本文主要介绍了利用MATLAB2019b实现LVQ二分类和多分类的方法，主要的代码来源是mathworks网站的支持板块，具体网址会在下面贴出。通过注释和相关介绍，保证文章仅有入门级的理解难度。学习向量量化(Learning Vector Quantization,LVQ)神经网络是一种用于训练竞争层的有监督学习(supervisedlearning)方法的输入前向神经网络，其算法是从Kohone
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2023-09-06 21:29:03
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BP神经网络多4分类器代码如下，欢迎访问：4分类器MATLAB代码：clear
clc
load shuju1.mat;%读取原始数据，此时原始数据的行为样品
load shuju1_labeltr;%读取原始数据对应的标签，因为是4分类问题，所以[1 0 0 0]是第一类，[0 0 0 1]是第四类
%由于神经网络要求输入输出的列为样品，所以需要转置一下
input = shuju1
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2023-06-01 16:06:29
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Pytorch 是目前最好用的神经网络库之一，最近我写了一个pytorch的简单代码，在这里对其做一个全面的介绍。在pytorch 中一些常用的功能都已经被封装成了模块，所以我们只需要继承并重写部分函数即可。首先介绍一下本文最终希望实现的目标， 对本地的一维数据 （1xn)的ndarry 进行一个多分类，数据集为mn的数据，标签为m1的数组。下面是结合代码记录一下踩坑过程。继承Dataset类，可
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2023-10-27 15:06:11
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一。概述BP神经网络是一种多层前馈神经网络，该网络的主要特点是信号前向传递，误差反向传播。在前向传递中，输入信号从输入层经隐含层处理，直至输出层。每一层的神经元状态只影响下一层神经元状态。如果输出层得不到期望输出，则转入反向传播，根据预测误差调整网络权值和阈值，从而使BP神经网络预测输出不断逼近期望输出。二。BP神经网络的训练过程包含以下几个步骤：步骤一：网络初始化。根据输入输出序列确定网络输入层
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2023-10-03 11:14:28
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这里的分类错误指的是不能通过调整网络结构和参数避免的错误。 1.形态的多义性比如一个圆可以看作一个足球或者一个轮胎。把足球和轮胎看作这个圆的两个属性，尝试把圆分类成足球或轮胎，可以理解成足球和轮胎两种属性之间有一种排斥力；但圆确实是足球和轮胎的共同特征，仅从形态上确实无法把这两个属性分开，这种现象可以理解成两种属性之间有一种引力。而且这种力是一种短程力，作用范围仅限于圆这个形态本身。因此
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2023-11-19 08:41:19
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为什么要使用神经网络在笔记三中，曾提到非线性拟合的问题。当时是通过构造特征向量，即由两个或以上的变量构造一个新的变量，增加θ的维度，以拟合出更细腻的曲线。下面是课件中类似的例子：可以看到，随着变量即数据集的维度增加，这种做法将会导致“维度灾难”，越来越不可行。就上述例子，以100维的数据集为例，二次项的构造复杂度是，实际是5000；三次项复杂度是，实际达到17000；当构造一百次项时，复杂度可能已
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2023-12-13 16:43:07
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文章目录**通过训练好的模型，来测试自己手写的数字，教你如何实现！以及如何调用模型和保存模型：******前言一、Cnn实现minist代码一、Cnn实现minist代码分类--tf.nn实现，详细版二、Cnn实现minist代码分类二--tensorflow.keras.layers实现,简洁版（加载数据：from tensorflow.examples.tutorials.mnist imp
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2023-12-15 22:36:31
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一、 神经网络引入我们将从计算机视觉直观的问题入手，提出引入非线性分类器的必要性。首先，我们希望计算机能够识别图片中的车。显然，这个问题对于计算机来说是很困难的，因为它只能看到像素点的数值。应用机器学习，我们需要做的就是提供大量带标签的图片作为训练集，有的图片是一辆车，有的图片不是一辆车，最终我们希望我们给出一张图片，计算机可以准确地告诉我们这是不是一辆车。显然这需要一个非线性分类模型。相对于Lo
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2023-10-17 12:38:56
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在之前的文章中介绍了基于Logistic Regression实现Mnist数据集的多分类，本篇文章主要介绍基于TensorFlow实现Mnist数据集的多分类。一个典型的神经网络训练图如下所示：只不过在Mnist数据集是十分类的，起输出由y1和y2换成y1，....，y10。本文实现的神经网络如下所示：这是使用的是两层的神经网络，第一层神经元个数是256，第二层为128，最终输出的是10个类别。
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2023-12-06 19:56:10
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1．1主要研究内容本次实验利用CNN对类别数据集进行分类，并掌握卷积神网络搭建的过程，了解卷积模块，池化模块，Batch Normalization模块，激活函数等各个模块的原理，以及对图像进行卷积操作，池化操作等计算方法与过程；对每次训练损失进行可视化，不断调整参数，例如优化器的选取、学习率等；通过混淆矩阵来评判分类结果好坏。该实验所需的类别数据集1．2 数据集描述实验使用的类别数据集有6400
