1 import numpy as np
2
3 '''
4 前向传播函数：
5 -x ：包含输入数据的numpy数组，形状为（N,d_1,...,d_k）
6 -w ：形状为（D,M）的一系列权重
7 -b ：偏置，形状为（M，）
8
9 关于参数的解释：
10 在我们这个例子中输入的数据为
11 [[2,1],
12 [-1,1],
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2023-07-04 19:36:19
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文章目录6 分类任务6.1 前置知识6.1.1 分类6.1.2 分类的网络6.2 动手6.2.1 读取数据6.2.2 functional模块6.2.3 继续搭建分类神经网络6.2.4 继续简化6.2.5 训练模型6.3 暂退法6.3.1 重新看待过拟合问题6.3.2 在稳健性中加入扰动6.3.3 暂退法实际的实现6.4 后话 6 分类任务在这一讲中，我们打算探讨一下神经网络中是如何处理分类任务
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2023-10-14 10:38:02
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贝叶斯神经网络1 人工神经网络的作用与局限人工神经网络（artificial neural network，缩写ANN），简称神经网络（neural network，缩写NN）或类神经网络，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，主要用于对函数进行估计或近似。在神经网络的训练中，就是训练网络中的参数以实现预测的结果如下所示 对于一个神经网络来说，
输入input，特征提取（feature representation (hand-crafted)），学习算法（learn algorithm，eg.. SVM）线性分类器线性分类器比如逻辑回归、线性SVM，我们会拿到一个决策边界（直线、平面等）；监督学习很重要的两点：假设函数（从x怎么得到y的）和 损失函数loss function（和标准答案之间差异的函数）， 从D维到
⛄ 内容介绍语音分类是语音信号处理的重要组成部分.准确快速地对语音进行分类在语音编码,语音合成中有着重要的意义.针对语音的多样性和不确定性,使用传统分类方法在大规模的实际语音分类应用中速度慢,正确率低.为了提高语音分类的正确率和分类精度,⛄ 完整代码%% 该代码为基于BP网络的语言识别
%% 清空环境变量
clc
clear
%% 训练数据预测数据提取及归一化
%下载四类语音信号
load dat
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2023-10-30 22:55:31
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这里的分类错误指的是不能通过调整网络结构和参数避免的错误。 1.形态的多义性比如一个圆可以看作一个足球或者一个轮胎。把足球和轮胎看作这个圆的两个属性，尝试把圆分类成足球或轮胎，可以理解成足球和轮胎两种属性之间有一种排斥力；但圆确实是足球和轮胎的共同特征，仅从形态上确实无法把这两个属性分开，这种现象可以理解成两种属性之间有一种引力。而且这种力是一种短程力，作用范围仅限于圆这个形态本身。因此
这篇文章主要介绍卷积神经网络1998年到2019年的20多种经典的网络，体会每种网络的前世今身以及包含的深邃思想。算是一个总结性的博客吧。。。目录一、1998年：LeNet二、2012年：AlexNet三、2013年：ZFNet四、2014年:亚军——VGGNet冠军——GoogLeNet五、2015年：ResNet六、2016年：DenseNet七、2017年：SENet一、1998年：LeNe
1. 人工神经网络1.1 神经网络结构 人工神经网络（简称神经网络）是模拟人类大脑神经元构造的一个数学计算模型。 一个神经网络的搭建，需要满足三个条件。输入和输出权重（w）和阈值（b）多层感知器的结构1.2 神经网络运作过程其中，最困难的部分就是确定权重（w）和阈值（b）。必需有一种方法，可以找出答案。这种方法就是试错法。其他参数都不变，w（或b）的微小变动，记作Δw（或Δb），然后观察输出有什么
概念：人工神经网络是在现代神经生物学研究基础上提出的模拟生物过程，反映人脑某些特性的一种计算结构。人工神经元模型中的激活函数 其中 w_i·x_i为输入信号加权，θ为阈值（偏置量） 常见的形式有四种：阶跃式sigmoidReLuELu人工神经元网络神经元与神经元之间彼此连接成复杂的网络才有用。有两种主要的人工神经元网络。前馈型神经网络信息时有层次的，总是从前一层的神经元单向传递到下一层 隐含层的神
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2023-08-11 11:52:47
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前言：现在网络上有很多文章，数据和代码都不全，胖哥对此重新梳理后，把用到的数据和代码全部奉上，如果想直接要数据和代码，请查看文章最后！！！ 概述：人工神经网络是一种经典的机器学习模型，随着深度学习的发展神经网络模型日益完善.联想大家熟悉的回归问题， 神经网络模型实际上是根据训练样本创造出一个多维输入多维输出的函数， 并使用该函数进行预测， 网络的训练过程即为调节该函数参数提高预测精度的过
