零基础，手把手教你第一个神经网络，只需三步！这篇文章只是为你扫清障碍代码还是要自己打一遍，才会发现各种报错。参数要自己调试一遍。才能体会神经网络的神奇。先直观感受下神经网络的训练过程，可以打开如下网址看动态过程。准备工作：1、第一个人工神经网络实现目标：识别数字，让计算机学会识别如下数字2、数据集：https://pjreddie.com/projects/mnist-in-csv/需要下载tra
转载
2023-07-20 20:22:12
68阅读
参考文章：改善深层神经网络-初始化、正则化、梯度校验至今为止，数据集的加载、决策边界的曲线绘制代码不熟悉，向量与字典的相互转化的代码没细看。代码实现功能如下：初始化参数： 1.1：使用0来初始化参数 1.2：使用随机数来初始化参数 1.3：使用抑梯度异常初始化参数（参见视频中的梯度消失和梯度爆炸）正则化模型： 2.1：使用二范数对二分类模型正则化，尝试避免过拟合。 2.2：使用随机删除节点的方法精
转载
2023-11-06 19:43:47
88阅读
1.卷积神经网络 在cv方向使用广泛 2.循环神经网络 处理不定长数据，即输入长度不一样，例如文本 因此在NLP方面使用广泛 过拟合：说白了就是矫枉过正 神经元是组成神经网络的最小结构 激活函数主要完成一个转换，要不然就不思考它为啥叫激活了，可能就是激活模型那意思，说白了它就是个函数，函数就是映射，在神经元中，一旦确定下来一个激活函数，也就确定下来了一个模型。 多个神经元就可以完成多分类模型 多输
转载
2023-11-21 11:29:31
9阅读
相关工作(TSDF-Fusion, DI-Fusion)首先介绍一下这个TSDF-Fusion，这个是一种非常经典的显示表达，最早于1996年提出。它是在每一个voxtel里面都会存TSDF值，也可以存颜色值。存储的是在一个很密集的一个个网格中，其保存的几何清晰程度与网格的分辨率相关。如果我们想得到一个比较好的结果，即不在TSDF这一步出现精度损失的话，那么则需要一般512左右的分辨率，也就是说要
转载
2023-11-16 19:46:59
45阅读
计算机视觉：图像分类、目标检测、图像分割、风格迁移、图像重构、超分辨率、图像生成、人脸等。视频中的图片处理也隶属于计算机视觉研究对象，包括视频分类、检测、生成等。 1. YOLO (You Only Look Once) You only look once (YOLO) is a state-of-the-art, real-time object detection system
转载
2023-11-30 22:34:38
95阅读
神经网络实战数据集一共分为50000训练集，10000测试集。但是我们为了速度考虑选择5000训练，500测试。初始化input_dim：输入数据是32*32彩色的。hidden_dim；隐藏层有十个神经元；num_classes输出十个类别的可能性。weight_scale：权重初始化小一些，reg正则化惩罚力度。#初始化w,b
def __init__(self, input_dim=3*32
转载
2023-09-17 00:00:38
159阅读
前些日子，怀着对神经网络的无限向往，买了《Python神经网络编程》（为什么买它，决策过程已经忘了0.0），经过几天‘刻苦‘的钻研（主要是python库，numpy和scipy的一系列方法，各种百度），在彻底了解了神经网络的基本原理后，感觉基础的神经网络有点鸡肋（神经网络可以有多种，例如卷积神经网路等等），基础的神经网络主要建立在大量数据训练的基础上，从数据集之中提取相关特征保存在矩阵之中（以我目
转载
2023-09-08 11:19:27
66阅读
前言：现在网络上有很多文章，数据和代码都不全，胖哥对此重新梳理后，把用到的数据和代码全部奉上，如果想直接要数据和代码，请查看文章最后！！！ 概述：人工神经网络是一种经典的机器学习模型，随着深度学习的发展神经网络模型日益完善.联想大家熟悉的回归问题， 神经网络模型实际上是根据训练样本创造出一个多维输入多维输出的函数， 并使用该函数进行预测， 网络的训练过程即为调节该函数参数提高预测精度的过
转载
2024-03-07 14:21:22
50阅读
提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档目录前言一、初始化参数1.1 初始化为01.2 初始化为随机数1.3 抑梯度异常初始化二、正则化2.1 不使用正则化2.2 L2正则化2.3 dropout正则化2.4 其他正则化2.4.1 正则化数据集 2.4.1 early stopping三、梯度检验前言 前面实验三
转载
2023-09-04 17:40:25
178阅读
了解神经网络工作方式的最佳途径莫过于亲自创建一个神经网络，本文将演示如何做到这一点。神经网络(NN)又称人工神经网络(ANN)，是机器学习领域中基于生物神经网络概念的学习算法的一个子集。拥有五年以上经验的德国机器学习专家Andrey Bulezyuk声称：“神经网络正在彻底改变机器学习，因为它们能够在广泛的学科和行业中为抽象对象高效建模。”人工神经网络基本上由以下组件组成：输入层：接收并传递数据隐
