第6章 卷积神经网络卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)是在实际应用中最为成功的一种神经网络，其专门用于处理格状结构数据，比如图片数据就可以看成是由像素组成的二维格状数据。之所以称为“卷积”是因为其数据处理方式类似于数学中的卷积操作，该网络也是人工智能领域受生物启发最成功的模型之一，该模型儿乎垄断了机器视觉方面的研究。6.1 卷积操作1.卷积的组成部分：
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2023-10-13 00:19:17
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什么是KNN算法，KNN算法主要的的应用场景是什么？KNN算法（K-Nearest Neighbor Algorithm）是一种基本的机器学习算法，它可以用于分类和回归任务。 在KNN算法中，给定一个新的输入样本，通过计算其与已知数据集中每个样本之间的距离，找到与其最相似的K个样本，然后通过这K个样本的分类信息（对于分类问题）或者平均值（对于回归问题）来预测该输入样本的分类或者数值。 KNN算法的
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2023-10-21 23:35:12
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k近邻法（KNN）knn是一种基本的分类与回归方法，其分类思想在于给定一个训练数据集，对一个新的输入实例，如果能在训练数据集中找到与该实例最邻近的k个实例，并且这k个实例的多数属于某个类，那么就把这个新的输入实例分为这个类。knn需要注意的几个术语：邻域、距离、位置、维度(影响着模型的复杂度)，下面是knn大致的一个内容。 补充： 设特征空间X是n维实数向量空间Rn，xi，xj∈X，xi=(x
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2023-10-06 23:02:23
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目录摘要定义类模型层nn.Flattennn.Linearnn.ReLUnn.Sequentialnn.Softmax模型参数 摘要神经网络由对数据执行操作的层/模块组成。 torch.nn 命名空间提供了构建自己的神经网络所需的所有构建块。 PyTorch 中的每个模块都是 nn.Module 的子类。 神经网络是一个模块本身，由其他模块（层）组成。 这种嵌套结构允许轻松构建和管理复杂的架构。
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2023-11-01 16:49:23
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关于kNN的一切@(神经网络) 文章目录关于kNN的一切kNN定义kNN思想Implementation of kNN总结不要脸环节 kNN定义在模式识别领域中，最近邻居法（KNN算法，又译K-近邻算法，K Nearest-Neighbor ）是一种用于分类和回归的非参数统计方法[1]。在这两种情况下，输入包含特征空间（Feature Space）中的k个最接近的训练样本。
——Wik
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2023-10-29 11:03:30
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KNN是k nearest neighbor 的简称，即k最邻近，就是找k个最近的实例投票决定新实例的类标。KNN是一种基于实例的学习算法，它不同于贝叶斯、决策树等算法，KNN不需要训练，当有新的实例出现时，直接在训练数据集中找k个最近的实例，把这个新的实例分配给这k个训练实例中实例数最多类。KNN不需要训练过程，在类标边界比较整齐的情况下分类的准确率也很高。K
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2023-08-17 19:23:25
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文章目录远程监督PCNN关系抽取PCNN方法论向量表达卷积层分段最大池化层Softmax层多实例学习Reference Tensorflow2.2实现，见github仓库。 远程监督关系抽取训练集标注成本高，一般使用远程监督方法（半监督）自动标注数据。远程监督假设，若知识库中两个实体具有某种关系，则任何包含这两个实体的句子都具有这种关系。下图为使用远程监督自动标注数据的实例，其中第一句标注正确，
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2023-11-12 11:31:29
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一、简单的算法1、KNN kNN的思想如下：对于一个个案，找到它附近的k个个案（邻居），把这些邻居的类别的众数作为自己的类别。 KNN的特点：kNN不具有显式的学习过程，它直接基于实例对样本进行预测（惰性学习的代表)；kNN是非参数学习算法，
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2024-02-07 09:26:13
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KNN-k最近邻KNN(K-NearestNeighbor)–k最近邻，NN代表神经网络的意思 k最近邻，就是k个最近的邻居的意思，说的是每个样本都可以用它最接近的k个邻居表示核心思想：如果一个样本在特征空间中的k个最相邻的样本中的大多数属于某一个类别，则该样本也属于这个类别，并且具有这个类别样本的特性。算法三要素k值的选取 距离度量的方式 分类决策规则k值的选择对于k值的选择，没有一个固定的经验
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2024-04-11 21:16:08
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python调用sklearn库BP机器学习基于小样本进行痘痘预测尝试背景：MLPClassifier() BP处理过程：数据集证明下痘痘数据的真实性（自己每天记录），还是有点正态分布特征：数据标准化：Excel标准化：python的StandardScaler()标准化：代码时刻：运行结果：结论： 背景：MLPClassifier() BP这个暑假有幸接触到Anaconda，甚至不知道具体怎么念
