目前深度学习和神经网络算法最典型的有两个应用实例，一个是图像识别，一个是语音识别。上一篇文章讲到图形识别的卷积神经网络（CNN）就广泛应用在了图像别方面，而这篇文章就来讲另一个广泛应用于语音识别的算法循环神经网络（RNN）。如果说CNN通过滤波器识别出图片中空间像素的关系，那么RNN就能够在时间序列的数据中找到规律，从而预测未来。所以RNN与CNN最大的不同就是， RNN的神经元输入的不仅是要有当
1、卷积结构 卷积神经网络结构包括：卷积层，降采样层，全链接层。每一层有多个特征图，每个特征图通过一种卷积滤波器提取输入的一种特征，每个特征图有多个神经元。 卷积层：通过卷积运算，可以使原信号特征增强，并且降低噪音。他的核心是一个对于原图片进行一个卷积运算，每一个卷积运算对应一
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2023-07-04 14:51:34
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BP神经网络衰落
1986年，Geoffrey Hinton和David Rumelhart联合在Nature上发表论文，将BP算法用于神经网络模型，实现了对权重参数的快速计算。1990年，Yann LeCun发表文章，采用BP神经网络实现对手写数字的识别，这可以被视作神经网络的“第一个”重大应用。俄罗斯学者Vladmir Vapnik在1963年提出的支撑向量机（Support Vecto
matlab怎么利用神经网络做预测谷歌人工智能写作项目：小发猫如何利用matlab进行神经网络预测matlab带有神经网络工具箱，可直接调用，建议找本书看看，或者MATLAB论坛找例子常见的神经网络结构。核心调用语句如下：%数据输入%选连样本输入输出数据归一化[inputn,inputps]=mapminmax(input_train);[outputn,outputps]=mapminmax(o
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2023-10-31 21:48:32
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循环神经网络的前向传播和反向传播。
循环神经网络主要运用在序列数据之中，因此下文将以比较典型的文本数据进行分析。一、 Vocabulary对于神经网络，我们输入的X必须是数字，不然无法参与计算。因此这里就创建一个vocabulary，给每一个词编码。比如a可能代表1，b可能代表452等；随后我们使用one_hot来代表这些单词。一般来说，词典的大小，将会
入门GAN对抗训练MNIST数据集GAN简介GAN应用GAN的基本结构GAN的基本原理GAN实践激活函数GAN在MNIST数据集上的体现训练结果模型训练损失折线图 GAN简介生成式对抗网络（GAN, Generative Adversarial Networks ）是一种深度学习模型，是近年来复杂分布上无监督学习最具前景的方法之一。模型通过框架中（至少）两个模块：生成模型（Generative
上篇介绍了RNN循环神经网络，上篇在最后说明了RNN有梯度爆炸和梯度消失的问题，也就是说RNN无法处理长时间依赖性问题，本篇介绍的LSTM（长短时记忆网络）是应用最多的循环神经网络，当提到循环神经网络时一般都特指LSTM，如果以将RNN视为一种思想，那么LSTM是循环神经网络的具体实现。通过‘门’运算引入细胞状态的概念(Cell state),LSTM可以较好的利用历史记录信息。一、
与ANN的第一次约会：ANN是什么？反向传播算法Connection Mode of Neural Network 神经网络的连接方式According to the connection range between nodes, the neural network can be divided into fully connected neural network and partially
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2023-08-04 15:19:25
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1. 集成学习概念、个体学习器概念2. boosting bagging3. 随机森林思想4. 个体学习器结合策略5. 随机森林的推广6. 优缺点7. sklearn参数一、集成学习概念 集成学习（Ensemble Learning）不是一个单独的机器学习算法，而是通过构建并结合多个机器学习器来完成学习任务。随机森林中的“森林”，顾名思义，很多棵树在一起，算法决策结果也不
光学，结构光，双目视觉，点云处理，点对特征，三维噪点过滤Interview problem：2、SVM1>SVM与神经网络的关系线性SVM的计算部分和一个单层神经网路一样，都是一个矩阵乘积。SVM的关键在于它的Hinge Loss以及maximum margin的想法，其实这个loss也可以应用在神经网络里。对于处理非线性任务时，SVM和神经网络走了两条不同的路：神经网络通过多个隐层+激活函
