可以用于Adaboost.但一般来说，使用最广泛的Adaboost弱学习器是决策树和神经网络。对于决策树，Adaboost分类用了CART分类树，而Adaboost回归用了CART回归树。 Adaboost算法可以简述为三个步骤： （1）首先，是初始化训练数据的权值分布D1。假设有N个训练样本数据，则每一个训练样本最开始时，都被赋予相
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2023-07-26 21:56:30
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不知不觉已经很久没有更新文章了，因为疫情在家里呆了整整五个月，也玩了五个月，今天又捡起了原来的书《MATLAB神经网络43个案例分析》学习一下算法，今后也会抽空继续分享一下学习心得。Adaboost强分类器模型Adaboost强分类器通俗的讲就是多个弱分类器的一个组合，而所谓的弱分类器就是我们常常用的神经网络、KNN等模型。其工作步骤主要为：1.首先给出弱学习算法和样本空间（x,y），从样本空间中
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2023-07-04 07:19:26
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1 RBF神经网络 VS BP神经网络径向基（radial basis functions，RBF）函数网络是以径向基函数为激活函数的人工神经网络，是一种线性组合。RBF函数：RBF和BP同一个数据进行实验对比：%% I. 清空环境变量
clear all
clc
%% II. 训练集/测试集产生
%%
% 1. 导入数据
load spectra_data.mat
%%
% 2. 随机产生训
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2023-08-17 11:15:26
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训练神经网络的最快方法：Adam优化算法+超级收敛（转） 摘要: 纵观 Adam 优化器的发展历程，就像过山车一样。它于 2014 年在论文 Adam: A Method for Stochastic Optimization（https://arxiv.org/abs/1412.6980 ）中首次提出，其核心是一个简单而直观的想法：既然我们明确地知 ... 工具&
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2023-07-24 16:15:36
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Adaboost 是集成学习中的一类，弱分类器之间存在强依赖性，必须串联。标准Adaboost只能用于二分类主要关注降低偏差: 原因：（具体原因可以参考bagging与boosting两种集成模型的偏差bias以及方差variance 的理解）boosting 中的每个模型都是弱模型，偏差高（在训练集上准确度低），方差低（防止过拟合能力强）平均法了降低偏差。boosting 的核心思想就
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2023-12-29 17:48:06
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CNN卷积神经网络中的stride、padding、channel以及特征图尺寸的计算1. stride步幅2. padding填充3. channel通道4. 计算及例子 1. stride步幅stride：卷积时的采样间隔设置步幅的目的是希望减小输入参数的数目，减少计算量。stride参数的值就是缩小的倍数，比如步幅为2，就对输入的特征图做2倍下采样，注意步幅并不代表输出是输入的2. pad
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2023-09-22 13:07:40
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简介AdaBoost是Boosting系列中的一种迭代算法。算法本身是通过改变数据分布实现的，它根据每次训练集中每个样本的分类是否正确，以及上次的总体分类的准确率来确定每个样本的权值，将修改过权值的新数据集送给下层分类器进行训练，最后将每次训练得到的分类器融合起来，作为最后的决策分类器。adaboost算法对boosting基本问题的调整：使用加权后选取的训练数据代替随机选取的训练样本，这样将训练
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2024-01-11 13:41:57
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作者 | 文杰 本文介绍了集成学习中Boosting的代表算法Adaboost。首先介绍了Adaboost的Boosting思想：1）学习器的投票权重，2）更新样本权重，巧妙之处在于这两个权重的设计使得Adaboost如此优美。然后介绍了Adaboost的前向加法思想，即不断拟合上一次分类器的损失。最后以前向加法模型中的特例（二分类）导出Adaboost的指数损失理解，再次回归到Adaboost
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2024-01-13 15:36:00
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目录一、引言二、 预测建模及原理2.1 BP 神经网络模型2.2 BP-Adaboost 模型三、模型预测结果对比3.1 数据模拟3.2 预测结果对比四、参考文献五、Matlab代码获取 一、引言针对传统 BP 神经网络模型在预测精度方面的不足，将 Adaboost 算法融入传统 BP 神经网络模型，从而构建 BP-Adaboost 预测模型，可对任意模型(如交通流量)进行预测分析。二、 预测建
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2023-07-05 16:41:37
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RPN，从字面上理解区域候选网络，是用来生成候选区域的网络。 这个网络的输入输出是什么呢？看一下Faster RCNN的网络结构（下图中框内的部分）就可以看出，输入是前面backbone得到的特征图，输出是一些Proposal。RPN网络可以分为这么几部分：生成anchor；对anchor进行二分类；边框回归；生成最终的Proposal。下面分别介绍一下。生成anchor boxanchor可以翻
