1：神经网络算法简介2：Backpropagation算法详细介绍3：非线性转化方程举例4：自己实现神经网络算法NeuralNetwork5：基于NeuralNetwork的XOR实例6：基于NeuralNetwork的手写数字识别实例7：scikit-learn中BernoulliRBM使用实例8：scikit-learn中的手写数字识别实例 一：神经网络算法简介1：背景以人脑神经网络
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2023-08-08 13:11:15
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神经网络算法几乎成为深度学习的代名词，为解决不同的场景问题，新的算法层出不穷，而BP(Back Propagation)算法，又称为误差反向传播算法，是最早的人工神经网络中的一种监督式的学习算法。BP 神经网络算法在理论上可以逼近任意函数，基本的结构由非线性变化单元组成，具有很强的非线性映射能力。对于神经网络的介绍多偏向与理论推导，本文将从代码解析的角度，对BP的神经网络算法进行详细介绍，使读者在
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2023-11-21 17:38:21
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近日，Intel 开源了一个用于神经网络压缩的开源 Python 软件包 Distiller，它可以减少深度神经网络的内存占用、加快推断速度及节省能耗。Distiller 为 PyTorch 环境提供原型和分析压缩算法，例如产生稀疏性张量的方法和低精度运算等。项目地址：https://github.com/NervanaSystems/distiller/文档地址：https://nervanas
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2023-11-30 13:55:40
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根据前篇博文《神经网络之后向传播算法》，现在用java实现一个bp神经网络。矩阵运算采用jblas库，然后逐渐增加功能，支持并行计算，然后支持输入向量调整，最后支持L-BFGS学习算法。上帝说，要有神经网络，于是，便有了一个神经网络。上帝还说，神经网络要有节点，权重，激活函数，输出函数，目标函数，然后也许还要有一个准确率函数，于是，神经网络完成了：public class Net {
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2023-06-18 20:49:58
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机器学习系列 【三】神经网络一、神经网络简介二、误差反向传播1 信息前向传播2 误差反向传播2.1 输出层的权重参数更新2.2 隐藏层的权重参数更新2.3 输出层和隐藏层的偏置参数更新2.4 BP算法四个核心公式2.5 BP 算法计算某个训练数据的代价函数对参数的偏导数2.6、梯度下降实现参数更新三、梯度下降法1 批量梯度下降法（BGD）2 随机梯度下降法 (SGD)3 小批量梯度下降法(M-B
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2023-11-12 18:50:10
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超图神经网络(Hypergraph Neural Nerworks,HGNN)1. 超图学习(Hypergraph Learning)在本节中我们简单回顾超图的定义及常见性质。1.1 什么是超图超图与常见的简单图不同。对于一个简单图，其每条边均与两个顶点相关联，即每条边的度都被限制为2。而超图则允许每一条边的度为任何非负整数。超图的严格数学定义如下：超图是一个三元组\(G=<V,E,W>
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2023-09-15 23:23:41
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OpenCV中实现神经网络分类非常简单，使用CvANN_MLP定义分类器，CvANN_MLP_TrainParams设置训练参数，添加训练数据，使用train和predict进行训练和预测。 CvANN_MLP_TrainParams各训练参数说明： term_crit:训练算法的
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2024-04-11 08:12:50
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BP算法是一种有监督式的学习算法，其主要思想是:输入学习样本，使用反向传播算法对网络的权值和偏差进行反复的调整训练，使输出的向量与期望向量尽可能地接近，当网络输出层的误差平方和小于指定的误差时训练完成，保存网络的权值和偏差。具体步骤如下:(1)初始化，随机给定各连接权[w],[v]及阀值θi，rt。(2)由给定的输入输出模式对计算隐层、输出层各单元输出bj=f(■wijai-θj) ct=f(■v
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2023-07-05 20:09:27
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一、机器学习和深度学习的介绍1、定义：机器学习：是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。深度学习：是机器学习的分支，是一种以人工神经网络为架构，对数据进行特征学习的算法。2、区别项目特征提取数据量机器学习人工进行提取效果一般深度学习自动地进行特
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2024-01-15 09:57:21
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”本文是一个基于 NebulaGraph 上的图数据库、图算法、图神经网络的 ID Resolution/ID Mapping 方法综述，除了基本方法思想的介绍之外，我还给大家弄了可以跑的 Playground。“ - NebulaGraph 古思为基于图数据库的用户 ID 识别方法用户 ID 识别，是一个很常见的图技术应用场景，在不同的语境下它可能还被叫做 Entity Correlation（
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2023-12-26 22:08:02
