机器学习之神经网络简介 最近上课学习了机器学习的神经网络，有些数学原理搞不明白，在这里整理一下，并试图弄懂。神经网络基本思想 人工神经网络受动物神经系统的启发，是一种仿生的方法。 通过多个神经元的连接来实现一个复合函数，完成分类或者回归之类的任务。一个大佬的链接感知机（单层前馈神经网络）单层前馈神经网络，就是只有一个输入层和一个输出层，没有隐含层。感知机学习算法具有简单而易于实现的优点，分为原始形
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2024-01-14 19:43:17
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CNN神经网络给图像分类（Matlab）你要看你的图像是什么。如果是彩色数字，先转成灰度。用MNIST训练网络。如果是各种主题，用彩色的imageNET训练。如果你的数据量大到足以与数据集媲美，那么直接用你的数据训练网络即可。在流行的数据集上训练完，你需要固定卷积池化层，只训练后面的全连接层参数，用你自己的数据集。CNN一是调整网络结构，几层卷积几层池化，卷积的模板大小等。而是在确定结构上调整参数
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2023-10-13 00:00:55
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BP神经网络通俗教程（matlab实现方法）BP神经网络是什么BP（Back-propagation，反向传播）神经网络是最传统的神经网络。当下的各种神经网络的模型都可以看做是BP神经网络的变种（虽然变动很大…）。 这东西是干什么用的呢？ 我们在现实中要处理的一切问题映射到数学上只分为两类，可归纳的问题与不可归纳的问题。首先什么是不可归纳的问题，举个例子，你不能用一套完美的数学公式去表达所有的质数
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2024-01-03 14:57:20
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# BP神经网络图像分类
BP神经网络（Backpropagation Neural Network）是一种常用的人工神经网络，被广泛应用于图像分类问题中。图像分类是计算机视觉领域的重要任务，它的目标是将输入的图像分为不同的类别。本文将介绍BP神经网络的原理和实现，并提供一个代码示例，用于图像分类任务。
## 基本原理
BP神经网络是一种有向无环图，它由输入层、隐藏层和输出层组成。每个神经元
原创
2023-07-31 18:37:56
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今天给大家分享关于卷积神经网络经典结构（CNN）。经典的图像分类的CNN结构就是如上图一样输入层，接着是卷积层和池化层交替排列形成的，最后是三层全连接层和softmax层进行最终的图片分类。卷积层我们首先来谈卷积层（convolutional layer）。卷积层是指使用卷积的操作处理图片，在我们了解卷积的定义前，我们先了解一下图片。首先我们要先了解图片是怎么储存的。图片的储存方式是以像素点储存的
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2023-11-10 17:42:43
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神经网络图像分类基本步骤 第一步：找到需要分类的图像，如下方的10.jpg 第二步：找到样本数据，分类是需要有样本数据的，数据集中已经给出 第三步：替换掉下方的代码数据即可代码clear all;
%读入样本10,即遥感图像的背景
I=imread('10.jpg');
%将样本图像降维处理
R=I(:,:,1);
G=I(:,:,2);
B=I(:,:,3);
%灰度值归一化
R=im2doub
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2023-08-08 01:39:20
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Introduction神经网络功能强大。但是，其巨大的存储和计算代价也使得其实用性特别是在移动设备上的应用受到了很大限制。所以，本文的目标就是：降低大型神经网络其存储和计算消耗，使得其可以在移动设备上得以运行，即要实现 “深度压缩”。实现的过程主要有三步：（1） 通过移除不重要的连接来对网络进行剪枝；（2） 对权重进行量化，使得许多连接共享同一权重，并且只需要存储码本(有效的权重)和索引；（3）
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2024-01-12 12:54:11
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1 内容介绍随着现代信息技术的迅速发展，许多领域都积累了大量的数据。我们渴望发现潜在于这些数据中的知识与规律。正是这一需求造就了数据挖掘学科的兴起及数据挖掘技术的发展。作为一个多学科交叉的综合性领域，数据挖掘涉及了数据库、统计学、机器学习、高性能计算、模式识别、神经网络和数据可视化等学科。数据分类与预测作为一种重要的挖掘技术有着广泛的应用。在这一研究方向，目前已提出了多种分类方法（如决策树归纳分类
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2024-02-12 14:10:36
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接上篇：卷积神经网络对图片分类-中9 ReLU(Rectified Linear Units) Layers在每个卷积层之后，会马上进入一个激励层，调用一种激励函数来加入非线性因素，决绝线性不可分的问题。这里我们选择的激励函数方式叫做ReLU, 他的方程是这样f(x) = max(0, x)，就是把小于零的值都归为0，好处是可以是网络训练的更快，减少梯度消失的问题出现。具体如何理解，例如：上图A中
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2024-04-11 10:21:06
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10分钟学会matlab实现cnn图像分类 整体代码链接：https://pan.baidu.com/s/1btnY-jZXMK9oj3ZQxDvz8g 提取码：k4v8 可以打开代码，我来一步一步为你讲解，每步的含义，还有你该如何使用！目录1.为了便于理解，这里说一些基本概念，会的直接跳过程序在后面 1.1 通道
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2023-10-13 00:02:16