转载
2023-07-08 10:42:27
166阅读
我们现在将学习如何训练神经网络。我们还将学习反向传播算法和Python深度学习中的反向传递。我们必须找到神经网络权重的最佳值以获得所需的输出。为了训练神经网络，我们使用迭代梯度下降法。我们最初从权重的随机初始化开始。在随机初始化之后，我们利用前向传播过程对数据的某个子集进行预测，计算相应的成本函数C，并且将每个权重w更新为与dC / dw成比例的量，即成本函数w.r.t的导数。重量。比例常数称为学
转载
2023-08-09 15:38:17
86阅读
一、神经网络剖析1. 训练神经网络主要围绕以下四个方面：（1） 层，多个层组合成网络（或模型）。（2）输入数据和相应的目标。（3）损失函数，即用于学习的反馈信号。（4）优化器，决定学习过程如何进行。2. 层：神经网络的基本数据结构是层。层是一个数据处理模块，将一个或多个输入张量转换为一个或多个输出张量。有些层是无状态的，但大多数的层是有状态的，即层的权重。3. 模型（层构成的网络）：（1
转载
2023-07-06 23:52:52
107阅读
神经网络的参数主要有两大块，一是各神经元之间连接的权重参数，而是表示各功能神经元阈值的偏置参数。通过对损失函数使用梯度下降法，可以找到最优的权重和偏置参数，使得损失函数达到极小。神经网络原理介绍（以二层神经网络为例）如上图所示，一个简单二层神经网络包含输入层、隐层和输出层。输入的数据乘以第一层权重参数矩阵后，到达隐层，经隐层的激活函数作用后，乘以第二层权重参数矩阵后到达输出层，经输出层的激活函数处
转载
2023-08-09 17:40:40
125阅读
引言：Python是最好最热门的编程语言之一，以简单易学、应用广泛、类库强大而著称，是实现机器学习算法的首选语言。本文以人工神经网络的实战为例，证明需要深入理解算法的原理、优劣势等特点以及应用场景，以能达到应用自如的程度。 在本次操作前，这里需要导入的包为： 感知机学习算法的原始形式 给出生成线性可分数据集的生成算法： 参数
转载
2023-08-23 20:36:03
88阅读
python实现浅层神经网络算法吴恩达第三周课后编程作业首先load一些需要使用的包下面需要load一些测试用的函数，都是课件里自己提供的浅层神经网络实现流程1.先定义sigmoid函数2.再定义initialize函数3.forward propagate4.在forward propagate后计算成本5.back propagate6.updata parameters梳理一下上面的几个流
转载
2023-09-02 09:40:22
31阅读
关键字：python、pybrain、神经网络时间：2016年12月前言pybrain，一个基于python的神经网络库。代码# -*- coding: utf-8 -*-
from pybrain.datasets import SupervisedDataSet
from pybrain.supervised.trainers import BackpropTrainer
from pybra
转载
2023-07-02 14:28:57
108阅读
零基础，手把手教你第一个神经网络，只需三步！这篇文章只是为你扫清障碍代码还是要自己打一遍，才会发现各种报错。参数要自己调试一遍。才能体会神经网络的神奇。准备工作：1、第一个人工神经网络实现目标：识别数字，让计算机学会识别如下数字，2、数据集：需要下载train set和test set两个数据集。数据分析：每一行代表一个手写数字。每行第一列是这个数字的值，从第二列开始代表像素值。3、编程语言pyt
转载
2023-10-29 21:55:25
73阅读
文章目录2.4 使用python制作神经网络2.4.1 框架代码例子(1) 简单神经网络(2) 手写体数字识别① 使用部分数据集的手写体数字识别：② 使用完整的数据集手写体数字识别mnist数据集csv格式链接：参考书籍：python神经网络编程 [英] 塔里克·拉希德 2.4 使用python制作神经网络2.4.1 框架代码1、初始化函数__inital__()———设定输入层节点、隐藏层节点
转载
2023-08-16 14:19:20
92阅读
使用python DyNet包 DyNet包计划用于训练和使用神经网络，尤其适合于动态变化的神经网络结构的应用。这是DyNet C++包的python包装器。 在一个神经网络包中通常有两种运作方式： ∙
∙
静态网络，其构建了一个网络并fed不同的输入/输出。大多数神经网络（Neural Network）包以这种方式工作。
转载
2023-08-14 15:35:10
110阅读
一、BP神经网络这里介绍目前常用的BP神经网络，其网络结构及数学模型如下：x为 n 维向量， y 为 n 维向量，隐含层有 q 个神经元。假设 N 有个样本数据，??,??,?=1,2,…?{y(t),x(t),t=1,2,…N}。从输入层到隐含层的权重记为： ???(?=1,2,..,?,?=1,2,…?)W_ki (k=1,2,..,q,i=
转载
2023-07-06 14:59:24
196阅读