进入第二部分深度学习第十四章循环神经网络循环神经网络可以分析时间序列数据，诸如股票价格，并告诉你什么时候买入和卖出。在自动驾驶系统中，他们可以预测行车轨迹，避免发生交通意外。 循环神经网络可以在任意长度的序列上工作，而不是之前讨论的只能在固定长度的输入上工作的网络。 举个例子，它们可以把语句，文件，以及语音范本作为输入，使得它们在诸如自动翻译，语音到文本或者情感分析(例如，读取电影评论并
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2023-08-23 07:12:36
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神经网络在机器学习中有很大的应用，甚至涉及到方方面面。本文主要是简单介绍一下神经网络的基本理论概念和推算。同时也会介绍一下神经网络在数据分类方面的应用。
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2023-06-16 08:04:25
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使用浅层神经网络识别图片中的英文字母 一、实验介绍 1.1 实验内容 本次实验我们正式开始我们的项目：使用神经网络识别图片中的英文字母。 激动人心的时刻到了，我们将运用神经网络的魔力，解决一个无法使用手工编程解决的问题。如果你（自认为）是一个程序员，本次实验结束后，你将变得与其他只会手工编写程序的程序员不同。 1.2 实验知识点“浅层”与“深度”的区别泛化性能随机梯度下降算法如何对矩阵求导编写我
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2023-08-02 22:56:00
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神经网络输入层神经单元个数：784 （图像大小28*28） 输出层
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2023-10-05 10:46:09
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TensorFlow+Keras实现猫狗图像分类一、前期工作二、分类实现1、分类训练图片2、卷积神经网络3、 优化模型三、小结 一、前期工作安装anaconda新建一个工作空间，在里面依次安装jupyter notebook，TensorFlow 1.14.0，Keras 2.2.5，pillow，matplotlib 建议在命令行中安装，更加快捷。#创建一个名为python的工作空间，Pyth
文章目录**通过训练好的模型，来测试自己手写的数字，教你如何实现！以及如何调用模型和保存模型：******前言一、Cnn实现minist代码一、Cnn实现minist代码分类--tf.nn实现，详细版二、Cnn实现minist代码分类二--tensorflow.keras.layers实现,简洁版（加载数据：from tensorflow.examples.tutorials.mnist imp
上年度在人工智能技术积累方面进步还是蛮大。首先是卷积神经网络（CNN)，CNN在图像识别、目标检测方面应用最成熟。 文章目录1 卷积神经网络1.1 图片分类网络1.2 图像分割网络1.3目标检测网络2 循环神经网络3：迁移学习4：生成对抗网络5：强化学习 1 卷积神经网络围绕卷积神经网络出现了一大堆衍生的网络结构，例如:1.1 图片分类网络AlexNet、VGGNet、GoogLeNet、ResN
分类用于确定数据所归属的类别，而回归是根据已知的数据进行推断或估计某个未知量，比如根据年龄和教育水平进行收入预测分析。分类的典型应用是垃圾邮件过滤和字符识别。虽然神经网络适用于分类和回归，但却很少用于回归。这不是因为它的性能不好，而是因为大多数回归问题可以用更简单的模型来解决。（回归问题过于简单，采用神经网络通常是大材小用了！！！）在将神经网络应用于分类时，一般来说，网络的输出层节点数量与数据分类
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2023-11-07 07:16:10
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目录 1.卷积神经网络解决的问题2.经典的卷积神经网络2.1 LeNet2.2 AlexNet2.3 VGG2.3.1 VGG块2.3.2 VGG网络2.4 NiN2.4.1 Nin块2.4.2 Nin网络2.5 GooLeNet2.5.1 Inception块2.5.2 GoogLeNet网络2.6 ResNet2.6.1 残差块2.6.2 残差网络2.7 DenseNet1.卷积神经
import pickle
import gzip
with gzip.open((PATH / FILENAME).as_posix(), "rb") as f:
((x_train, y_train), (x_valid, y_valid), _) = pickle.load(f, encoding="latin-1")x_train.shape #第一个表示样本个数,第二
