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
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2023-11-20 23:19:14
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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，
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2024-04-09 21:46:17
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前言本文大致分成两大部分，第一部分尝试将本文涉及的分类器统一到神经元类模型中，第二部分阐述卷积神经网络（CNN）的发展简述和目前的相关工作。 本文涉及的分类器（分类方法）有：线性回归逻辑回归（即神经元模型）神经网络（NN）支持向量机（SVM）卷积神经网络（CNN） 从神经元的角度来看，上述分类器都可以看成神经元的一部分或者神经元组成的网络结构。各分类器简述逻辑回归说逻辑回归之前需要简述一下线性回归
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2023-08-24 20:00:09
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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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一、介绍 人工神经网络（Artificial Neural Network，ANN）简称神经网络（Neural Network，NN）或类神经网络，是一种模仿生物神经网络的结构和功能的数学模型或计算模型，用于对函数进行估计或近似。基于神经网络、动
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2023-08-29 10:07:54
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本文全部代码基于python2，使用编辑器为ipython notebook，入门级。高级神经网络库的出现，使开发人员能够快速构建神经网络模型，而不必担心浮点运算、张量代数和GPU编程的数值细节。Keras是一种高级神经网络库，它基于Theano或TensorFlow的后端（backends）工作，提供了一种类似于scikit-learn的API。我将提供一个快速上手教程，详细比对Keras和sc
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2024-02-19 22:50:10
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自己实践了一下，对神经网络作分类器有了初步了解。本文主要内容包括： (1) 介绍神经网络基本原理 (2) Matlab实现前向神经网络的方法 第0节、引例 本文以Fisher的Iris数据集作为神经网络程序的测试数据集。Iris数据集可以在http://en.wikipedia.org/wik
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2023-08-07 10:41:32
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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
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2024-01-20 23:02:34
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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],
13
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2023-07-04 19:36:19
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# 实现神经网络分类器
## 简介
神经网络分类器是一种机器学习算法，它可以通过学习数据集中的模式，将输入数据分为不同的类别。本文将教会你如何使用Python实现一个简单的神经网络分类器。
## 流程概述
下面是实现神经网络分类器的步骤概述：
步骤 | 说明
---- | ----
1 | 准备数据集
2 | 数据预处理
3 | 构建神经网络模型
4 | 训练模型
5 | 测试模型
6 |
原创
2023-08-19 13:51:35
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（此处已添加圈子卡片，请到今日头条客户端查看）正文 线性分类器是这样的： 当大于0 的时候为正类，当小于0的时候为负类，在神经网络中我们可以使用图来表示这样的分类器。 我们称这个为单层的神经网络，这个简单的神经网络可以完成如下两个操作： 一个是OR操作，一个是AND操作，举例OR操作，当我们设置输入特征x1和x2的权重为1的时候，只要结果大于0，那么y=1，如果小于0那么y=
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2023-12-06 22:45:15
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在本Tensorflow教程中，我们将使用Tensorflow构建基于卷积神经网络的图像分类器。如果您刚刚开始使用Tensorflow，那么最好在这里阅读基本的Tensorflow教程。 为了演示如何构建基于卷积神经网络的图像分类器，我们将构建一个六层神经网络，该网络将识别并分离出狗的图像和猫
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2023-10-12 13:13:53
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比如根据年龄和教育水平进行收入预测分析。It can be exemplified with the predictionof income for a given age and education level.虽然神经网络适用于分类和回归，但却很少用于回归。Although the neural network is applicableto both classification and r
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2024-04-20 21:12:01
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神经网络模型和算法：Bp神经网络是一种反向传播机制，反馈错误，固化期望输出神经网络，深度学习的底层神经元由三层结构组成：输入层【例如信号、知识的输入】，隐藏层【用作处理、训练、学习，必不可少，相当于知识的理解】，输出层【经过“学习”后的输出】。误差反馈办法：在模拟，交互时，常用到线性拟合，然而现实中大部分事务时是非线性的，而神经网络就是通过不断的误差反馈，来拟合这种非线性的事务。神经网络结构确定，
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2023-05-30 14:47:51
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有关于BP神经网络原理前人之述备矣，这里就暂且略过。从一年前第一次接触机器学习到现在，已经学习很多类似的智能学习算法，无论是遗传算法、群算法、模拟退火算法还是神经网络算法，在有监督的学习算法中，无非就是设计一个标准和进化方式，让结果与标准之间的误差越来越少，直到误差缩小到允许的范围内并收敛，我们谓之学习成功了。BP神经网络也是这样的，在BP神经网络学习的目标就是输出层输出的结果与真实值的差距尽可能
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2023-08-07 13:15:30
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目录深度学习效果不好的对策 训练数据效果不好的情况，采用什么对策方法1：proper loss方法2：Mini-Batch方法3：采用new activation function方法4：Adaptive Learning Rate测试数据效果不好的情况，采用什么对策：方法1：Early stopping方法3：dropout目前进度：第四部分【机器学习算法】深度学习效果不好的对策我们训
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2023-08-14 15:04:21
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文章目录一、基础知识二、神经网络2.1 神经网络的结构：2.2 为什么神经网络在分类问题中的效果比较好：2.3 BP算法 一、基础知识线性分类器：工业界有很多算法完成分类的问题，比如线性分类器，输入一张32x32x3的矩阵，利用f(wx+b)得到属于不同类别的得分向量，方便演示，x列向量只选了4个值，w为3x4的矩阵，偏置项是为了让分类线可以上下平移，更好的分类，我们希望正确类别的得分比较高。两
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2024-01-15 21:01:05
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一、模式识别神经网络在matlab命令窗口输入：nnstart 或 nprtool 就可以进入matlab神经网络GUI 二、鸢尾花数据集iris示例1.输入数据集，划分训练集、测试集load fisheriris;
[m,n]=size(meas);
data=zeros(m,n+1);
data(:,1:n)=meas;
for i=1:m
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2023-07-09 08:54:06
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（一）非监督分类方法有两种，Isodata 和K-means。1、K—均值分类算法1）打开待分类的遥感影像数据2）依次打开：ENVI主菜单栏—>Classification—>Unsupervised—>K—Means即进入K均值分类数据文件选择对话框。3）选择待分类的数据文件。4）选好数据以后，点击OK键，进入K-Means参数设置对话框，进行有关参数的设置，包括分类的类数、分
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2023-11-26 14:04:00
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BP神经网络分类器摘要本文主要介绍了BP神经网络的分类器使用方法，结合USPS手写数字集，对该数据集进行了训练和分类，对结果做了分析。手写体数字识别是模式识别中一个非常重要和活跃的研究领域，数字识别也不是一项孤立的技术，它所涉及的问题是模式识别的其他领域都无法回避的；应用上，作为一种信息处理手段，字符识别有广阔的应用背景和巨大的市场需求。因此，对数字识别的研究具有理论和应用的双重意义。语音识别分为
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2023-08-01 15:28:33
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