《数据挖掘：R语言实战》第13章神经网络完整代码由于作者原因，里面的代码有些问题，特别是P226中的“模型差异分析”。我对此作了补充，得到的效果和作者介绍的基本一致。# class.ind()函数############################################
v1=c('a','b','a','c')
v2=c(1,2,1,3)
class.ind(v1)
class.
一、麻雀搜索算法SSA二、RBF神经网络1988年，Broomhead和Lowc根据生物神经元具有局部响应这一特点，将RBF引入神经网络设计中，产生了RBF(Radical Basis Function)。1989年，Jackson论证了RBF神经网络对非线性连续函数的一致逼近性能。RBF的基本思想是：用RBF作为隐单元的“基”构成隐藏层空间，隐含层对输入矢量进行变换，将低维的模式输入数据变换到高
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2023-08-17 12:21:10
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介绍深度学习是机器学习最近的一个趋势，模拟高度非线性的数据表示。在过去的几年中，深度学习在各种应用中获得了巨大的发展势头（Wikipedia 2016a）。其中包括图像和语音识别，无人驾驶汽车，自然语言处理等等。有趣的是，深度学习的大部分数学概念已经被认识了几十年。然而，只有通过最近的一些发展，深度学习的全部潜力才得以释放（Nair and Hinton，2010; Srivastava et a
危险，危险，危险——好久不见，等你在这里见面~在经过前两期关于神经网络的简单介绍后，今天小Mi将进一步介绍神经网络的代价函数、前向传播和反向传播，废话不多说，我们开干吧~1 代价函数首先引入一些便于稍后讨论的新标记方法：假设神经网络的训练样本有m个，每个包含一组输入x和一组输出信号y，L表示神经网络层数，表示每层的neuron个数(表示输出层神经元个数)，代表最后一层中处理单元的个数。将神经网络的
一、概率分割值与模型应用在二分类的问题中，B-P算法给出的是预测不同类别的概率，一般情况下，我们默认大于0.5为一类，小于0.5为另一类，但这并非适用于所有的情况（在上面的例子中就几乎没有大于0.5的观测），所以，我们需要在确认预测模型合理的基础上根据概率值和实际类别找到一个恰当的概率分割值，并为后续的类别预测提供概率依据。寻找合适的概率分割值最简便的方法就是绘制ROC曲线。 library(RO
摘要： 理解视频中的人体行为在视频监控、自动驾驶以及安全保障等领域有着广泛的应用前景。目前视频中的人体行为分类研究是对分割好的视频片段进行单人的行为分类。对视频中的人体行为分类研究已经从最初的几种简单人体动作到几乎包含所有日常生活的几百类行为。近些年来基于RGB视频数据的先进深度行为分类模型可以分为三类：基于双流架构的、基于循环神经网络RNN的和基于3D卷积神经网络的。本文将详细介绍前两
各位同学好，今天和大家分享一下TensorFlow2.0中如何构建卷积神经网络ResNet-50，案例内容：现在收集了10位艺术大师的画作，采用卷积神经网络判断某一幅画是哪位大师画的。提取码： 2h5x1. 数据加载在文件夹中将图片按照训练集、验证集、测试集划分好之后，使用tf.keras.preprocessing.image_dataset_from_directory()从文件夹中读取数据。
目录 1.卷积神经网络解决的问题2.经典的卷积神经网络2.1 LeNet2.2 AlexNet2.3 VGG2.3.1 VGG块2.3.2 VGG网络2.4 NiN2.4.1 Nin块2.4.2 Nin网络2.5 GooLeNet2.5.1 Inception块2.5.2 GoogLeNet网络2.6 ResNet2.6.1 残差块2.6.2 残差网络2.7 DenseNet1.卷积神经
# 神经网络分类模型
神经网络是一种模仿人类神经系统构造的人工智能模型。它由多个神经元组成的层级结构，每个神经元通过输入信号的加权和进行激活，传递给下一层的神经元。神经网络模型可以用于各种机器学习任务，包括分类、回归和聚类等。
本文将重点介绍神经网络在分类任务中的应用，并提供一个简单的代码示例。我们将使用Python编程语言和Keras库来构建一个简单的神经网络分类模型。
## 数据集
首
原创
2023-07-19 19:21:23
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本文演示了训练一个简单的卷积神经网络 (CNN) 来对 CIFAR 图像进行分类。由于本教程使用 Keras Sequential API，因此创建和训练我们的模型只需几行代码（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。相关视频设置library(keras)下载并准备 CIFAR10 数据集CIFAR10 数据集包含 10 个类别的 60,000 张彩色图像，每个类别有 6,000 张图像。数据集
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2023-07-24 20:53:30
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回归数据可以用Keras深度学习API轻松拟合。在本教程中，我们将简要地学习如何通过使用R中的Keras神经网络模型来拟合和预测回归数据。在这里，我们将看到如何创建简单的回归数据，建立模型，训练它，并最终预测输入数据。该教程包括生成样本数据集建立模型训练模型并检查准确性预测测试数据源代码列表我们将从加载R的Keras库开始。library(keras)生成样本数据集首先，本教程的样本回归时间序列数