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2023-09-04 23:10:19
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Alex Krizhevsky在《
深度卷积神经网络的ImageNet分类》一文中提出了深度卷积神经网络模型
AlexNet，是LeNet的一种更深更宽的版本。这是第一次将深度卷积神经网络 (CNN)、GPU 和巨大的互联网来源数据集（ImageNet）结合在一起。
AlexNet首次在CNN中成功应用了ReLU、Dropout和LRN等Trick。AlexNet包含了6亿300
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2024-01-31 01:38:34
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AdaBoost的一般流程（1）收集数据：可以使用任何方法；（2）准备数据：依赖于所使用的若分类器类型；（3）分析数据：可以使用任意方法（4）训练算法：AdaBoost的大部分时间都用在训练上，分类器将多次在同一数据集上训练若分类器；（5）测试算法：计算分类的错误率；（6）使用算法：同SVM一样，AdaBoost预测的两个类别中的一个，如果想要把它应用到多个类的场合，那么就像多类SVM中的做法一样
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2023-12-14 13:34:53
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Adaboost算法详细讲解Adaboost(Adaptive Boosting):Adaboost是Boosting模型，和bagging模型（随机森林）不同的是：Adaboost会构建多个若分类器(决策树的max_depth=1)，每个分类器根据自身的准确性来确定各自的权重，再合体。同时Adaboost会根据前一次的分类效果调整数据权重。具体说来，整个Adaboost 迭代算法分为3步：1.
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2023-10-03 14:44:00
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一、前向传播算法神经元（节点）：有多个输入和一个输出，每个神经元既可以是其他神经元的输出也可以是整个神经网络的输入全连接神经网络：相邻两层之间任意两个节点都有连接前向传播是通过矩阵乘法来实现的: a=tf.matmul(x,w1) w1：第一层参数 b=tf.matmul(a,w2) w2：第二层参数 二、神经网络参数和Tensorflow变量变量（Variable）的作用
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2023-09-03 15:50:12
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有哪些深度神经网络模型？目前经常使用的深度神经网络模型主要有卷积神经网络(CNN)、递归神经网络(RNN)、深信度网络(DBN)、深度自动编码器(AutoEncoder)和生成对抗网络(GAN)等。递归神经网络实际.上包含了两种神经网络。一种是循环神经网络(RecurrentNeuralNetwork);另一种是结构递归神经网络(RecursiveNeuralNetwork)，它使用相似的网络结构
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2024-04-02 08:05:43
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本文将用BiLstm模型，对于恶意的url访问进行检测，从而保证网络空间的安全。首先在介绍BiLstm模型之前，先介绍一下Lstm长短期记忆神经网络模型。长短时记忆网络长短时记忆网络（Long Short-Term Memory Network，简称 LSTM）是循环神经网络模型（Recurrent Neural Network，简称 RNN）的一个重要分支，具有 RNN 的优点并在其基础上进行改
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2023-12-15 17:37:47
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神经网络概述这部分内容已经有很多人讲的很清楚了，我就不再重复了，只是在这里简单梳理一下详细可见
对神经网络的发展历史感兴趣的还可以看下http://fantasticinblur.iteye.com/blog/1012691神经网络的几大要素1.输入向量X 实际输出向量Y 理想输出向量O 权重向量W（包括bias B)2.输入层（input layer)通常是线性的,隐含层(hidden
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2024-05-23 14:59:17
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本文将具体介绍如何通过反响传播算法（backpropagation）和梯度下降算法（gradient decent）调整神经网络中参数的取值。梯度下降算法主要用于优化单个参数的取值，而反向传播算法给出了一个高效的方式在所有参数上使用梯度下降算法，从而使神经网络模型在训练数据上的损失函数尽可能小。反向传播算法是训练神经网络的核心算法。本文略去反向传播算法具体的实现细节和数学证明，默认为已知，在此前提
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2023-11-11 20:25:07
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人工神经网络算法是模拟人的神经网络的一种算法.该算法像人一样，具有一定的学习能力。人工神经网络可以学会它所能表达的任何东西.该算法在模拟人类抽象思维方面较传统的算法具有优势，如图像识别 (人脸识别，车牌识别)， 声音识别方面已经有成熟的运用。 举个简单的例子可以说明人工神经网络和传统算法的差别所在 (等会也要实现):假设要解决这个问题: 写一个程序， 判断 0, 1, 2, 3 ...
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2023-07-19 12:56:19
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