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BP 算法是一个迭代算法，它的基本思想为：(1) 先计算每一层的状态和激活值，直到最后一层（即信号是前向传播的）；(2) 计算每一层的误差，误差的计算过程是从最后一层向前推进的（这就是反向传播算法名字的由来）；(3) 更新参数（目标是误差变小），迭代前面两个步骤，直到满足停止准则（比如相邻两次迭代的误差的差别很小）。 下面用图片的形式展示其推到过程 数据集：数据集采用Sort_1000pics数据
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2023-07-05 20:52:23
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项目介绍这个项目是我在昆士兰科技大学学习AI课程时的一次作业，由我和潘永瑞共同完成。数据介绍本项目使用的数据集是keras.datasets.fashion_mnist.load_data中的内置数据集，称为Fashion-MNIST。数据集包含用类标记的图像，这些类包括[“上衣”、“裤装”、“套头衫”、“外套”、“凉鞋”、“踝靴”、“连衣裙”、“运动鞋”、“包”、“衬衫”]（["top", "t
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2023-08-09 22:49:08
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ResNet50-FCN 论文地址：https://arxiv.org/abs/1411.4038FCN：Fully Convolutional Networks 全卷积模型：本项目将CNN模式后面的全连接层换成卷积层，所以整个网络都是卷积层。其最后输出的是一张已经标记好的热图，而不是一个概率值。 通常的CNN网络中，在最后都会有几层全连接网络来融合特征信息，然后再对融合后的特征信息进行softm
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2023-09-07 18:14:27
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up给的教程路线：图像分类→目标检测→…一步步学习用pytorch实现深度学习在cv上的应用，并做笔记整理和总结。 一、卷积神经网络基础与补充卷积神经网络CNN正向传播——以LeNet举例 第一节课主要是通过LeNet网络讲解了CNN中的卷积层、池化层和全连接层的正向传播过程。（包含卷积层的神经网络都可以称为卷积神经网络），由于是基础，就不再赘述。关于CNN基础可以参考CNN
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2024-02-23 10:56:49
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服装购买是一种繁重的体验，眼睛被太多的信息占据了。视觉系统吸收了大量信息，我应该去卖哪件H＆M卡其裤吗？那是Nike背心吗？机器能自动检测衬衫、裤子、连衣裙和运动鞋的图片吗？事实证明，用高质量的训练数据对机器进行训练，准确地对时尚物品的图像进行分类是可行的。在本教程中，我们将从头开始构建一个机器学习模型，使用Fashion-MNIST数据集训练它们。我们将介绍如何训练模型、设计类别分类的输入和输出
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2023-10-12 13:17:46
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一、训练集参加了一个气象比赛，记录一下训练过程 数据集是在比赛官网上下载的； 说明一下，数据集大部分应该是比赛主办方在网上爬的，所以下载不了数据集也没关系，自己写个爬虫程序下载一下一样的。二、训练过程我用的是pytorch框架写的，主要是用了个残差网络进行训练，具体代码如下：# -*- encoding:utf-8 -*-
import torch
import os
from torchvisi
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2023-08-21 19:19:52
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参考论文：Zagoruyko S, Komodakis N. Learning to compare image patches via convolutional neural networks[J]. computer vision and pattern recognition, 2015: 4353-4361.会议水平：CVPR20151. 摘要 及 目的作者研究了如何从图像数据中直接学习
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2023-05-23 15:46:05
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多类别分类，这种模型可从多种可能的情况中进行选择。1- 一对多一对多提供了一种利用二元分类的方法。鉴于一个分类问题会有 N 个可行的解决方案，一对多解决方案包括 N 个单独的二元分类器，每个可能的结果对应一个二元分类器。在训练期间，模型会训练一系列二元分类器，使每个分类器都能回答单独的分类问题。以一张狗狗的照片为例，可能需要训练五个不同的识别器，其中四个将图片看作负样本(不是狗狗)，一个将图片看作
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2023-10-10 11:11:02
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一、常用的神经网络模型在做深度学习或者是人工智能相关的任务中。一般来讲，我们常用的网络模型有三种，第一种卷积神经网络。实际上也是前馈神经网络的一种，它主要包括这个点。地上。那么一般来讲呢，我们是拿这个准地心的网络来做一些跟图像相关的一些事情，比如说我们来做一个图像上市，比如说有一个说给一张老张片。1.1 卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN) 是一种前馈神
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2023-08-16 17:30:41
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CNN卷积神经网络是人工智能的开端，CNN卷积神经网络让计算机能够认识图片，文字，甚至音频与视频。CNN卷积神经网络的基础知识，可以参考：CNN卷积神经网络 LetNet体系结构是卷积神经网络的“第一个图像分类器”。最初设计用于对手写数字进行分类，上期文章我们分享了如何使用keras来进行手写数字的神经网络搭建：Keras人工智能神经网络 Classifier 分类 神经网络搭建我们也
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2024-01-08 15:19:08
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