简介:一般来说, 神经网络常被用来做无监督学习, 分类, 以及回归. 也就是说, 神经网络可以帮助对未标记数据进行分组, 对数据进行分类, 或者在有监督训练之后输出连续的值. 典型的神经网络在分类方面的应用, 会在网络的最后一层使用逻辑回归分类器(之类)的将连续(continue)的值转换成为离散值如: 0/1, 比如, 给定一个人的身高, 体重, 以及年龄, 你可以给出它有心脏病或者没
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2023-09-13 21:09:52
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上节课我们主要对深度学习（Deep Learning）的概念做了简要的概述。我们先从房价预测的例子出发，建立了标准的神经网络（Neural Network）模型结构。然后从监督式学习入手，介绍了Standard NN，CNN和RNN三种不同的神经网络模型。接着介绍了两种不同类型的数据集：Structured Data和Unstructured Data。最后，我们解释了近些年来深度学习性能优于传统
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2024-01-02 17:04:53
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神经网络一、线性回归与神经网络单层单个输出多个输出多层二、神经网络原理一般结构神经网络传播过程三、激活函数为什么要使用非线性激活函数常用的激活函数(1) sigmoid函数(2) Tanh函数 一、线性回归与神经网络神经网络是一种模拟人脑的神经网络以期能够实现类人工智能的机器学习技术。单层单个输出假设现需要预测房屋的出售价格，房屋通过以下特征，面积（）空气指数（），交通指数()，最终输出价格（）
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2023-08-11 12:45:40
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深度学习的基础简单单元就是线性回归，线性回归的背景知识我们都有很多丽了解，最简单的就是一元线性回归，复杂的神经网络就是很多（相当大）的线性单元构成，包括卷积等。为了体现微分的数值计算深入理解深度学习是如何工作的，尽管强大的深度学习框架可以减少大量重复性工作，但若过于依赖它提供的便利，会导致我们很难理解工作原理。因此，这里介绍如何只利用C++来实现一个一元线性回归的训练。原始数据集变量1234567
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2023-09-27 12:38:48
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线性回归的表示方法这节我们解释线性回归与神经网络的联系，以及线性回归的矢量计算表达式。神经网络图在深度学习中，我们可以使用神经网络图直观地表现模型结构。为了更清晰地展示线性回归作为神经网络的结构，下图使用神经网络图表示本节中介绍的线性回归模型。神经网络图隐去了模型参数权重和偏差。在如图所示的神经网络中，输入分别为 和 ，因此输入层的输入个数为2。输入个数也叫特征数或特征向量维度。图中网络的输出为，
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2023-09-21 06:07:35
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1.概述循环神经网络是一种能对序列数据进行精确建模的有力工具。实际上，循环神经网络的理论计算能力是图灵完备的。自然语言是一种典型的序列数据（词序列），近年来，循环神经网络及其变体在自然语言处理的多个领域，如语言模型、句法解析、语义角色标注（或一般的序列标注）、语义表示、图文生成、对话、机器翻译等任务上均表现优异甚至成为目前效果最好的方法。 图为只有一层的rnn网络，循环神经网
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2023-07-30 09:55:24
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多输入单输出网络预测气温数据处理网络模型构建网络模型简化 上一节我们介绍的是利用网络完成分类任务，即将输入的数据分为十个类别。那么今天，我们来介绍回归任务，即根据输入数据得到一个结果。 数据处理今天我们要完成的任务就是根据以往的气温数据对当下以及之后的气温进行估计的任务。我们先来引用库，然后再来看看我们的数据长什么样子：import numpy as np
import pandas as p
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2023-09-28 01:17:49
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8.1 BP神经网络的基本原理逻辑回归因其简单、高效、具有可解释性，在工业界得到了广泛的应用并大放异彩。但是，随着业务越来越复杂，分类任务的难度越来越高，逻辑回归渐渐力不从心。分类任务的难度主要体现在数据的线性不可分上——不同类别的数据犬牙交错，很难用一条简单的直线将数据点分开，如图8-1左图所示。为了降低数据分布的复杂性，一般会对特征进行变换和组合，使低维空间中的数据在高维空间中变成线性可分的，
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2023-11-08 22:12:46
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基于往日气温搭建神经网络，划分训练集与验证集，用训练集进行神经网络训练，用验证集验证神经网络的好坏（即判断验证集中的气温预测结果与实际结果的差距）。注：这是一个回归任务，即根据往日数据来推测当天的气温。
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2023-05-18 15:39:54
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《智能计算系统》——神经网络基础线性回归为什么会用到线性回归？线性回归作为机器学习方法的一种基础理论，也是最简单的机器学习方法，使用线性回归，找到一些点的集合背后的规律，进而更好的理解机器学习的原理。示例： 线性回归主要分为一元线性回归与多元线性回归，接下来以各种因素对房屋售价的影响作为例子来进行展示：一元线性回归（使用tensorflow实现）训练步骤：1. 导入所需要的库
2. 确定训练数据（
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2024-04-13 09:28:35
