cs231n （一）神经网络介绍标签（空格分隔）： 神经网络 文章目录cs231n （一）神经网络介绍同类文章0.介绍图像分类1.最近邻分类器2.K-近邻分类器（[其他分类器][10]）3.超参数调整的验证集4.最近邻分类器优缺点5.总结转载和疑问声明我祝各位帅哥，和美女，你们永远十八岁，嗨嘿嘿~~~ 同类文章cs231n （一）图像分类识别讲了KNNcs231n （二）讲了线性分类器：SVM和S
一、 特征描述子（descriptor）二、表示1. 边界追踪2. 链码三、边界描述子1. 一些简单描述子2. 形状数3. 傅里叶描述子4. 统计矩四、区域描述子1. 一些简单的描述子2. 拓扑描述子3. 纹理五、SIFT（未完，待续） 一、 特征描述子（descriptor） 分割后的像素集经常以一种适合于计算机进一步处理
一、图的特征 图点本身就具备的特征称为属性特征（如：连接权重、节点类型等），属性特征大部分时候都是多模态的。 图中一个节点和其他节点之间的连接关系称为连接特征(结构信息) 人工提取并构造的特征称为特征工程。（将图变为向量）特征工程一般针对
在讲机器的神经网络之前，我们先简单地讲一讲人类的神经网络，方便大家理解机器的神经网络。我们都知道，人的神经网络由成千上万的神经元组成，每一个神经元和下一个神经元之间通过传递神经递质的方式来传递神经信息。如下图所示而机器的神经网络也是由成千上万的神经元组成的，它其中的每一个神经元(我们为了方便画图)都是用一个小圆圈来表示。如下图(忽略图中的,,)概念：神经网络是机器学习的一种算法图中每一个小圆圈都表
本文为比利时列日国立大学（作者：Nicolas Vecoven）的硕士论文，共77页。变量和特征选择已经成为许多研究的焦点，特别是在生物信息学中有许多应用。机器学习是选择特征的有力工具，然而并非所有的机器学习算法在特征选择方面都处于同等的地位。事实上，人们已经提出了许多方法来利用随机森林进行特征选择，这使得它们成为当前生物信息学的热门模型。另一方面，由于所谓的深度学习技术的出现，神经网络在过去几年
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2023-07-12 14:13:42
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神经网络的重要概念输入（x）输出（y）、标签（label）输入是指传入给网络处理的向量，相当于数学函数中的变量。输出是指网络处理后返回的结果，相当于数据函数中的函数值。标签是指我们期望网络返回的结果。损失函数（loss function）损失函数评估网络模型的好坏，值越大，表示模型越差，值越小，表示模型越好。因为传入大量的训练集训练的目标，就是将损失函数的值降到最小。常见的损失函数定义：差的平方和
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2023-08-08 18:00:31
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神经网络是由具有互相连接的突触节点和激活连接构成的有向图，具有4个主要特征：每个神经元可表示为一组线性的突触连接，一个外部应用偏置，以及可能的非线性激活连接。偏置由一个固定为+1的输入连接的突触连接表示。神经元的突触连接给它们相应的输入信号加权。输入信号的加权和构成该神经元的诱导局部域。激活连接压制神经元的诱导局部域产生输出。可参照下图：当系统中一个元素的输出能够部分地影响作用于该元素的输入，从而
评价神经网络好坏的一个重要一句就是： 以最少的代价使神经网络获得最好的准确率。关于特征：特征就是对己而言，特征是某些突出性质的表现，于他而言，特征是区分事物的关键，所以，当我们要对事物进行类或者识别，我们实际上就是提取‘特征’，通过特征的表现进行判断。
特征选择（feature selection）：：特征选择的本质是对一个给定特征子集的优良性通过一个特定的评价标准进行衡量，通过特征选择，原始特征
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2023-08-08 13:14:26
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文章目录1. 全连接神经网络的问题2. 利用“感受野”看图片的局部3. 神经元的参数共享4. 对CNN的总结5. CNN的应用 1. 全连接神经网络的问题图像识别问题本质上就是分类问题，比如我们要区分猫和狗，那么我们就需要构建一个模型，将照片丢进去后，模型能输出猫或者狗的概率有多大。在做图像识别时首要的就是要提取图片的特征，那么如何提取图片的特征呢？前面讲到了前向全连接网络，我们可以尝试用前向全
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2023-08-07 09:01:47
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前言？因为毕设是关于深度学习的，于是从年初开始就断断续续的接触了许多相关的知识。不过到现在也没几个月的时间，还是一个萌萌萌萌萌萌萌新~~写点博客记录一下遇到的并且以后可能会忘记的问题，估计在大佬们看来应该只是非常熟悉的东西了。想到啥写啥，就不弄目录了；如果其中有什么错误，欢迎指出！在学习卷积神经网络时，我还顺便了解了一些图像特征提取的知识。这些特征，我们都可以用 opencv
一、卷积神经网络的原理和结构1、三个特性局部性:特征是由局部区域决定。相同性:对于不同图片，若有相同的特征，可能会出现在不同的位置。不变性:对同一张图片进行下采样，图片的特性基本保持不变。2、CNN的层次卷积层局部连接:
若在处理图像的时候，让每个神经元全连接，会使得空间十分庞大，由局部性原理可知，我们只需要通过局部就可以提取出相应的特征。几个重要参数:
