一、BP_ Adaboost模型 Adaboost 算法的思想是合并多个“弱”分类器的输出以产生有效分类。其主要步骤为 ：（1）首先给出弱学习算法和样本空间（x， y） ，从样本空间中找出 m 组训练数据，每组训练数据的权重都是 1 /m。（2）用弱学习算法迭代运算 T 次，每次运算后都按照分类结果更新训练数据权重分布，对于分类失败的训练个体赋予较大权重，下一次迭代运算时更加
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2023-09-15 23:47:27
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Revisiting multiple instance neural networks回顾多示例神经网络1、Abstract 近年来，神经网络和多实例学习(MIL)都是人工智能相关研究领域的热门课题。深度神经网络在监督学习问题上取得了巨大的成功，而MIL作为一种典型的弱监督学习方法，在计算机视觉、生物识别、自然语言处理等许多应用中都是有效的。在这篇文章中，我们回顾了多实例神经网络(MINNs)，
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2024-04-02 08:45:37
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多类别分类，这种模型可从多种可能的情况中进行选择。 1- 一对多一对多提供了一种利用二元分类的方法。鉴于一个分类问题会有 N 个可行的解决方案，一对多解决方案包括 N 个单独的二元分类器，每个可能的结果对应一个二元分类器。在训练期间，模型会训练一系列二元分类器，使每个分类器都能回答单独的分类问题。以一张狗狗的照片为例，可能需要训练五个不同的识别器，其中四个将图片看作负样本（不是狗狗），一
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2024-03-12 19:48:35
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神经网络的结构为输入层-隐藏层-输出层。其中隐藏层可以有很多层。每一层会有多个神经元。每条线代表一个权重。整个神经网络的运作可以概括为：上一层的每个神经元的输出值作为下一层的输入，乘上相应的权值，通过激活函数的处理作为下一层的神经元的输出值。激活函数：引入激活函数是为了增加神经网络模型的非线性。如果不用激活函数，每一层输出都是上层输入的线性函数，无论神经网络有多少层，输出都是输入的线性组合，这种情
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2023-10-13 20:06:20
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在神经网络的结构设计方面，往往遵循如下要点：输入层的单元数等于样本特征数。输出层的单元数等于分类的类型数。每个隐层的单元数通常是越多分类精度越高，但是也会带来计算性能的下降，因此，要平衡质量和性能间的关系。默认不含有隐藏层(感知器)，如果含有多个隐层，则每个隐层上的单元数最好保持一致。因此，对于神经网络模块，我们考虑如下设计：设计 sigmoid 函数作为激励函数：def sigmoid(z):
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2024-03-03 13:02:08
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Adaboost是一种迭代算法，其核心思想是针对同一个训练集训练不同的分类器(弱分类器)，然后把这些弱分类器集合起来，构成一个更强的最终分类器（强分类器）。Adaboost是一种boosting提升方法，类似于将多个分类器串联在一起，组合成为一个强分类器。而bagging方法则类似于并联模式，将多个分类器并行组合成为一个强分类器，如随机森林Random Forest。Adaboost模型Adabo
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2023-11-19 20:35:50
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Alexnet网络出自于《ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Network》，加拿大多伦多大学的Alex 于2012年发表在NIPS会议上，在当年ImageNet中取得最好的成绩。该ImageNet数据集有1.2 million幅高分辨率图像，总共有1000个类别。测试集分为top-1和top-5，并且分别拿到了37.5%
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2024-04-02 10:54:19
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问题在之前的学习过程中，我们学习了如何搭建全连接神经网络训练Mnist数据集。初始时，全连接神经网络训练结果验证集和训练集的精确度不高，在对数据进行归一化，调参等操作提高了精确度。我们这次使用Le-Net5和VGG对MNIST进行训练，VGG采样层太多，计算量庞大，我们只进行搭建，也可以采用Google Colab进行训练。比较全连接和卷积神经网络异同。Le-net5网络如下。方法搭建le-net
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2024-01-04 19:41:04
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处理复杂的多输入、多输出非线性系统，神经网络要解决的基本问题是分类问题。1.神经网络的种类：误差反向传播（Back Propagation，BP）神经网络概率神经网络卷积神经网络（Convolutional Neural Network ，CNN－适用于图像识别）时间递归神经网络（Long short－term Memory Network ，LSTM－适用于语音识别）最简单且原汁原味的神经网络则
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2023-07-04 14:09:59
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文章目录常见的‘融合’操作具有多个输入和输出的模型ResNet 模型 常见的‘融合’操作复杂神经网络模型的实现离不开"融合"操作。常见融合操作如下：（1）求和，求差# 求和
layers.Add(inputs)
