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
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2024-03-12 19:48:35
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神经网络原理讲解与过程梳理一、神经网络原理讲解与过程梳理1.数据输入层2.卷积计算层3.激励层1.什么是激活函数2.激活函数的用途？（或者说为什么我们需要激活函数）4.池化层5.全连接层卷积神经网络之训练算法卷积神经网络之优缺点卷积神经网络之典型CNN卷积神经网络之 fine-tuning卷积神经网络的常用框架总结 一、神经网络原理讲解与过程梳理卷积神经网络是一种前馈型神经网络, 受生物自然视觉
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2023-08-06 16:47:01
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## 实现神经网络绘图的流程
为了帮助你实现神经网络绘图，我将提供以下步骤和相应的代码示例。首先，我们需要安装Python和一些必要的库，例如`numpy`和`matplotlib`。然后，我们将按照以下流程进行实现：
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---- |
| 1 | 导入所需的库 |
| 2 | 创建输入层、隐藏层和输出层的神经元数量 |
| 3 | 初始化神经网络的权重和
原创
2023-07-22 14:42:35
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基于神经网络的具体算法DEC 一、简介聚类特别依赖特征空间的选择；先前很少有研究来解决用于聚类的特征空间学习问题；本文提出了一种称为的聚类方法，该方法通过迭代方式来同时学习特征空间(向量表示)并完成聚类；二、聚类算法DEC 将个点聚类至个簇，每个簇均有一个质心。本文不直接在数据空间上聚类，而是通过非线性映射，将数据空间映射至特征空间，其中是可学习参数。为了避免维度灾难，的维度远远小于。至于非线性
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2023-10-17 23:30:04
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GoogLeNet网络特点引入了 Inception 结构（融合不同尺度的特征信息）使用 1X1 的卷积核进行降维以及映射处理丢弃全连接层，而使用平均池化层（这大大的减少了模型参数） 大量的文献表明可以将稀疏矩阵聚类为较为密集的子矩阵来提高计算性能，就如人类的大脑是可以看做是神经元的重复堆积，因此，GoogLeNet团队提出了Inception网络结构，就是构造一种“基础神经元”结构，模仿视觉神经
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2023-10-20 11:03:37
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数据中心网络堆叠原理与部署1.堆叠技术简介定义：堆叠是将多台设备通过物理线缆连接，虚拟成一台逻辑上的交换机系统特点：交换机多虚一：将多台交换机虚拟成一台交换机，控制平面合一，统一管理转发平面合一：堆叠内物理设备实时同步各种转发表项，对外展现出一台设备在转发数据跨设备链路聚合：多台物理设备堆叠后可以认为是逻辑的一台设备，不同物理设备的链路可以聚合成一条链路 2.堆叠技术的作用简化运维：整个
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2023-12-18 12:07:49
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2020/07/31过去十年来，神经网络的训练速度得到了大幅提高，使得深度学习技术在许多重要问题上的应用成为可能。随着摩尔定律即将走向终结，通用处理器的的改进未取得明显成效，机器学习社区越来越多地转向专用硬件来谋求额外的加速。GPU 和 TPU 针对高度并行化的矩阵运算进行了优化，而矩阵运算正是神经网络训练算法的核心组成部分。在高层次上，这些加速器可以通过两种方式来加速训练。首先，它们
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2023-12-30 22:04:38
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【问题背景】 人工神经网络（Artificial Neural Network）是一种新兴的具有自我学习能力的计算系统，在模式识别、函数逼近及贷款风险评估等诸多领域有广泛的应用。对神经网络的研究一直是当今的热门方向，兰兰同学在自学了一本神经网络的入门书籍后，提出了一个简化模型，他希望你能帮助他用程序检验这个神经网络模型的实用性。【问题描述】  
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2024-01-21 06:37:00
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编辑丨极市平台导读12个高效画图的工具汇总！ 1. draw_convnet一个用于画卷积神经网络的Python脚本https://github.com/gwding/draw_convnet 2. NNSVGhttp://alexlenail.me/NN-SVG/LeNet.html 3. PlotNeuralNethttps://github.com/HarisIqbal88/P
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2024-03-06 05:40:11
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% 线性神经网络
% 感知器的传输函数只能输出两种可能的值,而线性神经网络的输出可以是任意值
% 线性神经网络采用widow-hoff学习规则,即lms(least mean square)来更新权值和偏置
%% 1.newlind--设计一个线性层
%{
语法格式: net=newlind(P,T,Pi)
P: R×Q矩阵,包含Q个训练输入向量
T: S
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2023-10-08 19:07:53
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GitHub做这个的初衷是源自自己的一个困惑，自己这一段时间学习deep learning and neural network这本书，基本原理也懂了一些，当找到源码的时候，就用python运行了一下，minst数据集是一整个文件，你看不到每个手写数字长什么样，也不知道他们的标签怎么样。这样就开始运行代码，看着眼前的黑框出现的准确率，除了第一次运行有些新奇，然后就没有什么感觉了，只能证明别人的代码
