转自：什么是特征交叉特征交叉一种合成特征的方法，可以在多维特征数据集上，进行很好的非线性特征拟合。假设一个数据集有特征x1x1和x2x2，那么引入交叉特征值x3x3，使得： x3=x1x2x3=x1x2 那么最终的表达式为： y=b+w1x1+w2x2+w3x3y=b+w1x1+w2x2+w3x3为什么进行特征交叉很多情况下，数据的预测值和各个特征值之间不是线性的关系，比如下图： 无法找到一个直线
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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最近遇到一个在网络合并结构时是采用element-wise product，如图： 于是查了查product层在神经网路中的作用，可能是增强神经网络的特征交叉能力，类似于通过一个分支去辅助另一个分支。原文链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/111842425用MLP去做特征交叉还不是轻而易举。但细想起来并不是那么简单。大家都非常清楚，感知机的结构是一个基于加法操作的结构
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
[1] 神经调控技术简述 张迪，于猛，刘霞，山东大学学报（医学版）2020年8月，Vol.58, No.8神经调控是通过侵入性或非侵入性技术，利用光、磁、电、超声等物理性或化 学性手段改变神经系统信号传递，调节神经元及其所在神经网络活动性， 最终引起特定脑功能改变的生物医学工程技术。根据不同的刺激手段，神经调控不但可以引起快速的、局部的功能改变，也可以引发持续的神经元功能和神经环路连接改变，如神经
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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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
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
今天的博客主要参考了2019年KDD会议上的paper《Pairwise Multi-Layer Nets for Learning Distributed Representation of Multi-field Categorical Data》。这篇paper主要针对输入源数据为多个领域的类别特征（且每个领域的特征都有多种取值），设计了一种巧妙的提取特征之间交互信息的结构，并在正式训练任务
5/1-2 BP神经网络的改进及MATLAB实现(上) 文章目录5/1-2 BP神经网络的改进及MATLAB实现(上)1.损失函数的改进1. 交叉熵函数2. 正则化3.激活函数的改进 1.损失函数的改进1. 交叉熵函数上节的介绍中，我们网络中用的激活函数为sigmod函数。由sigmod的图像可以看出：当最后一层的输出接近0或1时，;具体细节参照上一节内容。（1）式可改写为：又因为无关，可能会避免
一、简介 交叉验证(Cross validation，简称CV)是在机器学习建立模型和验证模型参数时常用的办法，一般被用于评估一个机器学习模型的表现。交叉验证的基本思想是把在某种意义下将原始数据(dataset)进行分组,一部分做为训练集(train set),另一部分做为验证集(validation set or test set),首先用训练集对分类器进行训练,再利用验证集来测试训练得到
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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# 神经网络交叉验证实现指南
## 引言
神经网络交叉验证是一种常用的评估机器学习模型性能的方法。对于刚入行的开发者来说，了解和掌握如何实现神经网络交叉验证是非常重要的。本文将介绍神经网络交叉验证的流程，并提供每一步所需的代码和解释。
## 流程概览
下面是神经网络交叉验证的一般流程，我们可以用一个表格来展示每个步骤。
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 数据
原创
2023-08-22 06:49:08
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深度学习中,常将可得的数据集划分为训练集(training set),验证集(development set/validation set)和测试集(test set).下文主要回答以下几个问题:一是为什么要将数据集划分为如上三个集合,三个集合之间有什么区别;二是我们划分的原则是什么.1. 训练集、验证集和测试集的概念训练集:顾名思义指的是用于训练的样本集合,主要用来训练神经网络中的参数.验证集:
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2023-07-24 21:22:40
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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
交叉验证法一般在我们训练模型的时候如果数据量够大，我们可以随机地将数据集分为训练集、验证集和测试集。训练集用于训练模型，验证集用于选择模型（看模型在验证集上的效果来选择较好的模型，所谓较好一般是指模型的损失较小），测试集用于最终对模型的评估。所以一般在神经网络训练的时候一般会有“validation”这个参数，其就是将输入的训练集再进行分割，从而得到验证集以选择模型。但实际情况下，我们的数据往往不
##回顾 上一节完成了BP神经网络的Python实现，并稍微改进了分类效果。下面是三层网络 [784,30,50,10]，mini_batch_size = 10, eta = 3.0 的结果， 识别率基本保持在96.5%-97.0%，多次实验识别率也不能在提高了。下面继续进行学习，学习其他的优化方法。##问题 我们通常是在犯比较严重的错误时学习的较快。但是人工神经元在其犯错较大的情况很难学
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