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导语在上一次的小白学数据时间里，我们了解了什么叫做机器学习。目前最热门的一种机器学习方法叫做神经网络。它经历了90年代到00年代的深山归隐期，在10年代重出江湖的时候，已经令世人刮目相看。知道前几天在围棋界打败天下无敌手的AlphaGo吧（甚至输入法都提示我，G应该大写）?用的就是神经网络。神经网络这个听起来无比深奥的概念，其实小白也能够明白它是个啥。让我们试试是否可以“窥一斑而知全豹”。&nbs
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2023-08-10 20:49:53
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神经网络算法的局限性神经网络算法的局限性是：可以使用均值函数但是这个函数将获取嵌入的平均值，并将其分配为新的嵌入。但是，很容易看出，对于某些不同的图，它们会给出相同的嵌入，所以，均值函数并不是单射的。即使图不同，节点v和v’的平均嵌入聚合（此处嵌入对应于不同的颜色）将给出相同的嵌入。这里真正重要的是，你可以先用某个函数f(x)将每个嵌入映射到一个新的嵌入，然后进行求和，得到一个单射函数。在证明中，
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2023-08-01 15:22:40
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1.神经网络基础定义，人工神经网络，简称神经网络，在计算机领域中，是一种模拟生物神经网络的结构功能和计算的模型， 目的是模拟大脑某些机理与机制，实现某个方面的功能，如图像的识别，语音的识别等。神经网络的发展1958年，第一次兴起，以单层的神经网络为主。代表技术，感知机，模拟神经元的模型里，单层的神经网络提出，具有了神经网络的雏形。可以做一些简单的线性问题。1986年，第二次兴起，出现了多层的神经网
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2023-08-08 07:31:08
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我只会循环百度，循环问ChatGPT。。。卷积神经网络卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）是一种用于图像识别、语音识别等任务的深度学习算法。它是一种前馈神经网络，主要由卷积层、池化层、全连接层和激活函数等组成。CNN主要通过卷积层进行特征提取，池化层进行降维和过滤，全连接层进行分类或回归。其中，卷积层通过卷积操作提取图像的特征，而池化层通过对卷积输出进行
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2023-08-08 08:48:51
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神经网络一、定义二、生物神经网络介绍2.1 神经元2.3 神经元的特征2.4 组成神经网络三、构建神经网络3.1 构造神经元3.2 感知机3.3 构造神经网络 一、定义神经网络，是机器学习的一个分支，学名应该叫人工神经网络，将模拟生物神经网络(BNN) 的 数学模型 统称为人工神经网络模型，简称人工神经网络或者神经网络。二、生物神经网络介绍既然定义上说，神经网络其实是BNN的数学模型，那么我们再
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2023-08-27 22:57:17
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人工神经网络算法是模拟人的神经网络的一种算法.该算法像人一样，具有一定的学习能力。人工神经网络可以学会它所能表达的任何东西.该算法在模拟人类抽象思维方面较传统的算法具有优势，如图像识别 (人脸识别，车牌识别)， 声音识别方面已经有成熟的运用。 举个简单的例子可以说明人工神经网络和传统算法的差别所在 (等会也要实现):假设要解决这个问题: 写一个程序， 判断 0, 1, 2, 3 ...
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2023-07-19 12:56:19
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1 定义
神经网络是一种模拟人类大脑工作方式的计算模型，它是深度学习和机器学习领域的基础。神经网络由大量的节点（或称为“神经元”）组成，这些节点在网络中相互连接，可以处理复杂的数据输入，执行各种任务，如分类、回归、模式识别等。
2 基本组成
神经网络的基本组成主要包括节点（神经元）、层次、权重、偏置和激活函数。这些组件共同工作，使得神经网络能够学习和模拟复杂的非线性关系。
2.1 节点（神经元）
原创
2023-12-09 09:51:25
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SOM算法学习自组织映射算法是一种无监督学习方法，具有良好的自组织、可视化等特性，已经得到了广泛的应用和研究。作为一种聚类和高维可视化的无监督学习算法，是通过模拟人脑对信号处理得到的一种人工神经网络。可以运用这个理论实现模式识别信号处理、数据挖掘等理论和应用领域。基本原理它又输入层和输出层（竞争层）组成。输入层神经元数为n，输出层由m个神经元组成的以为或者二维平面阵列。网络是全连接的，即每个输入节
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2023-11-28 09:40:21
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前言平时很少写总结性的文章，感觉还是需要阶段性总结一些可以串在一起的知识点，所以这次写了下。 因为我写的内容主要在时序、时空预测这个方向，所以主要还是把rnn，lstm，gru，convlstm，convgru以及ST-LSTM一、 RNN最为原始的循环神经网络，本质就是全连接网络，只是为了考虑过去的信息，输出不仅取决于当前输入，还取决于之前的信息，也就是输出由之前的信息(也就是状态state)和
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2024-04-02 10:59:16
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学习了一段深度学习之后，对经典的CNN模型整理了一下，内容主要是参考了吴恩达老师的视频与《动手学深度学习》，如果有错误之处还望指正。 文章目录一、 LeNet-51.1简介1.2网络结构二、 AlexNet2.1简介2.2网络结构三、 VGG-163.1简介3.2网络结构四、 GoogLeNet4.1简介4.2网络结构五、 ResNet5.1简介5.2网络结构 一、 LeNet-51.1简介LeN
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2023-12-14 10:50:36
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