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2024-04-08 08:46:45
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## 如何在 MATLAB 中绘制神经网络图
### 导言
在现代机器学习和深度学习中，神经网络是一种非常强大的模型。通过绘制神经网络图，我们可以更好地理解网络结构和参数之间的关系，进而优化模型性能。本文将介绍如何使用 MATLAB 在绘制神经网络图中进行可视化。
### 概述
绘制神经网络图的过程可以分为以下几个步骤：
1. 定义神经网络结构
2. 绘制神经网络图
3. 设置节点和连接的属
原创
2023-12-25 05:49:44
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一、引言 在前一篇关于神经网络的文章中，给出了神经网络中单个神经元的结构和作用原理，并且用梯度下降的方法推导了单个SIMGOID单元的权值更新法则。在文章的最后给了一个例子，我们以一个4维的单位向量作为特征，映射到一维的[0,1]的空间中，我们采用了一个感知器单元，实验结果发现经过15000次(实际应该在5000次左右已经收敛了)的训练后，对于给出的特征向量，感知器单元总是能够得到很接近我们预期的
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2023-12-10 16:48:11
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一般文献中卷积过程多是对一个通道的图像进行卷积， 但实际中图篇是多通道的，卷积核个数也大于1。比如10个卷积核，得到10个feature map， 那么输入图像为RGB三个通道呢，输出就为 30个feature map 吗， 答案肯定不是的。 输出的个数依然是 卷积核的个数，仍然是10个featuremap， 每一层输出feature map 个数 就是该层卷积核的个数。实际上，卷积操作通过卷积核
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2024-01-22 05:47:48
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图卷积神经网络入门笔记 图卷积神经网络图卷积神经网络入门笔记1CNN1.1CNN的成功2欧式数据网络到非欧数据的迁移2.1主要困难2.2目标3卷积3.1卷积认识小结：3.2卷积定义4 Spectral method （谱方法）4.1图卷积神经网络的输入输出4.2拉普拉斯算子4.3 图傅里叶变换（Graph Fourier Transform）4.4 在谱域中定义卷积（Define convolut
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2023-10-12 13:29:51
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神经网络架构大盘点：从基本原理到衍生关系http://www.52ml.net/19279.html 将这些架构绘制成节点图的一个问题：它并没有真正展示这些架构的工作方式。比如说，变自编码器（VAE）可能看起来和自编码器（AE）一样，但其训练过程却相当不同。训练好的网络的使用案例之间的差别甚至更大，因为 VAE 是生成器（generator），你可以在其中插入噪声来得到新样本；而 AE
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2023-08-16 21:52:02
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“ 此篇介绍如何使用C++加载OpenCV DNN模块库来调用深度神经网络模型以及一些应用”目前，深度神经网络广泛应用于用于图像处理的各个领域，OpenCV4丰富了DNN模块，增加了与深度神经网络相关的函数及比较前沿的算法，以下就此展开描述：>注意：此篇不对如何训练出深度神经网络模型做出概述！后续会单独出文说明。以下，围绕对深度神经网络模型的应用。软硬件环境：Ubuntu20.04
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2023-09-05 22:24:18
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CNN卷积神经网络概述什么是神经网络神经网络的基本单位前馈神经网络卷积神经网络为什么要卷积神经网络什么是卷积一维卷积二维卷积卷积神经网络结构卷积层汇聚层全连接层 什么是神经网络人工神经网络实质上是数学模型，这些模型主要是通过对人脑的神经元网络进行抽象，构建人工神经元，并按照一定拓扑结构来建立人工神经元之间的连接，来模拟生物神经网络.神经网络的基本单位神经元，是构成神经网络的基本单元，其主要是模拟
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2023-08-09 10:11:07
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Revisiting multiple instance neural networks回顾多示例神经网络1、Abstract 近年来，神经网络和多实例学习(MIL)都是人工智能相关研究领域的热门课题。深度神经网络在监督学习问题上取得了巨大的成功，而MIL作为一种典型的弱监督学习方法，在计算机视觉、生物识别、自然语言处理等许多应用中都是有效的。在这篇文章中，我们回顾了多实例神经网络(MINNs)，
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2024-04-02 08:45:37
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一、BP_ Adaboost模型 Adaboost 算法的思想是合并多个“弱”分类器的输出以产生有效分类。其主要步骤为 ：（1）首先给出弱学习算法和样本空间（x， y） ，从样本空间中找出 m 组训练数据，每组训练数据的权重都是 1 /m。（2）用弱学习算法迭代运算 T 次，每次运算后都按照分类结果更新训练数据权重分布，对于分类失败的训练个体赋予较大权重，下一次迭代运算时更加
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2023-09-15 23:47:27
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