# 求差
layers.Subtract(inputs)inputs: 一个输入张量的列表（列表大小至少为 2）,列表的shape必须一样才能进行求和(求差)操作。例子：input1 =
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2023-10-15 16:17:41
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## 神经网络：多个样本
神经网络是一种模拟大脑神经元的计算模型，它通过学习一组数据来进行有监督学习。在神经网络中，我们经常需要处理多个样本，这意味着我们需要输入一个样本集合，并对每个样本进行预测和训练。
在本文中，我们将介绍神经网络如何处理多个样本，并提供一个简单的代码示例。我们将使用Python和Keras库来实现一个简单的神经网络，并使用一个手写数字数据集来进行训练和预测。
首先，我们
原创
2023-12-09 10:44:20
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一. 预备知识包括 Linear Regression, Logistic Regression和 Multi-Layer Neural Network。或者coursera看Andrew Ng 的机器学习课程。二者只是在某些公式表达上有细微的差距。二. 卷积神经网络CONVNET此部分来自 这里只是个搬运工，作者写的很好。1. 前言卷积神经网络（Constitut
AlexNet网络结构论文中的这个图比较晦涩，可以直接看下面的彩色图中的描述。 LeNet几乎奠定了当前深度卷积神经网络的基本搭建形式，AlexNet进一步探讨的是网络加深时，模型会出现什么情况。首先，更难训练。为了解决这个问题，他们使用了两个GPU进行训练。另外，处理计算复杂的提升，梯度下降算在深层神经网络中传递出现梯度弥散，他们提出使用ReLU代替原来使用Sigmoid函数，解决了这个问题。为
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2023-11-07 07:35:10
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神经网络100条的训练样本用隐含层节点数比如20，表现好！现在3000条训练样本用20可以嘛？谷歌人工智能写作项目：小发猫200组数据可以训练神经网络吗求已知20个数，怎么预测第21个数，使用matlab神经网络！高手求解啊 2020个点太少了，可以做，但是误差非常大。另外你这个明显是外推，随机性大的不可想象。用matlab作法很简单，首先建立训练样本。从1-19作为输入，2-20作为输出。比如你
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2024-01-24 22:34:25
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#include <stdlib.h>
#include <math.h>
#include <time.h>
#include <sstream>
#include <string>
#include <iostream>
#include <vector>
using namespace std;#define
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2023-08-14 15:55:06
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# 1.神经网络的学习前提和步骤前提神经网络存在合适的权重和偏置。步骤一（挑选mini-batch）从训练数据中随机选出一部分数据，这部分数据称为mini-batch。 我们的目标是减少mini-batch这部分数据的损失函数的值。步骤二（计算梯度）为了减小mini-batch这部分数据的损失函数的值，需要求出有关各个权重参数的梯度。步骤三（更新参数）将权重参数沿梯度方向进行微小更新。步骤四（重复
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2024-01-13 06:54:07
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文章目录多输入多输出通道多输入通道多输出通道
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2023-10-26 21:37:16
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神经网络算法以及Tensorflow的实现一、多层向前神经网络(Multilayer Feed-Forward Neural Network) 多层向前神经网络由三部分组成：输入层(input layer), 隐藏层 (hidden layers), 输入层 (output layers)每层由单元(units)组成输入层(input layer)是由训练集的实例特征向量传入经过连接结点
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2024-03-11 06:47:14
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深度学习入门--神经网络一、感知机二、激活函数1. sigmold函数2. ReLU函数3. softmax函数三、三层神经网络的实现 一、感知机感知机接受多个输入信号，输出一个信号。 图中感知机接收和两个输入信号，输出y，用下式表示图中的感知机。 b是被称为偏置的参数，用于控制神经元被激活的容易程度；和是表示各个信号权重的参数，用于控制各个信号的重要性；明确表示出偏置，如下图实际上，输入信号的
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2024-04-09 21:43:03
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神经网络笔记 by Zk模拟人脑神经细胞的工作特点单元间的广泛连接并行分布式的信息存储和处理自适应学习能力基本特点可以处理非线性。(网，图之类的数据可以进行处理)并行结构，这样的结构最便于计算机并行处理(想一想电脑CPU是多核的，可以同时处理多个任务)具有学习记忆能力(越来越逼近真实，越来越强)神经元神经元的基本介绍神经元是神经网络的基本单位，相当于盖高楼大厦的砖块。神经元接受输入，对其做一些数据
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2023-12-16 23:11:07
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