1.算法描述聚类就是按照某个特定标准把一个数据集分割成不同的类或簇，使得同一个簇内的数据对象的相似性尽可能大，同时不在同一个簇中的数据对象的差异性也尽可能地大。即聚类后同一类的数据尽可能聚集到一起，不同类数据尽量分离。主要的聚类算法可以划分为如下几类：划分方法、层次方法、基于密度的方法、基于网格的方法以及基于模型的方法。下面主要对k-means聚类算法、凝聚型层次聚类算法、神经网络聚类算法之SOM
文章目录一 、导读二、作者简介三、背景介绍3.1 图网络相关定义：3.1.1 图定义3.1.2 图网络3.1.3 最先提出图神经网络的工作3.2 图网络框架：3.2.1 计算单元GN block内部结构：三个“update”函数和三个“aggregation”函数。3.2.2 核心设计原则：四、代表性工作4.1 Message-passingneural network4.2 Non-local
卷积神经网络好久没写东西了，惭愧。。。。 声明：此文只是作者作为搬运工从别的博客进行复制，以变自己留做学习。如有错误恳请纠正在切入卷积神经网络之前我们首先得明白这几个东西：卷积，bp神经网络，池化，卷积神经网络结构。以及最后的代码实现，和作者网上抄的几个例子。卷积看似比较奥秘的东西，其实就是图像矩阵与卷积核对应值相乘，然后再将其值进行求和。 3 * 3 的像素区域R与卷积核G的卷积运算：R5(
目录1.VGG网络简介一.VGG概述 二.VGG结构简介2.VGG的优点3.VGG亮点所在计算量感受野1.VGG网络简介一.VGG概述VGGNet是牛津大学视觉几何组(Visual Geometry Group)提出的模型，该模型在2014ImageNet图像分类与定位挑战赛 ILSVRC-2014中取得在分类任务第二，定位任务第一的优异成绩。VGGNet突出的贡献是证明了很小的卷积，通
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2023-08-18 15:39:52
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郑重声明：原文参见标题，如有侵权，请联系作者，将会撤销发布！ArXiv 2021 Abstract 脉冲神经网络(SNN)与深度神经网络(DNN)相比，处理速度更快、能耗更低、生物可解释性更强，有望接近强人工智能。强化学习类似于生物学中的学习。研究SNN和RL的结合具有重要意义。我们提出了带有STBP的脉冲蒸馏网络(SDN)的强化学习方法。该方法通过蒸馏有效避免了STBP的弱点，在分类
初识神经网络一、神经网络推导思路无论是线性回归还是逻辑回归都有一个缺点：当特征太多的时，计算负荷会非常大。例如在图片识别的模型中，由于每个像素都是255个特征，而一个50×50像素的小图片，都拥有巨大量的特征，普通的逻辑回归模型，不能有效处理这么多特征，这时我们需要神经网络算法。1、神经网络模型 如图所示，神经网络模型分为：输入层、中间层（隐藏层）、输出层。 神经网络模型是逻辑单元按照不同层级组织
实现之前所说的上传Matlab实现随机森林、神经网络、Lasso回归的承诺。Lassolasso具有降维的功能，但区别于PCA，lasso直接减少特征数，做的是特征选择，PCA是通过空间转换将特征空间从高维空间转换到低维空间，是降维（PCA的缺点是丢失语意）。当特征有很强的语意的时候，用LASSO更好，后续的分析会更高的保持可解释性，可以给出y=wx表达式（y、w、x均为向量）；反之，数据的语意性
目录1 概述2 粒子群优化算法3 BP神经网络4 PSO优化 BP网络算法5 运行结果6 参考文献 7 Matlab代码实现1 概述在工程应用中经常会遇到一些复杂的非线性系统,这些系统的状态方程复杂,难以准确的用数学方法建模,而BP神经网络实质上实现了一个从输入到输出的映射功能,数学理论证明三层的神经网络就能够以任意精度逼近任何非线性连续函数,具有非常强的非线性映射
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2023-10-12 13:40:52
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人工智能算法有哪些同意上一个回答，我来补充一下决策树决策树是在已知各种情况发生概率的基础上，通过构成决策树来求取净现值的期望值大于等于零的概率，评价项目风险，判断其可行性的决策分析方法，是直观运用概率分析的一种图解法。由于这种决策分支画成图形很像一棵树的枝干，故称决策树。随机森林在机器学习中，随机森林是一个包含多个决策树的分类器， 并且其输出的类别是由个别树输出的类别的众数而定。逻辑回归
本文主要是对CNN和RNN的理解，通过对比总结各自的优势，同时加深自己对这方面知识的理解，其中代码引用采用的是VQA模型中对图像和文本的处理。1、CNN介绍CNN是一种利用卷积计算的神经网络。它可以通过卷积计算将原像素很大的图片保留主要特征变成很小的像素图片。本文以李宏毅老师ppt内容展开具体介绍。1.1 Why CNN for Image ①为什么引入CNN ？图片示意：给定一个图片放入全连接
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2023-09-25 10:25:42
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