使用tensorflow2.4.0和keras的2.4.3对应的版本，这样我们才可以使用tensorboard1，理解神经网络人工神经网络（ANN）人工神经网络是深度学习的核心，他们用途广泛，功能强大且可扩展，使其非常适合大型和高度复杂的机器学习任务高度复杂的计算可以通过相当简单的神经元网络来执行，生物神经网络（BNN）的架构仍然是活跃的主题人工神经元的逻辑计算—就是人工神经元的计算基本单元人工神
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2024-01-08 13:54:12
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h 神经网络(NNs)可以在不知道用显式算法执行工作的情况下被设计和训练于特定的任务，很多人都对此表示惊叹。例如，著名的手写体数字识别教程很容易执行，但其背后的逻辑还是隐藏在神经网络下，仅能通过层次化结构、权值和激活函数略知一二。本文通过神经网络透明原则来揭示其“黑盒知识”，为此来检验一个布尔异或函数的神经网络。
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2024-01-13 13:40:05
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关系推理是什么？DeepMind举了这么几个例子：阿加莎·克里斯蒂小说的读者一点点地拼凑证据猜测犯人；小朋友追到球的前边防止它滚进河里；在市场上买东西的人做各方面的比较，挑选猕猴桃或者芒果。最近，这家公司发表了两篇论文，探讨了神经网络如何用非结构化数据进行复杂关系推理，并在官方博客上对这个研究课题和两篇论文进行了介绍。以下是DeepMind官方博客上的文章，量子位编译：我们会将世界
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2023-12-24 10:40:19
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当我们用非线性假设函数n元k次方程表达逻辑回归特征值，我们的算法的效率将是\( O\left ( n^{k} \right ) \)当特征数n和k过大时，逻辑回归的算法效率将会非常低，神经网络算法就是为了解决非线性逻辑回归算法而诞生的 神经网络算法来源于模拟人类大脑神经，同一种神经放在不同的大脑区域可以学习各种能力，如听觉，知觉，视觉等等神经网络比较像做
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2023-07-26 22:36:54
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逻辑神经网络（Logic Neural Network）是一种结合了逻辑推理和神经网络的人工智能算法。它通过使用逻辑推理来增强神经网络的能力，从而提高模型的准确性和可解释性。本文将介绍逻辑神经网络的原理和应用，并提供一个简单的代码示例来说明其工作方式。
## 逻辑神经网络的原理
逻辑神经网络的核心思想是将逻辑推理与神经网络相结合，以提高模型的准确性和可解释性。传统的神经网络主要通过大量的输入数
原创
2023-08-21 04:49:37
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本文重点当我们的数据集中特征特别多的时候，如果要想解决一个问题，我们使用线性回归或者逻辑回归模型是解决不了的，此时需要使用另外一种方法——神经网络。逻辑回归解决不了的问题情况一现在我们要训练一个模型，这个模型可以根据房子的特征来判断这个房子是否可以卖出去？现在我们拥有这方面的数据集，但是该数据集中特征有很多，特征数n=50X1=sizeX2=bedroomsX3=floorsX4=age……X50
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2024-01-14 14:29:06
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昨天上海新增两万多，久高不下，着实让人揪心，家里也没粮了，只能喝大米粥了！之前介绍了人工智能主要有人工智能类则主要包括模糊逻辑理论、神经网络、粗集理论、专家系统等。上一篇主要讲述了模糊逻辑理论，今天主要写写神经网络。可能网上的神经网络博客、文章比较多，大家一搜也能搜一堆，可能写的也有点重复，莫要见怪哈！目前在无人驾驶方面比较常用的就是卷积神经
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2023-12-13 23:04:08
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平时计算机领域的OR AND XOR逻辑问题就不去详说，大家都有学习过。基本的逻辑图如下：最开始神经网络解决线性可分问题给它带来了一次小高峰，但是在几年之后一个学者提出了XOR非线性问题的时候，并且专门写了一篇论文论述神经网络对非线性问题求解的无能为力直接给当年的神经网络的发展带来了寒冰时代。直到十几年后，多层网络的出现，也就是俗称的MLP(Multiply layer perceptron)才把
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2023-10-19 21:07:04
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神经网络跟支持向量机类似，有其相应的术语。如果理解了逻辑回归或maxent网络的原理，那么就已经理解了神经网络的基本神经元的工作原理。下面是一个神经元的示例。其中输入是三维的，即每个输入包含三个变量，通过基于参数W和b的变换就可以得到输出。在NLP中，maxent分类器一般形式如下：有监督学习中给出了类别集合C中数据d的分布。上式写成向量形式如下：J = sofxmax(λ·x)这里给出一个二分类
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2023-11-06 13:57:50
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在这一部分内容中，我们的主要目标是使用神经网络从零开始构建一个与、或、异或等逻辑运算门，具体而言这一章节是使用神经网络构建异或逻辑门。 逻辑运算门是构建电子单元模块的重要组成部门。顾名思义，逻辑运算
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2023-11-28 23:07:28