卷积层的深度:卷积层的输出深度
深度学习依赖于神经网络所提取的特征而闻名，在以往传统的学习方法中，特征往往是通过具有经验的专家来提取的，而深度学习方法中的特征提取是通过人工神经网络自动提取的，相比而言，深度学习方法对于特征的提取不仅要求更低，不需要专家的参与，而且少了人为的干预，对于特征本身的提取也更加全面，这也是深度学习最近几年在实际应用中越来越受欢迎的原因之一。特征的概念特征在字面意思上的解释是对于人或事物可供识别的特殊的象
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2023-08-10 14:50:26
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一、神经网络的特点1.自学习与自适应性自适应性是指一个系统能够改变自身的性能以适应环境变化的能力。当环境发生变化时，相当于给神经网络输入新的训练样本，网络能够自动调整结构参数，改变映射关系，从而对特定的输入产生相应的期望输出。因此神经网络比使用固定推理方式的专家系统具有更强的适应性，更接近人脑的运行规律。2.非线性现实世界是一个非线性的复杂系统，人脑也是一个非线性的信号处理组织。人工神经元处于激活
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2023-09-02 16:48:44
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机器学习神经网络特征提取方法有哪些神经网络需要特征提取吗关于卷积神经网络对一维信号的特征提取问题你好，对信号的特征提取在数学上看其实就是做一个滤波的运算，实际上都是通过卷积来实现的。下面是一个matlab的实现：functionr=my_conv(a,b)m=length(a);n=length(b);r=zeros(1,m+n-1);fork=1:mc=a(k)*b;d=r(1,k:k+n-1)
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2023-08-10 18:08:15
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文章目录前言一、数据的特征表示二、传统的特征学习1.特征选择2.特征提取三、深度学习方法总结 前言例如：随着人工智能的不断发展，机器学习这门技术也越来越重要，很多人都开启了学习机器学习，本文就介绍了机器学习的基础内容。一、数据的特征表示二、传统的特征学习传统的特征学习一般是通过人为地设计一些准则，然后根据这些准则来选取有效的特征，具体又可以分为两种：特征选择和特征抽取．1.特征选择特征选择（Fe
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2023-08-26 15:17:39
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神经网络基本组成（以一个30_*30_*2的图片举例子）卷积层 卷积层：特征提取。刚刚开始我就不理解为啥卷积层光靠几行代码就能提取特征？后来通过阅读网上相关文献才得知，卷积层，甚至是整个神经网络其实就是就是一个人的思考过程，我们的大脑在观察一张图片的时候，由于能力有限，有些时候会不会“放眼看全部”，而是“一部分一部分地去看”，也就是“局部观察”，然后提取出每个“局部中比较有价值的线索”，然后将所有
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2022-09-12 03:48:00
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目录 第二章:神经网络编程的的基础知识2.1常用的符号2.2 logistic回归的模型理解2.3 损失函数与成本函数2.3.1损失函数L（误差函数）2.3.2成本函数J2.4梯度下降法2.5导数(略)2.6更多导数的例子(略)2.7计算图(略)2.8使用计算图求导(略)2.9 logistic回归中的梯度下降法2.10 m个样本的梯度下降 2.11 向量化2.12向量化的更多例子2.1
文章目录引用一、Batch Normalization1.1 什么是Batch Normalization?1.2 Batch Norm的原因1.3 Batch Norm的优点1.4 其它标准化方法 引用知乎：https://zhuanlan.zhihu.com/p/87117010一、Batch Normalization1.1 什么是Batch Normalization? &nb
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2023-09-01 15:13:21
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一、理解神经网络的一个重要性质是它可以自动地从数据中学习到合适的权重参数。 感知机和神经网络的主要区别就在于激活函数。 线性函数的问题在于，不管如何加深层数，总是存在与之等效的“无隐藏层的神经网络”。NumPy数组的图像数据转换为PIL用的数据对象，这个转换处理由Image.fromarray()来完成。Image.fromarray(np.uint8(img))将正确解标签表示为1，其他标签表示
对于很多数据，一般的全连接层网络很难解决复杂的图片数据问题，存在着很多内存占用和计算能力的问题无法解决。而卷积神经网络是一种具有局部连接，权重共享等特性的深层前馈神经网络，卷积过程就是kernel 所有权重与其在输入图像上对应元素亮度之和。 一般是由卷积层，汇聚层，全连接层交叉堆叠而成，使用反向传播算法进行训练。其有三个结构上的特征：局部连接，权重共享以及汇聚。这些特征使得卷积神经网络具有一定程度
