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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1.定义： 设A是n阶矩阵，如果数λ和n维非零向量x使关系式(1)成立，那么，这样的数λ称为矩阵A的特征值，非零向量x称为A的对应于特征值λ的特征向量（1）式还可以写为：（2）如果想求出矩阵对应的特征值和特征向量就是求式（2）的解了2.特征值和特征向量的相关函数（1）eig(A)：求包含矩阵A的特征值的向量>> A=[3 -1;-1 3];
eig(A)%求包含矩阵A的特征值的向量
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2023-09-21 20:42:56
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文章目录 1. 特征选择问题2. 二进制粒子群算法3. 广义回归神经网络（GRNN）分类4. 部分代码展示5. 仿真结果展示6. 资源获取 1. 特征选择问题特征选择是指从原始数据中选择最具有代表性和有用性的特征，以用于建模和预测任务。它是机器学习和数据挖掘中的重要步骤，可以提高模型的性能和解释能力，并降低计算成本和过拟合的风险。特征选择的方法可以分为三大类：过滤方法（Filter method
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2023-12-18 20:34:23
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先来复习下上篇笔记的激活函数，其作用，可以理解为每个网络之间的处理器，但它归属于上一个网络，从上一个网络出来，做一下处理，然后再将输出的数据传到下一个网络或者输出。作用：提供非线性能力，增加运算简单度，增强鲁棒性（也就是神经网络系统稳定性）。性质：处处可微分，定义域为负无穷到正无穷， 值域在（-1，1）之间比如（0,1）（-1，1）。函数：sigmoid函数，tanh函数，Relu函数，Leaky
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2023-11-07 06:33:35
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导读表征学习的目标是从数据中提取足够但最少的信息。传统上，该目标可以通过先验知识以及基于数据和任务的领域专业知识来实现，这也被称为特征工程。特征工程是利用人类的现有知识的一种方式，旨在从数据中提取并获得用于机器学习任务的判别信息（比如从音频中通过傅立叶变换提取出mel频谱）。特征工程的缺点：需要领域专家的密集劳动，这是因为特征工程可能需要模型开发者和领域专家之间紧密而广泛的合作。不完整的和带有偏见
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2023-09-06 18:50:59
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人工神经网络是由人工建立的有以有向图为拓扑结构的动态系统，它通过对连续断续的输入状态响应而进行信息处理. 神经元作为神经网络信息处理的基本单位，模拟生物神经元传递信息，具有多输入单输出非线性特性。神经网络是由简单的信息处理单元组成的巨量并行处理、平行计算、分布式存储的处理器，具有存储经验知识并利用有用知识处理问题的功能，可以把神经网络看作是一个自适应系统。神经网络特点1、
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2023-09-25 18:25:50
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视频是唐宇迪博士讲解的，但是这个up主发的有一种东拼西凑的感觉，给人感觉不是很完整一、卷积神经网络（优势：计算机视觉） 1、卷积的作用：特征提取，本质就是提取卷积核那个大小区域中的特征值2、利用不同的卷积核对同一数据进行提取，可以得到多维度的特征图，丰富特征内容3、边缘填充（padding）可以解决边缘特征在提取时权重不高的问题4、卷积的结果公式：
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2023-12-07 13:43:00
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## **GAT图神经网络特征值过大**
### 1. 引言
图神经网络（Graph Neural Network，简称GNN）是近年来兴起的一种深度学习方法，用于处理图数据。与传统的神经网络不同，GNN能够对节点和边之间的关系进行建模，从而实现对图数据进行学习和预测。其中，GAT图神经网络（Graph Attention Network，简称GAT）是GNN的一种变体，通过注意力机制来对节点进
原创
2023-09-08 05:43:58
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提取数据特征值的bp神经网络实现流程
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为了帮助刚入行的小白实现"提取数据特征值bp神经网络"，我将为他提供一个详细的实现流程，并提供每一步所需的代码和注释。让我们开始吧！
## 流程步骤
以下表格展示了实现"提取数据特征值bp神经网络"的步骤。
| 步骤 | 描述 |
|---|---|
| 1 | 数据预处理 |
| 2 | 特征工程 |
| 3 | 构建bp神经网络 |
| 4
原创
2023-11-24 06:28:50
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用特征迭代次数的方法构造神经网络的光谱，网络结构是(mnist 2 ,mnist x)81-30-2-(1,0) || (0,1)将28*28的图片压缩到9*9，三层网络的节点数量分别是81*30*2，让2向（1，0）收敛让x向（0，1）收敛，让x分别等于3-9.网络的迭代停止的标准是|输出函数-目标函数|<δ让δ=1e-6，重复收敛999次，统计平均值和分布，然后用得到的迭代次数的分布数据
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2023-12-06 18:36:41
