昨天发现的了一段非常令人惊奇的JavaScript代码，是由 ShaunF编写的 automatically solves captchas，一个专门应用在 Megaupload网站的Greasemonkey脚本。如果你要亲自尝试一下，可以先看看这个 演示。而这个脚本的作用，正如名字所示，可以识别这个网站的验证码。
基本介绍神经网络最基本的成分是神经元模型，当输入值超过了神经元的阈值，神经元就被激活了。然后通过激活函数就可以将输出值对应为0或者1。感知机感知机是由两层神经元组成，输入层接收数据，输出层经过激活函数可以输出0或者1，所以感知机能实现一些基本的逻辑运算，下面来看看其中的数学原理。感知机的数学原理公式: 其中x是输入，w是权重，b是偏差（偏置项）数学原理很简单，那开始实现一些基本的逻辑运算与运算或运
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2023-08-14 14:41:35
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一、写在前面这部分内容应该算是近几年发展中最基础的部分了，但是发现自己忘得差不多了，很多细节记得不是很清楚了，故写这篇博客，也希望能够用更简单清晰的思路来把这部分内容说清楚，以此能够帮助更多的朋友，对于理解错误的地方也希望各位能够留下宝贵的意见，觉得不错别忘了点赞鼓励一下。有条件的童鞋可以看看这篇论文，详细的说明了RNN、LSTM、GRU的计算过程，个人认为如果是要走学术方向的朋友值得细读这篇论文
作者：秦州，算法工程师，Datawhale成员引言本文为GNN教程的第三篇文章 【GraghSAGE算法】，在GCN的博文中我们重点讨论了图神经网络的逐层传播公式是如何推导的，然而，GCN的训练方式需要将邻接矩阵和特征矩阵一起放到内存或者显存里，在大规模图数据上是不可取的。其次，GCN在训练时需要知道整个图的结构信息(包括待预测的节点), 这在现实某些任务中也不能实现(比如用今天训练的图模型预测明
神经网络算法中，参数的设置或者调整，有什么方法可以采用若果对你有帮助，请点赞。神经网络的结构（例如2输入3隐节点1输出）建好后，一般就要求神经网络里的权值和阈值。现在一般求解权值和阈值，都是采用梯度下降之类的搜索算法（梯度下降法、牛顿法、列文伯格-马跨特法、狗腿法等等），这些算法会先初始化一个解，在这个解的基础上，确定一个搜索方向和一个移动步长（各种法算确定方向和步长的方法不同，也就使各种算法适用
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2023-08-10 19:59:11
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首先要搞清楚的RBF神经网络和BP神经网络的区别:RBF神经网络一般有三层，输入层、中间层计算输入x矢量和样本矢量c欧式距离的RBF值，输出层算它们的线性组合。不像BP神经网络通过后向传播改变权重，RBF神经网络隐含层和输入层的连接权重是有固定算式（欧式距离）的。 简单地说，就是某个测试集样本p和某个训练集样本越接近，即欧氏距离越小，那么在RBF作用后输出的值就越大。即RBF使样本点只被附近（圈内
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2023-07-26 22:40:36
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1、envi 中几种分类方法的参数怎么设置？envi 中几种分类方法的参数设置方法如下： 1、平行六面体 （1）在主菜单中，选择Classification->Supervised->Parallelpiped，在文件输入对话框中选择TM分类影像，单击OK按钮打开Parallelpiped参数设置面板。 （2）SelectClasses from Regions：单击Select Al
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2023-09-19 07:17:48
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神经网络 算法 思路？能否提供一个最简单的代码？ 30。最基本的BP算法：1）正向传播：输入样本－>输入层－>各隐层（处理）－>输出层注1：若输出层实际输出与期望输出（教师信号）不符，则转入2）（误差反向传播过程）2）误差反向传播：输出误差（某种形式）－>隐层（逐层）－>输入层其主要目的是通过将输出误差反传，将误差分摊给各层所有单元，从而获得各层单元的误差信号，进而修
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2023-08-24 19:30:48
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人工神经网络算法是模拟人的神经网络的一种算法.该算法像人一样，具有一定的学习能力。人工神经网络可以学会它所能表达的任何东西.该算法在模拟人类抽象思维方面较传统的算法具有优势，如图像识别 (人脸识别，车牌识别)， 声音识别方面已经有成熟的运用。 举个简单的例子可以说明人工神经网络和传统算法的差别所在 (等会也要实现):假设要解决这个问题: 写一个程序， 判断 0, 1, 2, 3 ...
