代价函数 假设神经网络的训练样本有m个，每个包含一组输入x和一组输出信号y，L表示神经网络层数，\(s_I\)表示每层的neuron个数，\(s_L\)表示最后一层（输出层）神经单元个数 神经网络可分为二分类和多分类情况 二分类：\(S_L = 1,y=0 \ or \ 1\)可以表示哪类 K分类：\(S_L=k,y_i=1\)表示分到第i类（K>2)在逻辑回归中使用的代价函数如下\(J(
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2023-09-07 21:53:38
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在本Tensorflow教程中，我们将使用Tensorflow构建基于卷积神经网络的图像分类器。如果您刚刚开始使用Tensorflow，那么最好在这里阅读基本的Tensorflow教程。 为了演示如何构建基于卷积神经网络的图像分类器，我们将构建一个六层神经网络，该网络将识别并分离出狗的图像和猫
文章写的不清晰请大家原谅QAQ 这篇文章我们将用 CIFAR-10数据集做一个很简易的图片分类器。 在 CIFAR-10数据集包含了60,000张图片。在此数据集中，有10个不同的类别，每个类别中有6,000个图像。每幅图像的大小为32 x 32像素。虽然这么小的尺寸通常给人类识别正确的类别带来了困难，但它实际上是对计算机模型的简化并且减少了分析图像所需的计算。
1 import numpy as np
2
3 '''
4 前向传播函数：
5 -x ：包含输入数据的numpy数组，形状为（N,d_1,...,d_k）
6 -w ：形状为（D,M）的一系列权重
7 -b ：偏置，形状为（M，）
8
9 关于参数的解释：
10 在我们这个例子中输入的数据为
11 [[2,1],
12 [-1,1],
13
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2023-07-04 19:36:19
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目录一.多元分类模型1.准备数据集2.数据集处理3.模型构建4.模型编译5.模型训练6.模型保存7.模型训练结果分析8.模型预测(验证)9.模型结果显示二.注释1.fit与fit_generator区别这里以剪刀石头布为例。具体一些细节已经在CV1-CV3中详细解释过。一.多元分类模型1.准备数据集下载代码:训练集数据
wget --no-check-certificate \ https://s
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2023-08-21 15:12:03
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前言本文大致分成两大部分，第一部分尝试将本文涉及的分类器统一到神经元类模型中，第二部分阐述卷积神经网络（CNN）的发展简述和目前的相关工作。 本文涉及的分类器（分类方法）有：线性回归逻辑回归（即神经元模型）神经网络（NN）支持向量机（SVM）卷积神经网络（CNN） 从神经元的角度来看，上述分类器都可以看成神经元的一部分或者神经元组成的网络结构。各分类器简述逻辑回归说逻辑回归之前需要简述一下线性回归
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2023-08-24 20:00:09
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分析多分类——手写数字识别数据集 是在二分类的基础上加上了调库，独热编码操作。不同处:特征缩放(归一化),准确率(np.argmax)代码如下:'''
要求:
手写数字识别数据集，共有10000个样本，分为10类别。
每个样本的特征数据储存imagesData.txt中，样本的标签文件存储在labelsData.txt中。
请通过Python构建 神经网络 模型，
一、调库完成
二、手写完成
'
神经网络的基本类型与学习算法：目前已有的数十种神经网络模型，按网络结构划分可归纳为三大类:前馈网络、反馈网络和自组织网络。前馈神经网络则是指神经元分层排列，分别组成输入层、中间层和输出层。每一层的神经元只接受来自前一层神经元的输入，后面的层对前面层没有信号反馈。输入模式经过各层的顺序传播，最后在输出层上得到输出。这类网络结构通常适于预测、模式识别及非线性函数逼近，一般典型的前向神经网络基于梯度算法
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2023-05-29 12:34:57
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1 简介介绍概率神经网络(PNN)的模型和基本算法,以及利用M atlab神经网络工具箱设计PNN网络的方法和步骤,实现对网络的设计,训练,仿真.针对不同叶子实验数据,应用PNN的分类功能对实验数据进行训练仿真处理,得到对各种叶子的预测分类结果,验证了此方法的可靠性.2 部分代码%% 清空环境变量clc;clear allclose allnntwarn off;wa
原创
2021-12-31 21:21:28
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一、模式识别神经网络在matlab命令窗口输入：nnstart 或 nprtool 就可以进入matlab神经网络GUI 二、鸢尾花数据集iris示例1.输入数据集，划分训练集、测试集load fisheriris;
