文章目录一、神经网络表述模型表示1模型表示2逻辑运算多元分类二、神经网络代价函数三、反向传播算法四、梯度检验五、使用神经网络时的步骤： 一、神经网络表述我们之前学的，无论是线性回归还是逻辑回归都有这样一个缺点，即：当特征太多时，计算的负荷会非常大。 假设我们希望训练一个模型来识别视觉对象（例如识别一张图片上是否是一辆汽车），我们怎样才能这么做呢？一种方法是我们利用很多汽车的图片和很多非汽车的图片
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2023-06-15 09:21:37
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1. 简介贝叶斯神经网络不同于一般的神经网络，其权重参数是随机变量，而非确定的值。如下图所示：也就是说，和传统的神经网络用交叉熵，mse等损失函数去拟合标签值相反，贝叶斯神经网络拟合后验分布。这样做的好处，就是降低过拟合。2. BNN模型BNN 不同于 DNN，可以对预测分布进行学习，不仅可以给出预测值，而且可以给出预测的不确定性。这对于很多问题来说非常关键，比如：机器学习中著名的 Explora
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2023-08-11 17:12:08
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一、人工神经网络 人工神经网络（Artificial Neural Network，ANN），简称神经网络（Neural Network）或类神经网络，是一种模仿生物网络（动物的中枢神经系统，特别是大脑），的结构和功能的数学模型，用于对函数进行估计和近似。和其他机器学习方法一样，神经网络已经被用于解决各种各样的问题，例如：机器视觉和语音识别，这些问题都是很难被传基于规则的编程所解决的。1
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2023-10-14 15:59:56
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一.多层向前神经网络BackPropagation算法是应用在多层向前神经网络训练.1.多层向前神经网络由以下部分组成：输入层(input layer), 隐藏层 (hidden layers), 输入层 (output layers)每层由单元(units)组成输入层(input layer):是由训练集的实例特征向量传入,经过连接结点的权重(weight)传入下一层隐藏层:个数可以是任意的,输
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2023-07-11 17:02:45
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http://fann.sourceforge.net/fann_en.pdf
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2016-09-04 00:55:00
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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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多层网络的学习能力比单层感知机强很多，要训练多层网络，简单的感知机学习规则显然不够，需要更强大的学习算法。误差逆传播（Error BackPropagation）算法就是学习算法中的杰出代表。现实任务中使用神经网络时，大多是使用BP算法进行训练。需要注意的是，BP算法不仅可以用于多层前馈神经网络，还可以用于其他类型的神经网络。通常说BP网络时，常指利用BP算法训练的多层前馈神经网络。
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2023-01-11 11:19:53
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神经网络算法原理一共有四种算法及原理，如下所示：1、自适应谐振理论（ART）网络。自适应谐振理论（ART）网络具有不同的方案。一个ART-1网络含有两层一个输入层和一个输出层。这两层完全互连，该连接沿着正向（自底向上）和反馈（自顶向下）两个方向进行。2、学习矢量量化（LVQ）网络。学习矢量量化（LVQ）网络，它由三层神经元组成，即输入转换层、隐含层和输出层。该网络在输入层与隐含层之间为完全连接，而
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2023-08-30 21:33:13
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Matlab神经网络原理中可以用于寻找最优解的算法有哪些？若果对你有帮助，请点赞。神经网络的结构（例如2输入3隐节点1输出）建好后，一般就要求神经网络里的权值和阈值。现在一般求解权值和阈值，都是采用梯度下降之类的搜索算法（梯度下降法、牛顿法、列文伯格-马跨特法、狗腿法等等），这些算法会先初始化一个解，在这个解的基础上，确定一个搜索方向和一个移动步长（各种法算确定方向和步长的方法不同，也就使各种算法
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2023-08-14 15:07:58
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Hopfield神经网络用python实现讲解？神经网络结构具有以下三个特点：神经元之间全连接，并且为单层神经网络。每个神经元既是输入又是输出，导致得到的权重矩阵相对称，故可节约计算量。在输入的激励下，其输出会产生不断的状态变化，这个反馈过程会一直反复进行。假如Hopfield神经网络是一个收敛的稳定网络，则这个反馈与迭代的计算过程所产生的变化越来越小，一旦达到了稳定的平衡状态，Hopfield网
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2023-08-07 14:26:40
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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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神经网络算法实例说明有哪些？在网络模型与算法研究的基础上，利用人工神经网络组成实际的应用系统，例如，完成某种处理或模式识别的功能、构作专家系统、制成机器人、复杂系统控制等等。纵观当代新兴科学技术的发展历史，人类在征服宇宙空间、基本粒子，生命起源等科学技术领域的进程中历经了崎岖不平的道路。我们也会看到，探索人脑功能和神经网络的研究将伴随着重重困难的克服而日新月异。卷积神经网络通俗理解人体神经网络
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2023-08-14 16:58:03
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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，其本质其实是一种有向图。从输入层通过节点（神经元）的加权输入到下一层节点，直到输出层。可以参考知乎上的科普版神经网络下面所采用的编程语言是matlab步骤如下所示：1、读取训练数据，并对其进行归一化2、构造期望的输出值3、创建神经网络，并设置训练参数4、基于训练数据对神经网络进行训练5、读取测试数据，并对其进行归一化6、进行仿真7、统计正确的识别率将Iris数据集分为2组，每组各75
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2024-01-07 20:54:24
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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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文章目录1.文件介绍2.核心算法cnn算法3.操作步骤1.预处理数据2.生成数据集3.执行训练4.执行预测5.框架安装方法6.代码测试模型：infer_model模型：infer_model1预测图片7.链接 1.文件介绍create_data_start.py 文本处理方法create_data_utils.py 文本处理工具model.py 模型文件1 多模态学习文件，这是针对不规则数据集的
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2023-08-12 21:29:15
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目录背景知识人工神经元模型激活函数 网络结构工作状态学习方式BP算法原理算法实现（MATLAB）背景知识在我们人体内的神经元的基本结构，相信大家并不陌生，看完下面这张图，相信大家都能懂什么是人工神经网络？人工神经网络是具有适应性的简单神经元组成的广泛并互连的网络，它的组织能够模拟生物神经系统对真实世界物体作出的交互式反应。人工神经网络具有自学习、自组织、较好的容错性和优良的非线性逼近能力
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2023-09-01 11:51:43
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3D特征图表示为 [H x W x D],其中 H是高度，W是宽度，D是深度。理解3D特征图是打开卷积层的钥匙，3D特征图可以看作D个2D数据，每个2D数据的尺寸均是 [H x W]，称为特征图，3D特征图总共有D特征图。升级做法如下：每个特征图都分别与一个卷积核进行卷积运算，这样就得到D个特征图，这D个特征图先进
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2023-08-05 18:26:57
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1. 定义：人工神经网络（Artificial Neural Networks，简写为ANNs）也简称为神经网络（NNs）或称作连接模型（Connection Model），它是一种模仿动物神经网络行为特征，进行分布式并行信息处理的算法数学模型。这种网络依靠系统的复杂程度，通过调整内部大量节点之间相互连接的关系，从而达到处理信息的目的。2. 算法：在理论模型研究的基础上构作具体的神经网络模型，以实
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2023-08-21 11:37:38
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近来迷上机器学习了，特别是神经网络这一段，很有科幻片的味道，这里把神经网络的内容整理成一篇博客，欢迎大家点评。
神经网络是让计算机模仿人的神经网络结构，设计出的一种算法，（简写ANN），有时候也称为连接模型（Connection Model）,具体的说，就是模仿动物的神金网络行为特征，来
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2023-11-20 02:13:45
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