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在上一篇笔记中我们一起学习了单层感知器的原理，但针对于异或问题。我们的单层神经网络就束手无策了*异或运算： 0 0 输出为0，0 1输出为1， 1 0输出为 1， 1 1输出为 0即，针对以下四个点（0，0）（0，1）（1，0）（1，1）对应标签0 ，1，1，0时，我们无法完成分类。 运算结果如图所示 这时候我们就要引入一个新的东西-线性神经网络我们都知道感知器的
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2024-01-14 18:02:50
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吴恩达机器学习笔记及作业代码实现中文版第六章 神经网络学习特征和直观理解从本质上讲，神经网络能够通过学习得出其自身的一系列特征。神经网络中，单层神经元（ 无中间层）的计算可用来表示逻辑运算，比如逻辑与(AND)、逻辑或(OR)。逻辑与(AND)：下图中左半部分是神经网络的设计与 output 层表达式，右边上部分是 sigmod 函数，下半部分是真值表。我们可以用这样的一个神经网络表示 AND 函
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2023-12-16 17:13:28
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本课程对应的作业，本人已翻译，放在github上，地址如下：https://github.com/fuhuaxu/deeplearning-ai-assignment/tree/master/lesson1上节课我们主要对深度学习（Deep Learning）的概念做了简要的概述。我们先从房价预测的例子出发，建立了标准的神经网络（Neural Network）模型结构。然后从监督式学习入手，介绍了
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2024-01-02 16:48:24
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神经网络-逻辑回归目录 神经网络-逻辑回归目录逻辑回归概念tips梯度下降绘制计算分析图方法逻辑回归中的梯度下降简单的算法描述矢量化tipsnumpy广播机制引起的隐形 bug 以及解决回顾深度学习训练步走 逻辑回归概念定义： LossFun: costFun: tips这里不用普通 L1Loss 的原因：使用 L1loss 会使得 GD无法找到全局最优解(因为不是凸函数)costFun
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2023-10-08 19:17:24
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上节课我们主要对深度学习（Deep Learning）的概念做了简要的概述。我们先从房价预测的例子出发，建立了标准的神经网络（Neural Network）模型结构。然后从监督式学习入手，介绍了Standard NN，CNN和RNN三种不同的神经网络模型。接着介绍了两种不同类型的数据集：Structured Data和Unstructured Data。最后，我们解释了近些年来深度学习性能优于传统
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2024-03-12 16:42:18
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前两篇文章对多传感融合进行了总结，可以看出，数据融合各种方法之间具有一定的联系。将两种或者两种以上的方法结合起来从而形成新的方法，往往能够得到互相补充的目的，比仅仅使用一种方法得到的结果更优。今天主要讲讲方法结合进行优化，可能方法也比较多，所以举例说明即可。1.融合方法结合-模糊逻辑推理与神经网络相结合
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2023-10-11 14:31:54
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最近在刷吴恩达的coursea的机器学习视频，学完基于梯度下降的逻辑回归和基于梯度下降的神经网络后，就在反思这两者之间的区别，为什么必须使用神经网络？逻辑回归不能替代神经网络么？他们的区别是什么呢？ 答案：逻辑回归不能替代神经网络。 机器学习的本质其实是训练出一组参数，尽可能让基于这组参数的模型能正确识别出所有的样本。然而，逻辑回归所有参数的更新是基于相同的
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2023-08-13 22:50:17
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图1
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2024-01-02 15:07:56
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上节课我们主要对深度学习（Deep Learning）的概念做了简要的概述。我们先从房价预测的例子出发，建立了标准的神经网络（Neural Network）模型结构。然后从监督式学习入手，介绍了Standard NN，CNN和RNN三种不同的神经网络模型。接着介绍了两种不同类型的数据集：Structured Data和Unstructured Data。最后，我们解释了近些年来深度学习性能优于传统
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2024-01-02 17:04:53
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1、异或问题是每个讨论多层神经网络的人都会谈论的话题，问题的本身就是解决一个线性可分的问题。对应到几何的二维问题就是用一条直线划分两个分类的问题。 对于简单二维分类问题如果一个数字z代表分类，那么将这个过程写成公式： Z=f(x,y) 问题就转化为求解二维函数f(x,y)使其最接近给定的数据点。形象化的解释如下图：红蓝两色代表互不相同的两个类，如果以z=0.5作为分解线将其作为两类，问题划分。就很
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2023-12-09 08:52:37
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