[m,n]=size(meas);
data=zeros(m,n+1);
data(:,1:n)=meas;
for i=1:m
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2023-07-09 08:54:06
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人工神经网络分类方法从20世纪80年代末期，人工神经网络方法开始应用于遥感图像的自动分类。目前，在遥感图像的自动分类方面，应用和研究比较多的人工神经网络方法主要有以下几种：（1）BP（BackPropagation）神经网络，这是一种应用较广泛的前馈式网络，属于有监督分类算法，它将先验知识融于网络学习之中，加以最大限度地利用，适应性好，在类别数少的情况下能够得到相当高的精度，但是其网络的学习主要
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2023-07-05 21:46:46
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⛄ 内容介绍语音分类是语音信号处理的重要组成部分.准确快速地对语音进行分类在语音编码,语音合成中有着重要的意义.针对语音的多样性和不确定性,使用传统分类方法在大规模的实际语音分类应用中速度慢,正确率低.为了提高语音分类的正确率和分类精度,⛄ 完整代码%% 该代码为基于BP网络的语言识别
%% 清空环境变量
clc
clear
%% 训练数据预测数据提取及归一化
%下载四类语音信号
load dat
文章目录1 神经网络2 BP神经网络2.1 模型概述2.2 BP神经网络的工作原理2.3 建模步骤（1）数据预处理（2）BP神经网络初始化（3）激活函数的确定（4）初始化权值、阈值，确定学习速率（5）计算输入层和隐含层的结果（6）误差计算（7）权值更新（8）阈值更新（9）判断算法迭代能否终止，如果不能终止，则返回步骤（5）3 BP神经网络的Python实现 1 神经网络人工神经网络（Artifi
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2023-07-05 21:46:26
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目录人工神经网络神经网络分类BP神经网络代码实现 人工神经网络 人们利用数学模型来模仿生物神经元传递信息以及做出决策等等。 下图神经网络数学模型可以等效为输入矩阵X与系数矩阵W相乘并加上偏置项求和，并利用激活函数 f（） 进行映射，从而得到输出。其中，系数
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2023-07-05 21:45:22
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利用神经网络分类数字利用我们的神经网络来分类数字前言代码正式部分之后会直接附录上整个代码,并加上自己的注释,方便大家观看network.pyminist_loader.py 利用我们的神经网络来分类数字前言Tips: 你可以在终端git编者的代码 git clone https://github.com/mnielsen/neural-networks-and-deep-learning.git
卷积神经网络通俗理解卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetworks,CNN）是一类包含卷积计算且具有深度结构的前馈神经网络（FeedforwardNeuralNetworks），是深度学习（deeplearning）的代表算法之一。卷积神经网络具有表征学习（representationlearning）能力，能够按其阶层结构对输入信息进行平移不变分类（shift-invari
用神经网络解决分类问题神经网络也称为人工神经网络（Artificial Neural Network, ANN）。神经网络的4个概念：神经元兴奋传递激活函数反向传播机制用圆圈表示神经元，箭头表示数据流向，一个神经元如图所示：上图表示的是从一个方向获取数据，经过神经元处理后，将结果数据向三个方向进行输出。神经元的内部结构神经元从数学的角度来说，我们可以认为代表了一个函数。但是神经元函数通常由两个部分
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2023-07-09 08:54:55
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一、 神经网络引入我们将从计算机视觉直观的问题入手，提出引入非线性分类器的必要性。首先，我们希望计算机能够识别图片中的车。显然，这个问题对于计算机来说是很困难的，因为它只能看到像素点的数值。应用机器学习，我们需要做的就是提供大量带标签的图片作为训练集，有的图片是一辆车，有的图片不是一辆车，最终我们希望我们给出一张图片，计算机可以准确地告诉我们这是不是一辆车。显然这需要一个非线性分类模型。相对于Lo
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
作为一个刚踏入machine learning领域的小白，在学习的时候遇到很重要的问题是看了理论知识之后，没有练习，导致理解不深入。比如神经网络，没有实现之前，看过教程，看过论文，但对其技术细节却不了解。实践是检验真理的唯一标准，动手实现机器学习算法，就对机器学习的整个思路有了一个清晰的了解。在接下来这几篇博客中，总结一下自己做过的UFLDL的一些练习，如有错误，恳请赐教。神经网络 首先
