上篇文章中我们使用libtorch实现了LeNet-5卷积神经网络，并对Minst数据集进行训练与分类。本文我们尝试使用该实现的网络对更加复杂的Cifar-10数据集进行训练、分类。基于libtorch的LeNet-5卷积神经网络实现LeNet-5网络地总体结构如下，详细请参考上方地链接。1. Cifar-10数据集介绍Cifar-10是一个专门用于测试图像分类的公开数据集，其包含的彩色图像分为1
人工神经网络作为智能算法的一种，一直以来在实践方面取得了一定的成就，比如数字识别、信号处理、数据预测、内容分类等等，但是在理论方面还是缺乏相关的严格数学分析与证明。 至于神经网络的相关算法分析将在以后的文章中介绍，这里先介绍下神经网络的分类原理，不足之处请大家指教，相互进步。 研究中阅读到一些理解 图 1.1 3层前馈人工神经网络拓扑图 其中x1,x2,
基于卷积神经网络的ImageNet分类器 作者：Alex Krizhevsky-多伦多大学（加拿大）Ilye Sutskever-多伦多大学Geoffrey E. Hinton-多伦多大学 摘要 我们训练了一个大型的深度卷积神经网络去将2010年IL
有关于BP神经网络原理前人之述备矣，这里就暂且略过。从一年前第一次接触机器学习到现在，已经学习很多类似的智能学习算法，无论是遗传算法、群算法、模拟退火算法还是神经网络算法，在有监督的学习算法中，无非就是设计一个标准和进化方式，让结果与标准之间的误差越来越少，直到误差缩小到允许的范围内并收敛，我们谓之学习成功了。BP神经网络也是这样的，在BP神经网络学习的目标就是输出层输出的结果与真实值的差距尽可能
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2023-08-07 13:15:30
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# 循环神经网络进行分类
## 介绍
循环神经网络（Recurrent Neural Network, RNN）是一类用于处理序列数据的深度学习模型。与传统的前馈神经网络不同，RNN具有一定的记忆能力，能够处理具有时间依赖性的数据，例如文本、语音、视频等。在文本分类任务中，RNN常常被用于对文本进行情感分析、主题分类等。
本文将介绍如何使用Python和TensorFlow库来实现一个简单的循
原创
2023-07-31 05:08:00
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# BP神经网络进行分类
## 引言
BP神经网络是一种常用的机器学习算法，可以用于分类和回归任务。在分类任务中，BP神经网络可以通过学习样本的特征，将它们分为不同的类别。本文将介绍BP神经网络的原理和使用方法，并提供代码示例来演示其分类功能。
## BP神经网络原理
BP神经网络是一种前向反馈神经网络，它由输入层、隐藏层和输出层组成。每个层都由多个神经元组成，每个神经元都与上一层的所有神经元
CNN神经网络给图像分类（Matlab）你要看你的图像是什么。如果是彩色数字，先转成灰度。用MNIST训练网络。如果是各种主题，用彩色的imageNET训练。如果你的数据量大到足以与数据集媲美，那么直接用你的数据训练网络即可。在流行的数据集上训练完，你需要固定卷积池化层，只训练后面的全连接层参数，用你自己的数据集。CNN一是调整网络结构，几层卷积几层池化，卷积的模板大小等。而是在确定结构上调整参数
相关文章链接 机器学习——人工神经网络（NN） 机器学习——循环神经网络（RNN） 机器学习——长短期记忆（LSTM）
1、 人工神经网络分类方法从20世纪80年代末期，人工神经网络方法开始应用于遥感图像的自动分类。目前，在遥感图像的自动分类方面，应用和研究比较多的人工神经网络方法主要有以下几种：（1）BP（Back Propagation）神经网络，这是一种应用较广泛的前馈式网络，属于有监督分类算法，它将先验知识融于网络学习之中，加以最大限度地利用，适应性好，在类别数少的情况下能够得到相当高的精度，但是其网络的学
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2023-07-05 21:48:21
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摘要
一、网络特征二、网络介绍
1.LeNet
2.AlexNet3. VggNet4. GoogleNet5. ResNet6. DenseNet三、网络参数对比总结 摘要包含如下网络 LeNet、AlexNet、Vgg、GoogLeNet、ResNet、DenseNet。一、分类网络特征分类网络可以有效的提取物体特征, 不仅可以完成分类的任务, 同时可作为其
本代码在原链接代码的基础上进行了简化，改成了通用版本，只需设置必要参数（特别是 trainNum 的合理设置对分类结果尤为重要，一般在样本总量的85%左右较为合适，可根据实际需要自行调整）即可正常运行。本代码测试样例的data数据链接：链接：https://pan.baidu.com/s/1WP6wbK2jTW去掉我FQ6ZuRck05Vg 提取码：s85n %% 该代码为基于