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2023-08-12 14:03:49
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目前，在人工神经网络的实际应用中，绝大部分的神经网络模型是采用误差逆传播(error BackPropagation, BP)网络和它的变化形式径向基函数(Radial Basis Function, RBF)神经网络。RBF网络是一种高效的前馈式神经网络，它具有其他前向网络所不具有的最佳逼近性能和全局最优特性，并且结构简单，训练速度快。同时，它也是一种可以广泛应用于模式识别、非线性函数逼近等领域
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2023-09-11 12:33:10
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神经网络语言模型1.NNLM的原理1.1 语言模型假设S表示某个有意义的句子，由一串特定顺序排列的词组成，n是句子的长度。目的：计算S在文本中(语料库)出现的可能性P(S)。1.2 神经网络语言模型直接从语言模型出发，将模型最优化过程转化为求词向量表示的过程.2. NNLM的网络结构2.1 NNLM的结构图NNLM网络结构包括输入层、投影层，隐藏层和输出层2.2 NNLM的计算过程根据前面的n-1
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2023-08-11 13:50:40
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语言模型包括文法语言模型和统计语言模型。一般我们指的是统计语言模型。统计语言模型是指：把语言（词的序列）看作一个随机事件，并赋予相应的概率来描述其属于某种语言集合的可能性。 其作用是为一个长度为m的字符串确定一个概率分布P（w1; w2; ...;wm），表示其存在的可能性。其中，w1~wm
文章目录1 神经网络2 BP神经网络2.1 模型概述2.2 BP神经网络的工作原理2.3 建模步骤（1）数据预处理（2）BP神经网络初始化（3）激活函数的确定（4）初始化权值、阈值，确定学习速率（5）计算输入层和隐含层的结果（6）误差计算（7）权值更新（8）阈值更新（9）判断算法迭代能否终止，如果不能终止，则返回步骤（5）3 BP神经网络的Python实现 1 神经网络人工神经网络（Artifi
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2023-07-05 21:46:26
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某实验所测数据如下，根据实验测得数据使用BP神经网络的方法预测第18,19,20个数据的y值。 123456789x1-0.120.53-0.63-0.110.42-0.450.31-0.760.92x2-0.240.59-0.020.290.510.36-0.670.00-0.32y0.131.260.420.030.860.010.130.590.36 1011121314
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（BackPropagation）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，但是其网络的学习主要
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2023-07-05 21:46:46
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神经网络模型和算法：Bp神经网络是一种反向传播机制，反馈错误，固化期望输出神经网络，深度学习的底层神经元由三层结构组成：输入层【例如信号、知识的输入】，隐藏层【用作处理、训练、学习，必不可少，相当于知识的理解】，输出层【经过“学习”后的输出】。误差反馈办法：在模拟，交互时，常用到线性拟合，然而现实中大部分事务时是非线性的，而神经网络就是通过不断的误差反馈，来拟合这种非线性的事务。神经网络结构确定，
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2023-05-30 14:47:51
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R语言中已经有许多用于神经网络的package。例如nnet、AMORE以及neuralnet，nnet提供了最常见的前馈反向传播神经网络算法。AMORE包则更进一步提供了更为丰富的控制参数，并可以增加多个隐藏层。neuralnet包的改进在于提供了弹性反向传播算法和更多的激活函数形式。但以上各包均围绕着BP网络，并未涉及到神经网络中的其它拓扑结构和网络模型。而新出炉的RSNNS包则在这方面...
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2021-06-09 17:29:56
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一、RNN 1、定义 递归神经网络（RNN）是两种人工神经网络的总称。一种是时间递归神经网络（recurrent neural network），另一种是结构递归神经网络（recursive neural network）。时间递归神经网络的神经元间连接构成矩阵，而结构递归神经网络利用相似的神经网络结构递归构造更为复杂的深度网络。RNN一般指代时间递归神经网络。 2、recurr