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1.经典神经网络有:2012年提出的AlexNet和2014年提出的VGGNet,结构图分别如下：2.分类与回归：（1）分类(classfication)：就是经过经过一系列的卷积层和池化层之后，再经过全连接层得到样本属于每个类的得分，再用比如softmax分类其对其进行分类；（2）回归（regression）:相当于用一个矩形框来框住要识别的物体,即localization;如下：这里，回归用了
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2023-05-19 09:27:40
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目录摘要：卷积神经网络介绍：输入层隐含层池化层（pooling layer）输出层程序主要内容：运行结果：本文代码分享：摘要：基于Maltab平台，使用自带的深度学习工具箱和自带的手写图片数据，实现基于卷积神经网络的回归预测，主要是用来预测手写图片的旋转角度，通过大量的训练和预测，实现对手写数字图片的角度矫正，使原本角度错位的图片变为正常角度的图片。本文代码已做标准化处理，通过替换程序中的数据，使
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2023-09-05 15:45:33
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1.项目背景在人工神经网络的发展历史上，感知机(Multilayer Perceptron，MLP)网络曾对人工神经网络的发展发挥了极大的作用，也被认为是一种真正能够使用的人工神经网络模型，它的出现曾掀起了人们研究人工神经元网络的热潮。BP网络是在输入层与输出层之间增加若干层(一层或多层)神经元，这些神经元称为隐单元，它们与外界没有直接的联系，但其状态的改变，则能影响输入与输出之间的关系，每一层可
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2023-08-18 15:54:36
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神经网络-回归（Python）回归与神经网络简介回归分析神经网络神经网络学习算法原理监督学习和无监督学习多层感知器——MLPBP神经网络代码实现（利用sklearn库）根据算法写出BP 回归与神经网络简介回归分析回归分析（regression analysis)是确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法。回归分析的作用是： ①从一组数据出发确定某些变量之间的定量关系式 ②对变
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2023-06-16 10:14:07
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本文可能跟大家普遍认知的机器学习的应用思路有些差异，公认的机器学习的步骤是：数据的探索分析 -> 数据转换和清洗 -> 特征工程选择 -> 特征工程提取 -> 模型训练 -> 调参 -> 应用。本文的思路则是在ML能力没那么强，但对业务比较熟悉的情况下，怎么快速利用机器学习的原理实现回归测试结果的抽样问题，比较适合新手。本文主要介绍一个利用神经网络原理在导航系统
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2023-08-21 22:52:17
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目录神经网络卷积神经网络的层级结构数据输入层(Input Layer)卷积层(Convolution Layer)局部感知参数共享激励层(Excitation Layer)ReLU函数池化层(Pooling Layer)平均池化最大池化全连接层(FC Layer)参考与推荐阅读 神经网络单个的神经元模型又可以称为是Logistic回归模型： 其中x1、x2为输入向量，w1、w2为权，b(bias
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2023-11-20 09:00:42
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吴恩达多分类逻辑回归与神经网络 文章目录吴恩达多分类逻辑回归与神经网络前言一、多分类逻辑回归与神经网络1、多分类逻辑回归2、神经网络二、程序代码1. 多分类逻辑回归1.1 读取数据集1.2 数据预处理1.3 数据可视化1.4 定义sigmoid函数1.5 定义代价函数1.6 定义梯度下降函数1.7 定义OVR分类器1.8 定义预测分类器1.9 检验正确率2. 神经网络2.1 读取数据集2.2 定义
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2024-04-18 21:25:36
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目录一. 线性回归1.1 回归（regression）：1.2 线性回归的基本元素：1.3 线性模型：1.4 损失函数 二. 基础优化算法 2.1 梯度下降2.2 小批量随机梯度下降 三. 矢量化加速四. 正态分布与平方损失五. 总结六. 神经网络专栏一. 线性回归1.1 回归（regressio
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2023-08-10 15:44:05
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1、简单介绍线性回归模型为，其中w1和w2为对应特征x1、x2的权重，b为偏差。用神经网络图表现线性回归模型如下，图中未展示权重和偏差：输入层为x1、x2，输入层个数为2，在神经网络中输入层个数即为特征数。输出为o，输出层个数为1.，即为线性回归模型中的输出。由于输入层不参与计算，计算层仅有输出层一层，故神经网络层数为1，即线性回归是一个单层神经网络。神经网络中负责计算的单元叫神经元，在该模型中o
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2019-05-19 17:16:00
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文章目录数据增强卷积神经网络的发展LeNetAlexNetVGGNetReseNet分类网络的实现模型训练损失函数优化器学习率训练与验证模型展示多标签分类验证码生成模型搭建模型训练验证码识别 数据增强数据增强是一种在训练模型过程中用于提高样本多样性，增强模型泛化能力的手段。在对图像进行数据增强时，必须保留图像中与标签对应的关键信息。使用了两种数据增强手段：随机裁剪和随机翻转。其中随机裁剪是先在图
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2023-11-09 08:41:10
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