神经网络有哪些主要分类规则并如何分类？神经网络模型的分类人工神经网络的模型很多，可以按照不同的方法进行分类。其中，常见的两种分类方法是，按照网络连接的拓朴结构分类和按照网络内部的信息流向分类。1按照网络拓朴结构分类网络的拓朴结构，即神经元之间的连接方式。按此划分，可将神经网络结构分为两大类：层次型结构和互联型结构。层次型结构的神经网络将神经元按功能和顺序的不同分为输出层、中间层（隐层）、输出层。输
# 如何利用Python对表格数据进行分类汇总
## 引言
在日常工作和生活中，我们经常需要对大量的表格数据进行整理和分析。表格数据的分类汇总是一个常见的需求，它可以帮助我们更好地理解数据、发现规律和做出决策。本文将介绍如何利用Python对表格数据进行分类汇总，并通过一个实际问题来演示具体的操作步骤。
## 实际问题描述
假设我们是一家电商平台的数据分析师，现在我们手上有一份订单数据表格，其
文章目录6 分类任务6.1 前置知识6.1.1 分类6.1.2 分类的网络6.2 动手6.2.1 读取数据6.2.2 functional模块6.2.3 继续搭建分类神经网络6.2.4 继续简化6.2.5 训练模型6.3 暂退法6.3.1 重新看待过拟合问题6.3.2 在稳健性中加入扰动6.3.3 暂退法实际的实现6.4 后话 6 分类任务在这一讲中，我们打算探讨一下神经网络中是如何处理分类任务
DNN 以及 CNN 的模型和前向反向传播算法，这些算法都是前向反馈的，模型的输出和模型本身没有关联关系。循环神经网络（Recurrent Neural Network）指一个随着时间的推移，重复发生的结构。它能够实现某种“记忆功能”，是进行时间序列分析时最好的选择。RNN 模型如下： 这个网络在 $t$ 时刻接收到输入 $x_t$ 之后，隐藏层
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2023-06-27 08:22:49
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概述： 基于 ENVI 平台，利用该平台自带的 Landsat tm5 多光谱遥感图像作为数据源，进行监督分类应用实验，并对其分类结果进行精度比较，结果表明：6 种监督分类方法中最大似然法分类精度较高，且计算时间相对较短，更普遍适合中低分辨率多光谱遥感图像分类工作。根据具体需求，同学们可以选择
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2023-07-17 15:11:41
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声明：文中内容基于山东某高校数据挖掘课程的课件，本系列文章为课程内容的个人总结以及笔记内容。神经网络感知机（M-P神经元模型）感知机激活函数BP神经网络异或问题多层神经网络下的异或问题 p、q为输入，OR、NAND为隐藏层，AND为输出多层神经网络的激活函数：Sigmoid(x)BP神经网络的结构BP神经网络的应用例子 把整个数据集根据训练集：验证集 为 7：3的比例进行划分（1）设计神经网络模型
1. 人工神经网络1.1 神经网络结构 人工神经网络（简称神经网络）是模拟人类大脑神经元构造的一个数学计算模型。 一个神经网络的搭建，需要满足三个条件。输入和输出权重（w）和阈值（b）多层感知器的结构1.2 神经网络运作过程其中，最困难的部分就是确定权重（w）和阈值（b）。必需有一种方法，可以找出答案。这种方法就是试错法。其他参数都不变，w（或b）的微小变动，记作Δw（或Δb），然后观察输出有什么
这篇文章主要介绍卷积神经网络1998年到2019年的20多种经典的网络，体会每种网络的前世今身以及包含的深邃思想。算是一个总结性的博客吧。。。目录一、1998年：LeNet二、2012年：AlexNet三、2013年：ZFNet四、2014年:亚军——VGGNet冠军——GoogLeNet五、2015年：ResNet六、2016年：DenseNet七、2017年：SENet一、1998年：LeNe
概念：人工神经网络是在现代神经生物学研究基础上提出的模拟生物过程，反映人脑某些特性的一种计算结构。人工神经元模型中的激活函数 其中 w_i·x_i为输入信号加权，θ为阈值（偏置量） 常见的形式有四种：阶跃式sigmoidReLuELu人工神经元网络神经元与神经元之间彼此连接成复杂的网络才有用。有两种主要的人工神经元网络。前馈型神经网络信息时有层次的，总是从前一层的神经元单向传递到下一层 隐含层的神
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2023-08-11 11:52:47
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