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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Table of Contents 1. stack模型的一般集成方式2. 分类任务的定义3. 神经网络-多层感知器4. 训练并保存模型创建MLP模型并训练创建存放模型的文件夹创建MLP子模型并保存5. 独立Stacking Model载入子模型（sub-model）训练元模型（meta-learner）举例: 元模型=llogistic为例6. 集成的stacking Model-神经网络嵌入神
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2023-06-28 23:16:59
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很多科学真理和事实是基于复杂的论证过程，进而形成人们的世界观，推演，证明经过很多复杂的往复和推理过程，起初是经由发现，获取更多线索，不断证明，并不断被挑战（可证伪性），最终形成当下的世界观，人脑的思维过程能否被机器替代，今天主要简述下神经网络（Neural Network)。 01神经网络（Neural Network)人的神经网络如上图所示，有点像树，有很多树突和轴突，不同的细胞通过树
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2023-10-30 23:48:41
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Stacking简述主要的三类集成学习方法为Bagging、Boosting和Stacking。目前，大型的数据挖掘比赛（如Kaggle），排名靠前的基本上都是集成机器学习模型或者深度神经网络。 将训练好的所有基模型对整个训练集进行预测，第个基模型对第i个训练样本的预测值将作为新的训练集中第个样本的第个特征值，最后基于新的训练集进行训练。同理，预测的过程也要先经过所有基模型的预测形成新的测试集，最
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2024-02-14 14:09:04
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随着深度学习的飞速发展，已经创建了整个神经网络架构，以解决各种各样的任务和问题。尽管存在无数的神经网络架构，但对于任何深度学习工程师来说，这里有11种必不可少的知识，它们分为四大类：标准网络，递归网络，卷积网络和自动编码器。 标准网络1 | 感知器感知器是所有神经网络中最基础的，是更复杂的神经网络的基本构建块。它仅连接输入单元和输出单元。 2 | 前馈网络前
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2023-09-15 16:21:38
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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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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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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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