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2024-04-09 10:35:45
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重要！重要！重要~一、神经网络（NNet）的动机 神经网络有很久的历史，由感知机（perceptron）模型发展而来。单个的perceptron只能处理线性问题，通过组合（融合）多个perceptron，相当于一层的神经网络，能提高perceptron的能力，很容易实现逻辑与、或、非，以及凸集合，但不能实现异或运算
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2023-07-26 22:04:56
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一.KNN算法概述 KNN可以说是最简单的分类算法之一，同时，它也是最常用的分类算法之一，注意KNN算法是有监督学习中的分类算法，它看起来和另一个机器学习算法Kmeans有点像（Kmeans是无监督学习算法），但却是有本质区别的。那么什么是KNN算法呢，接下来我们就来介绍介绍吧。二.KNN算法介绍 KNN的全称是K Nearest Neighbors，意思是K个最近的邻居，从这个名字我们就能看出一
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2023-12-15 17:24:07
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总结包括Kohonen网络的基本介绍，以及实现原理，并绘制算法的实现步骤。基本信息Kohonen网络（KN，也称之为自组织（特征）映射（SOM/SOFM：self organising (feature) map））它是由自组织竞争型神经网络的一种，该网络为无监督学习网络，能够识别环境特性并自动聚类。由两层前馈神经网络组成，包括输入层和输出层。输入层与输出层之间通过神经元进行双向连接，将输入在输出
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2023-08-06 12:09:57
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深度学习-神经网络：DNN（Deep Neural Networks=Fully Connected Neural Net==MLP，深度神经网络=全连接神经网络=多层感知器）一、神经网络的介绍1. 人工神经网络的概念2. 神经元的概念3. 单层神经网络4. 感知机（多个输入，一个输出==>设置一个阈值可用于二分类）5. 多层神经网络6. 激活函数（增加模型的非线性分割能力）7、神经网络示
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2023-09-15 21:50:43
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K-近邻算法：如果K = 3，绿色圆点最近的3个邻居：2个红色三角，和1个蓝色矩形，少数从属多数，基于统计的算法，判定绿色圆点为红色三角一类。如果K = 5，绿色圆点最近的5个邻居：2个红色三角，和3个蓝色矩形，少数从属多数，基于统计的算法，判定绿色圆点为蓝色矩形一类。 对于未知类别属性数据集中的点：1.计算已知类别数据集中的点与当前点的距离2.按照距
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2024-04-22 20:08:39
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神经网络人工神经网络（英语：Artificial Neural Network，ANN），简称神经网络（Neural Network，NN）或类神经网络，在机器学习和认知科学领域，是一种模仿生物神经网络（动物的中枢神经系统，特别是大脑）的结构和功能的数学模型或计算模型，用于对函数进行估计或近似。神经网络由大量的人工神经元联结进行计算。大多数情况下人工神经网络能在外界信息的基础上改变内部结构，是一种
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2023-07-06 14:46:17
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“学习”目的：从训练数据中自动获取最优权重、偏置参数，使得损失函数达到最小。▲注：若有100个训练数据，要把100个损失函数的总和作为学习的指标。即： 假设有N个数据，tnk表示第n个数据的第k个元素的值，ynk是神经网络的输出，tnk是监督数据。得到E为单个数据的平均损失函数。 ▲注：为使损失函数达到最小，需要计算权重、偏置参数的导数（准确的说是梯度），然后以这个导数为指引，逐步更新参数的值。
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2023-08-30 19:00:00
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翻译文章链接： PyTorch构建神经网络神经网络由对数据执行操作的层/模块组成。torch.nn命名空间提供了构建自己的神经网络所需的所有构建块。PyTorch中的每个模块都是 nn.Module 的子类。神经网络是一个模块本身，它由其他模块（层）组成。这种嵌套结构允许轻松构建和管理复杂的架构。在接下来的部分中，我们将构建一个神经网络来对 FashionMNIST 数据集中的图像进行分类。一、引
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2023-12-05 20:52:02
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神经网络与机器学习 第11章 k近邻算法 §11.1 算法引入K近邻算法是属于监督学习，不具有显式学习过程，是1968年Cover和Hart提出的[Cover T, Hart P, Nearest neighbor pattern classification, IEEE Trans. On Information Theory, 1967]，至今引用4000多次。KNN算法是一种监督式学习算法，
“Does the Past Predict the Future?” ——《Economist》今天，我们来一起测试一下大名鼎鼎的深度神经网络DNN，依然使用我们常用的人工智能学
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2024-04-09 21:51:02
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