线性分类 由于之前KNN分类器的缺点，让我们很自然地去寻找有更加强大地方法去完成图像分类任务，这种方法主要有两部分组成： 评分函数（score function），它是原始图像数据到类别分值的映射(f(x)=Wx)。 损失函数（loss function），它是用来量化预测分类标签的得分与真实标签之间一致性的。 这种方法其实最后可以转化成一个最优化问题，在最优化过程中，将通过更新评分函
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2024-03-21 10:53:28
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本教程旨在手把手教大家使用Tensorflow构建卷积神经网络（CNN）进行图像分类。教程并没有使用MNIST数据集，而是使用了真实的图片文件，并且教程代码包含了模型的保存、加载等功能，因此希望在日常项目中使用Tensorflow的朋友可以参考这篇教程。完整代码可在专知成员Hujun的Github中下载。https://github.com/hujunxianligong/Tensorflow-C
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2024-05-17 09:57:05
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图像分类如果我们想训练一个图像分类器，我们很难想出一个具体的算法步骤将每幅图片都能正确的分类，那么这种情况下我们可以采用数据驱动的方法，利用机器学习来训练分类器KNN一种方法是把全部数据和标签记下来，然后对于一组新的数据，我们去寻找最相近数据的标签作为预测标签那么我们如何去定义所谓的“相近”呢？一种方法是用L1距离，简单的描述了对应像素值的差如果我们站在一个高维的角度来看，我们可以把图片看做分布在
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2023-11-09 00:13:42
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为了让文章不那么枯燥，我构建了一个精灵图鉴数据集（Pokedex）这都是一些受欢迎的精灵图。我们在已经准备好的图像数据集上，使用Keras库训练一个卷积神经网络（CNN）。深度学习数据集上图是来自我们的精灵图鉴深度学习数据集中的合成图样本。我的目标是使用Keras库和深度学习训练一个CNN，对Pokedex数据集中的图像进行识别和分类。Pokedex数据集包括：Bulbasaur (23
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2024-03-22 14:00:24
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一、KNN分类器1.初始化函数init(k=5)2.距离函数euclidean_distance(one_sample,X_train)3.获取标签函数get_k_neighbor_labels(distances,y_train,k)4.投票函数vote(one_sample,X_train,y_train,k)5.预测函数predict(X_test,X_train,y_train)6.计算
从零开始实现简单的SVM分类器大农村老伯26 人赞同了该文章相信学习过机器学习的人一定不会没有听过支持向量机SVM，SVM自从出现以来一直是非常受欢迎的一种分类器，他具有非常多的优势，理论证明严谨，可以将低维度线性不可分割的问题投影到高维度去解决等等，直到近些年才稍稍在某些领域被神经网络盖过风头。但是SVM依然天生具有训练速度快的优势。我的学习路径比较奇怪，第一次见到SVM是在做深度学
在现代机器学习中，卷积神经网络（CNN）被广泛应用于图像分类任务。为了确保在进行 CNN 分类器开发时，系统的可靠性和数据的安全性，合适的备份与恢复策略显得尤为重要。在本文中，我将详细记录我在实施 CNN 分类器时所涉及的备份策略、恢复流程、灾难场景、工具链集成、日志分析和验证方法。
### 备份策略
在进行 CNN 分类器的开发之前，我设定了一个周密的备份策略，以确保数据及模型的安全。我的备
CNN是在图像处理领域大放异彩的网络模型，但其实在NLP领域CNN同样有许多应用。最近发现，在长文本上CNN提取特征的效果确实不错，在文本分类这种简单的任务上，并不需要复杂且无法并行的RNN，CNN就能搞定了。（当然，其实没必要用到复杂的神经网络，简单的机器学习模型+传统的特征，也能取得不错的效果，而且速度还更快）。针对文本分类，CNN在长文本上的效果很好，而且模型也很简单，这是我想写这篇blog
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2023-10-16 13:20:11
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机器学习实战教程(13篇)_M_Q_T的博客这些网址非常适合想学习机器学习，却苦于没有项目（尤其缺少数据）的人。无意中看到，给自己做一个记录。 目录大类：学习方式监督式学习：非监督式学习：半监督式学习：强化学习：算法类似性 回归算法：基于实例的算法正则化方法决策树学习贝叶斯方法基于核的算法聚类算法关联规则学习人工神经网络深度学习降低维度算法集成算法：决策树一、 决策树优点二、决策树
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2024-05-20 07:47:33
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开源发展至今，越来越多的开发者使用开源代码的同时，也开始将自己的项目和代码大方骄傲地分享出来，在开源当中找到了成就和价值。更多的开发者得益于开源的优势，从加入使用，到共同开发。如此正向循环，不断地推动开源生态发展，开源社区也不断地壮大…本周看点速览：人脸识别经典模型ArcFace Paddle全面开源，轻松实战人脸识别。用对抗网络生成的二次元头像，风格由你，尺寸尽力，版权也不必担心。想知道荧幕里的
