➤第十题参考答案-第1小题1.题目分析（1）数据集分析数据集合包括有两个目录：test, train。其中分别包括有95,510张车牌号的图片。图片命名的最后一个字符表明了车牌号的颜色。（2）数据转换使用本文后面作业程序附件中的：1.将车牌图片目录转换成YUV将test、train两个车牌号的图片转换成YUV参数。形成两个数据NPZ文件：test_data_npz, train_data_npz。
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2023-08-28 19:33:48
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深度学习Pytorch（三）——神经网络 文章目录深度学习Pytorch（三）——神经网络一、简介二、神经网络训练过程三、实例演示1、定义一个神经网络2、通过调用net.parameters()返回模型可训练的参数3、迭代整个输入4、调用反向传播5、计算损失值6、反向传播梯度7、更新神经网络参数 一、简介神经网络可以通过torch.nn包构建，上一节已经对自动梯度有些了解，神经网络是基于自动梯度来
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2023-09-06 16:38:21
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NEURAL NETWORKS 神经网络神经网络是由torch.nn包构造的.nn使用autograd定义模型和对模型做微分. 一个nn.module对象包含layers, 一个返回输出的forward(input)方法.例如, 看一个分类数字图片的网络:这是简单的前馈(feed-forward)网络. 它获取输入, 将它送给几个layer一层接一层的处理, 最后给出输出. 一个典型的神经网络训练
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2023-08-04 23:32:47
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目录1.搭建神经网络6步法2.函数用法和介绍（1）tf.keras.models.Sequential()（2）Model.compile(）（3）model.fit(）（4）model.summary()（5）model.predict()3.鸢尾花数据集4. Fasion_Mnist数据集 1.搭建神经网络6步法tf.keras搭建神经网络六步法第一步：import相关模块，如imp
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2023-08-08 09:32:16
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SVM是最优秀、准确而健壮的算法之一，维度不敏感，可处理线性可分和线性不可分数据。分为SVC和SVR。优势：分类性能好、稳定性高、算法更新快。一般选择RBF作为核函数。SVM分类决策中起决定作用的是支持向量。关键优化参数：C：惩罚系数，值越高，惩罚程度越大，误差容忍力越差。Gamma：影响每个支持向量对应的高斯的作用范围，值越大，泛化性能越差。限制：计算的复杂性取决于支持向量的数目，大规模训练样本
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2023-05-22 14:44:06
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1.二者在形式上有几分相似,但实际上有很大不同。简而言之，神经网络是个“黑匣子”，优化目标是基于经验风险最小化，易陷入局部最优，训练结果不太稳定，一般需要大样本；而支持向量机有严格的理论和数学基础，基于结构风险最小化原则, 泛化能力优于前者，算法具有全局最优性, 是针对小样本统计的理论。目前来看，虽然二者均为机器学习领域非常流行的方法，但后者在很多方面的应用一般都优于前者。神经网络是基于传统统计学
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2023-10-30 23:31:46
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前言之前就一直想不调用框架，实现一个CNN和RNN，实现这两种网络的主要难度就在于反向传播，对与CNN来说反向传播也要涉及到卷积，对于RNN来说反向传播会涉及到沿时间序列进行传播，也就是BPTT。在此过程中遇到不少困难，踩了不少坑，所以写此博文总结一下。实现卷积神经网络我们这里要实现的卷积神经网络是Lenet-5模型，其模型结构图如下 其网络结构用语言描述的话，就是:输入层->卷积层->
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2023-08-11 21:24:17
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1、bp神经网络的介绍可以参考：http://wenku.baidu.com/view/174849da49649b6648d747dd.html?from=search/ 2、然后就是bp神经网络的编程部分。 BP神经网络预测前首先要训练网络通过训练使网络具有联想记忆和预测能力。BP神经网络的训练过程包括以下几个步骤： 具体的编程部分： %% 该代码为基于BP网络的语言识别%% 清空环境变量 c
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2023-07-19 14:51:31
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作者：李健民该数据集来自医咖会之前的一篇SPSS教程(现在的任务是把344例的数据集拆分为训练集和测试集，建立一个简单的神经网络模型，看看模型的训练效果怎么样。表1. 肺癌危险因素分析研究的变量与赋值表2. 部分原始数据想要原始数据的小伙伴，可到医咖会网站一．SPSS建模步骤如下1.选择分析—神经网络—多层感知器2.变量窗口：要预测的结局变量放在因变量窗口，其他的预测变量根据自身类型放在因子或协变
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2023-08-28 09:10:48
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文章目录前言深度学习基础监督学习损失函数随机梯度下降反向传播图神经网络简介图表示学习的发展历史图神经网络图滤波操作通用的GNN框架（节点任务）图池化操作通用的GNN框架（图任务）谱图论拉普拉斯矩阵作为算子拉普拉斯矩阵的特征分解特征向量作为图上的信号图傅立叶变换（GFT）图滤波两大类图滤波操作最早的图滤波操作图谱滤波将图谱滤波运用到GNN上GCN-Filter: 简化的Cheb-Filter处理多
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2023-08-16 18:22:30