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2023-07-19 12:56:19
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2.7 计算图（Computation Graph）可以说，一个神经网络的计算，都是按照前向或反向传播过程组织的。首先我们计算出一个新的网络的输出（前向过程），紧接着进行一个反向传输操作。后者我们用来计算出对应的梯度或导数。计算图解释了为什么我们用这种方式组织这些计算过程。在这个视频中，我们将举一个例子说明计算图是什么。让我们举一个比逻辑回归更加简单的，或者说不那么正式的神经网络的例子。 我们尝试
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2023-09-11 22:44:27
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1.什么是神经网络1.1 背景 :以人脑中的神经网络为启发，历史上出现过很多不同版本最著名的算法是1980年的 backpropagation 1.2 多层向前神经网络(Multilayer Feed-Forward Neural Network)Backpropagation被使用在多层向前神经网络上多层向前神经网络由以下部分组成： 输入层(input layer), 隐藏层 (hidden
NLP一、循环神经网络1、文本的tokenizationtokenization：分词，分出的每一个词语就是token中英文分词的方法：把句子转化为词语、把句子转化为单个字2、N-gram表示方法句子可以用单个字、词语表示，同时我们也可以用2个、3个或者多个词来表示N-gram一组一组的词语，其中的N表示能够被一起使用的词的数量import jieba
text = "深度学习是机器学习的分支，
目录主体代码参照：1、RBF网络相关知识知识概述2、K-means聚类最优k值的选取2.1手肘法：SSE(sum of the squared errors，误差平方和)2.2 轮廓系数法3、径向基函数的中心值和方差的选取3.1 有无监督知识概述3.2 自组织法（无监督）kmeans聚类方法获取聚类中心和标准差根据高斯函数的形式构建高斯核函数3.3 有监督学习3.4 结果对比传送门RBF网络知识
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2023-08-28 20:46:02
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CNN理论基础 CNN基本结构图一 CNN基本结构CNN卷积神经网络的构成，主要由输入层，卷积层，池化层，全连接层，输出层等。 （1）输入层：计算机将输入层理解为若干矩阵。在数据输入前，通常需要进行预处理操作，1.是为了防止输入数据单位不一样，网络收敛较慢。2.如果所选的激活函数有值域限制，必须将网络训练的目标数据映射到激活函数值域。 进行数据预处理的方式 1.去均值（将输入数据的各个维度中心化到
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2023-07-05 21:28:43
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本文实例讲述了Python实现的三层BP神经网络算法。分享给大家供大家参考，具体如下：这是一个非常漂亮的三层反向传播神经网络的python实现，下一步我准备试着将其修改为多层BP神经网络。下面是运行演示函数的截图，你会发现预测的结果很惊人！提示：运行演示函数的时候，可以尝试改变隐藏层的节点数，看节点数增加了，预测的精度会否提升import math
import random
import str
1. 卷积操作总结 1）上图示例中，输入是一张6x6的图像，与一个3x3的核(过滤器）进行卷积运算，输出是一个4x4的"特征图"。该示例演示了如何从图像中提取"垂直边缘"这一特征。这些"核"又被称为过滤器，过滤器的size一般为奇数,比如3x3、5x5、7x7等，不同的过滤器可以从输入图像中提取出不同的特征。 2）卷积运算的具体流程为： 步骤1：将过滤器的左上角对齐输入图像的左上角，然后将对应的元
多层网络的学习能力比单层感知机强很多，要训练多层网络，简单的感知机学习规则显然不够，需要更强大的学习算法。误差逆传播（Error BackPropagation）算法就是学习算法中的杰出代表。现实任务中使用神经网络时，大多是使用BP算法进行训练。需要注意的是，BP算法不仅可以用于多层前馈神经网络，还可以用于其他类型的神经网络。通常说BP网络时，常指利用BP算法训练的多层前馈神经网络。
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2023-01-11 11:19:53
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如何用70行Java代码实现神经网络算法。如何用70行Java代码实现神经网络算法import.Random;publicclassBpDeep{publicdouble[][]layer;//神经网络各层节点publicdouble[][]layerErr;//神经网络各节点误差publicdouble[][][]layer_weight;//各层节点权重publicdouble[][][]la
import java.util.Random;
public class BpDeep {
/**
* 各层节点值
*/
public double[][] layer;
/**
* 各层节点误差
*/
public double[][] layerErr;
/**
* 各层节点权重
*/
public double[][][] layer_weight;
/**
* 各层节点权重动量
*/
p
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2023-07-17 21:13:57
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目录背景知识人工神经元模型激活函数 网络结构工作状态学习方式BP算法原理算法实现（MATLAB）背景知识在我们人体内的神经元的基本结构，相信大家并不陌生，看完下面这张图，相信大家都能懂什么是人工神经网络？人工神经网络是具有适应性的简单神经元组成的广泛并互连的网络，它的组织能够模拟生物神经系统对真实世界物体作出的交互式反应。人工神经网络具有自学习、自组织、较好的容错性和优良的非线性逼近能力
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2023-09-01 11:51:43
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