SVM的中文名为支持向量机，是一种非常经典的有监督数据分类算法，也即该算法首先需要训练，训练得到分类模型之后，再使用分类模型对待分类数据进行分类。有监督数据分类算法的大致过程如下图所示：上图中，训练数据与待分类数据通常为n维向量，n可以是1，2，3，4，5，......对于图像，一般有两种方法把其所有像素点的像素值转换为n维向量：方法一：图像数据属于二维矩阵，可以直接把二维矩阵的多行数据按行进行首
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2024-10-14 20:19:16
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文本分类需要CNN？No！fastText完美解决你的需求（前篇）fastText是个啥？简单一点说，就是一种可以得到和深度学习结果准确率相同，但是速度快出几个世纪的文本分类算法。这个算法类似与CBOW，可爱的读着是不是要问CBOW又是个什么鬼？莫急，听小编给你慢慢到来，一篇文章，让你了解word2vec的原理，CBOW、Skip-gram模型，以及目前业界最流行的文本分类算法——fastText
神经网络就是进行了一系列的线性映射与非线性激活函数交织的运算。数据预处理这里有三个常用的符号：数据矩阵X，假设其尺寸是[N x D]（N是数据样本的数量，D是数据的维度）。1.均值减法（Mean subtraction）是预处理最常用的形式。它对数据中每个独立特征减去平均值，从几何上可以理解为在每个维度上都将数据云的中心都迁移到原点。在numpy中，该操作可以通过代码X -= np.mean(X,
文章目录摘要apexDP和DDPParameter Server架构(PS模式)ring-all-reduce模式DDP的基本用法 (代码编写流程)Mixup项目结构计算mean和std生成数据集训练导入项目使用的库设置全局参数设置distributed图像预处理与增强读取数据设置模型定义训练和验证函数测试 摘要本例提取了植物幼苗数据集中的部分数据做数据集，数据集共有12种类别，模型使用最经典的
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2024-07-23 20:06:49
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SVM的中文名为支持向量机，是一种非常经典的有监督数据分类算法，也即该算法首先需要训练，训练得到分类模型之后，再使用分类模型对待分类数据进行分类。有监督数据分类算法的大致过程如下图所示：上图中，训练数据与待分类数据通常为n维向量，n可以是1，2，3，4，5，......对于图像，一般有两种方法把其所有像素点的像素值转换为n维向量：方法一：图像数据属于二维矩阵，可以直接把二维矩阵的多行数据按行进行首
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2024-10-14 20:19:32
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主要的神经网络分类方法为：BP神经网络分类算法，径向基神经网络分类算法RBF。通过池化操作可以减少特征维度，保持特征拥有空间不变性。CNN网络在交叉相连的卷积层，池化层后紧连着全连接层与分类器，全连接层通常为多层神经网络(MLP)，在森曾CNN中全连接层中，大多采用能精确模拟生物激活模型的Relu激活函数，其能够使网络在训练过程中加速随机梯度下降法SGD的收敛和防止梯度消失，以提高网络训练速度。于
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2024-04-15 14:51:31
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四、Nearest Neighbor分类器的优劣现在对Nearest Neighbor分类器的优缺点进行思考。首先，Nearest Neighbor分类器易于理解，实现简单。其次，算法的训练不需要花时间，因为其训练过程只是将训练集数据存储起来。然而测试要花费大量时间计算，因为每个测试图像需要和所有存储的训练图像进行比较，这显然是一个缺点。在实际应用中，我们关注测试效率远远高于训练效率。其实，我们后
LeNet-5 CNN分类网络开端，用于手写字符识别识别率相当高。 创建卷积框，设置大小、步长、数量等，对图像进行卷积操作，提取特征的操作，池化降维，全连接分类输出。之后的分类网络都是基于此框架进行的优化。AlexNet 作为2012年ImageNet分类冠军，把LeNet发扬光大，运用了Relu，Dropout，LRN等trick，并且使用GPU加速。 使用Relu 对梯度衰减进行加速，并且一定
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2024-03-23 10:35:37
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目录1、什么是级联分类器2、分类器样本创建2.1、正样本2.1.1、什么是正样本2.1.2、正样本收集2.1.3、正样本处理2.1.4、生成pos.txt文件2.1.5、训练.vec文件 2.2、负样本3、分类器生成4、分类器测试1、什么是级联分类器 此处不做详解，可以参考这个博客：2、分类器样本创建 &nb
CNN、RNN、GAN网络一、CNN**1、结构****2、应用****3、CNN的类型综述**二、RNN**1、结构****2、应用****3、RNN类型**三、GAN**1、结构****2、应用****3、GAN类型** 一、CNN1、结构卷积神经网络CNN（带有卷积的一类网络总称） 卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNN）是一类包含卷积计算且具有
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2024-03-26 11:00:46
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