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本期目录使用PyTorch训练神经网络：torch.autograd1. 神经网络背景2. 加载预训练模型(有重大更新)2.1 新老版本写法对比2.2 新写法的好处2.3 图像数据的预处理2.4 训练模式和验证模式之间的转换3. 正向传播3.1 初始化输入数据、标签和模型3.2 预测4. 反向传播4.1 计算损失函数4.2 加载优化器4.3 开始优化参数 使用PyTorch训练神经网络：
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2023-08-04 16:06:08
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深度学习框架的一般流程：1.数据加载和处理2.定义一个模型（包括网络、损失函数和优化器）3.在训练集上进行训练4.在测试集上测试模型的性能（步骤1、2可以调换）步骤一：使用Torchvision加载和规范化CIFAR10训练集和测试集torchvision模块可以加载数据，也可以处理数据等等import torch
import torchvision
import torchvision.tra
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2023-07-11 14:37:33
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一、卷积的基本操作过程
卷积也称为滤波，是一种线性的信号处理技术。
二、卷积神经网络的卷积层结构 单层动态演示： 详见：
https://cs231n.github.io/assets/conv-demo/index.ht
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2023-10-12 13:16:35
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在图像处理中，往往把图像表示为像素的向量，比如一个1000×1000的图像，可以表示为一个1000000的向量。在上一节中提到的神经网络中，如果隐含层数目与输入层一样，即也是1000000时，那么输入层到隐含层的参数数据为1000000×1000000=10^12，这样就太多了，基本没法训练。局部感知卷积神经网络有两种神器可以降低参数数目，第一种神器叫做局部感知野。一般认为人对外界的认知是从局部到
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2023-07-18 16:46:53
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步骤如下： 1、打开matlab，点击“app”,图示“三角形”图标。 2、图中圈出工具箱，即为神经网络工具箱工具箱。这四种分别为BP、拟合、模式识别和时间序列神经网络。这里我们使用时间序列神经网络。 3、图示，右边即为选择问题处理方式，第一个有出入有反馈，第二个有反馈无输入，第三个无反馈有输入。 4、选择有输入有反馈方式，点击next。 5、图示选择好输入输出，选择时间步骤行或列，然后点击nex
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2023-05-31 16:10:44
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神经网络是当今最强大的学习算法之一。我们将开始学习一种在给定训练集下为神经网络拟合参数的学习算法。正如我们讨论大多数 学习算法一样，我们准备从拟合神经网络参数的代价函数开始讲起，我们将重点分析神经网络在分类问题中的应用。Cost Function and BackpropagationCost Function假如，我们有一个如左图所示的神经网络结构，然后假设我们有一个像这样的训练集：m个训练样本
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2024-02-22 15:09:48
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1.BP网络的提出BP神经网络是一种按照误差你先传播算法训练的多层前馈神经网络2.BP网络的结构：BP神经网络是一种典型的非线性算法。BP神经网络由输入层、输出层和之间若干层(一层或多层)隐含层构成，每一层可以有若干个节点。层与层之间节点的连接状态通过权重来体现。只有一个隐含层的时候，这样的BP神经网络属于传统的浅层神经网络;当有多个隐含层的时候，这样的BP神经网络属于深度学习的神经网络。3.感知
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2023-08-01 15:29:32
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目录1 前言1.1 RNN回忆与概览1.2 LSTM回忆与概览1.3 循环神经网络的几种输入输出结构2 图解 LSTM 内部结构和数据流2.1 简洁的结构图2.2 LSTM的原理剖析图3 图解BiLSTM及其应用3.1 看2层的 LSTM 是如何运转的3.2 看1层的 BiLSTM 是如何运转的3.3 看2层的 BiLSTM 是如何运转的1 前言本文对RNN、LSTM、BiLSTM的内部结构和输入
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2024-02-26 22:14:14
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开启了深度学习在语义分割中的应用。语义分割是计算机视觉领域很重要的一个分支，在自动驾驶、地面检测等方面都起到很重要作用。与简单区分前景后景的图像分割技术不同，语义分割则不仅是区分每个像素的前后景，更需要将其所属类别预测出来，属于像素层面的分类，是密集的目标识别。传统用于语义分割的CNN网络每个像素点用包围其的对象或区域类别进行标注，无论是在分割速度还是分割精度层面都很不理想。FCN参考了CNN在图
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2023-08-29 16:52:43
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人工神经网络人工神经网络是由具有适应性的简单单元组成的广泛并行互连的网络，它的组织可以 模拟生物神经系统对真实世界物体所做出的真实反映。人工神经网络采用误差反传算法或者变化形式的网络模型，具有自学习性，较好的容错性和优良的非线性逼近能力。神经网络模型和网络结构①神经元模型 ②激活函数 ③网络模型 ④工作状态 ⑤学习方式建立和应用神经网络的步骤1、网络结构的确定 包含网络的拓扑结构和每个神经元相应函
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2023-10-30 10:33:19
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