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2023-11-19 18:14:05
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前言前面爬取了一些手机的尺寸信息，并将其制作成了数据集，接下来就准备将这些数据集进行分类。 通过数据分布我们还是能够比较明显地发现这些数据有比较明显的区别。而谈到分类问题解决方案也有很多，比如神经网络(NN)、感知机、决策树、支持向量机(SVM)等。这里我首先使用了神经网络对数据集进行分类，但经过测试，在数据集很小(不足200)的情况下，神经网络很难拟合出足够好的参数，最终准确率不到90%。最后还
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2023-10-11 06:38:52
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1. 神经网络分类2. PyTorch神经网络拟合正弦函数3. 神经网络实现数字排序4. 利用神经网络求解一元一次方程1. 神经网络分类 神经网络是一种模仿人类神经系统的计算模型，它由大量的人工神经元节点相互连接而成。神经网络可以通过学习数据的模式和特征，从而实现自主的学习和预测功能。神经网络模型通常包括输入层、隐藏层和输出层。输入层用于接收输入数据，隐藏层通过一些数
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2023-10-01 18:28:18
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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
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2023-10-18 10:54:53
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本节主要学习使用matlab实现bp算法的一般步骤和过程。为了充分利用数据，得到最优的网络训练结果，在网络建立前应该进行的基本数据处理问题，包括： (1)BP神经网络matlab实现的基本步骤 (2)数据归一化问题和方法 (3)输入训练数据的乱序排法，以及分类方法 (4)如何查看和保存训练的结果 (5)每次结果不一样问题。用matlab实现bp，其实很简单，按下面步骤基本可以了BP神经网
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2023-09-28 10:42:53
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一、数据预处理 1.制作词向量文件 使用gensim库带的Word2vec供 将语料库使用jieba分词进行拆分，为每个词生成300维的词向量。 因标签不可拆分，所以将标签词制作成字典，在jieba模块加载时导入字典文件。 2.多标签的映射 3.模型参数 epoch batch 4.模型训练 5.可 ...
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2021-07-29 10:35:00
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# PythonBP神经网络多分类
神经网络是一种模仿人类大脑神经元运作方式的计算模型。它由多层神经元组成，可以用于解决多种机器学习任务，包括多分类问题。本文将介绍如何使用Python和BP神经网络进行多分类任务，以及提供相应的代码示例。
## 什么是BP神经网络
BP神经网络是一种使用反向传播算法训练的前馈神经网络。它由输入层、隐藏层和输出层组成，其中输入层接收输入数据，输出层输出预测结果
原创
2023-07-27 07:51:17
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用Softmax和CrossEntroyLoss解决多分类问题（Minst数据集）一.SoftMax分类器1.函数原型：2.上述例子用Numpy实现：3.用pytorch实现4.设置batch_size为3时做的一个简单分类模型：二、完成MNIST识别手写体数字1.准备数据集2.构建训练模型class3.构造损失函数和优化器4.训练和测试5.运行结果如下： 一.SoftMax分类器1.函数原型：
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2024-01-16 11:07:22
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作业说明Exercise 3，Week 4，使用Octave实现图片中手写数字 0-9 的识别，采用两种方式（1）多分类逻辑回归（2）多分类神经网络。对比结果。（1）多分类逻辑回归：实现 lrCostFunction 计算代价和梯度。实现 OneVsAll 使用 fmincg 函数进行训练。使用 OneVsAll 里训练好的 theta 对 X 的数据类型进行预测，得到平均准确率。（2）多分类神经
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2023-12-14 13:10:27
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作业说明Exercise 3，Week 4，使用Octave实现图片中手写数字 0-9 的识别，采用两种方式（1）多分类逻辑回归（2）多分类神经网络。对比结果。（1）多分类逻辑回归：实现 lrCostFunction 计算代价和梯度。实现 OneVsAll 使用 fmincg 函数进行训练。使用 OneVsAll 里训练好的 theta 对 X 的数据类型进行预测，得到平均准确率。（2）多分类神经
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2023-12-19 16:42:04
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1. 两层神经网络结构双输入单输出的两层神经网络结果如下图所示。其中括号中表示实际的权值、输出值、阈值等神经网络的参数，括号外的变量表示估计的权值、输出值、阈值等值。具体的公式推导可参考周志华的《机器学习》清华大学出版社第5.3节的内容。对于最后的代价函数的显示，可以用log函数来对其进行处理，以便能观察当代价函数的值很小时的变化趋势。如果
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2023-11-02 12:06:43
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