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神经网络一、非线性假设对于之前的线性回归等，一般特征数比较有限，可能只有几个，但是对于神经网络来说，特征数可能有上百万个。比如一副50 * 50的RGB图像，它的像素点有50 * 50 * 3 个，这些都是特征值。因此用线性回归、Logistic回归并不能很好的解决这样的问题，因为特征太多了。 因此采用神经网络，可以很好的应对这些特征很多的特征空间。二、神经元以下是一个神经元的基本结构： 在这幅图
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2023-10-26 11:34:47
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深度学习是近几年人工智能领域的核心技术，随着它的不断深入发展，才有了人工智能今天的崛起和落地应用。谈到深度学习，就不得不提图神经网络(GNN)，毕竟图神经网络正是深度学习技术的根本和基础。下面我将用三分钟带你解读图神经网络，主要内容包括图神经网络的定义、兴起和用途。什么是图神经网络?1、图神经网络的定义近些年来，图神经网络的兴起与用途成功推动了人工智能在模式识别和数据挖掘的研究。GNN全名图神经网
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2023-10-25 17:42:19
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一、NMS是什么？NMS（non maximum suppression）即非极大值抑制，广泛应用于传统的特征提取和深度学习的目标检测算法中。NMS原理是通过筛选出局部极大值得到最优解。 在2维边缘提取中体现在提取边缘轮廓后将一些梯度方向变化率较小的点筛选掉，避免造成干扰。 在三维关键点检测中也起到重要作用，筛选掉特征中非局部极值。 在目标检测方面如Yolo和RCNN等模型中均有使用，可以将较小分
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2024-04-02 11:50:30
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与数据降维相同，特征提取和转换也是处理大数据的一种常用方法和手段，其目的是创建新的能够代替原始数据的特征集，更加合理有效地展现数据的重要内容。特征提取指的是由原始数据集在一定算法操作后创建和生成的新的特征集，这种特征集能够较好地反映原始数据集的内容，同时在结构上大大简化。 MLlib中目前使用的特征提取和转换方法主要有TF-IDF、词向量化、正则化、特征选择等。1.TF-IDFMLlib中使用TF
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2023-12-18 13:11:26
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1.特征抽取 ①字典特征抽取from sklearn.feature_extraction import DictVectorizer
def dictvec():
list=[{'city':'北京','temperature':100},{'city':'上海','temperature':80},{'city':'广州','temperature':20}]
dic
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2023-08-04 19:27:21
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神经网络初探在本文中，我将初步介绍神经网络有关的概念和推导，本文是后续深度学习的入门，仅对神经网络做初步理解，后续文章中会继续进行学习。定义什么是神经网络呢？这里引用Kohonen的定义:神经网络是由具有适应性的简单单元组成的广泛并行互连的网络，它的组织能够模拟生物神经系统对真实世界物体所作出的交互反应。可以看出神经网络的几个重要特点：简单的基本单元、互连、模拟生物、具有交互反应。为什么使用神经网
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2024-05-22 21:23:56
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一、初始Pytorch卷积模块1、卷积神经网络基本结构（1）输入层 一般输入层的大小应该是能够以被2整出多次的，常用的数字包括32，64，96，224。可以将图片缩放到常用尺寸，进行输入（2）卷积层 应该尽可能使用小尺寸的滤波器，比如3×3或5×5，滑动步长1。还有一点就是需要对输入数据进行零填充，这样可以有效的保证卷积层不会改变输入数据体的空间尺寸。如果必须使用更大的滤波器尺寸如7×7，通常用在
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2023-09-17 00:51:06
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卷积可以作为机器学习中的“特征提取器”。我们在前面的讲述中，提到过机器学习中分类模型的“特征提取器 + 分类器”的串联结构。在传统的机器学习中，特征提取器是人为选定的，而分类器的参数则是用数据进行训练得到的。也就是“人为确定特征 + 数据训练分类器”的方式。然而，这种方式并不是万能的，主要问题在于前半部分。卷积神经网络特征提取特征难题因为，好的特征，特别在高维空间中的特征，很多情况下，是不容易直接
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2023-11-12 08:28:00
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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
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2024-02-06 13:50:13
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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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