《Convolutional Neural Networks for Sentence Classification》作者：Yoon Kim 单位：New York University 发表会议及时间：EMNLP 20141、文本分类简介文本分类，指的是给定分类体系，将文本分类到某个或者几个类别中。根据其目标类别的数量，文本分类涵盖了二分类、多分类、多标签分类等常见分类场景。文本分类是计算语言学
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2023-12-31 15:11:05
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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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⛄ 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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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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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
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2023-12-15 22:36:31
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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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1.神经网络简介1.1什么是神经网络？人工神经网络（ANN）是一种信息处理范例，其灵感来自生物神经系统，如大脑，处理信息。这种范式的关键要素是信息处理系统的新颖结构。它由大量高度互连的处理元件（神经元）组成，它们协同工作以解决特定问题。人工神经网络就像人一样，通过实例学习。通过学习过程为特定应用配置ANN，例如模式识别或数据分类。在生物系统中学习涉及调整神经元之间存在的突触连接。人工神经网络也是如
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2024-01-29 08:27:30
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一、作业概述本次作业要利用多层神经网络实现猫咪图片的二分类问题。其中训练集共有图片209张，测试集共有图片50张。隐藏层数量为一层，隐藏层上的神经元个数为5个。隐藏层的激活函数采用Relu函数，输出层的激活函数为sigmoid函数。二、完成步骤1、数据预处理要将图片转化为向量。每张图片的大小为64*64色素点，每个色素点由RGB三原色组成，所以每张图片需要64*64*3=12288个数据点确定。所
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2023-11-10 17:45:49
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第二周：神经网络的编程基础 (Basics of Neural Network programming)2.1、二分类(Binary Classification)二分类问题的目标就是习得一个分类器，它以图片的特征向量（RGB值的矩阵，最后延展成一维矩阵x，如下）作为输入，然后预测输出结果?为 1 还是 0：主要需要注意的是一些符号定义：?：表示一个??维数据，为输入数据，维度为(??, 1)；?
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2023-07-05 13:11:21
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本文用Python实现了BP神经网络分类算法，根据鸢尾花的4个特征，实现3种鸢尾花的分类。 算法参考文章：纯Python实现鸢尾属植物数据集神经网络模型2020.07.21更新： 增加了分类结果可视化result_visualization。2020.07.09更新： 完善代码中取数据部分的操作。1.数据准备鸢尾花数据集包含4种特征，萼片长度（Sepal Length）、萼片宽度（Sepal Wi
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2024-01-24 15:16:52
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文章目录1. 定性特征变量1.1 定类变量处理1.2 定序变量处理2. 定量特征变量3. 总结 牢记一句话：“数据和特征决定了机器学习的上限，而模型和算法只是逼近这个上限而已”。 机器学习的根本目标，就是用数据的特征变量去对目标变量进行预测。那么我们所遇到的特征变量有哪些种类呢？各个种类又该如何处理呢？ 总体而言，所有的特征变量可以归为两大类：定性特征和定量特征，我们依次看一下。1.
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2024-01-30 20:01:15
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第二周：神经网络的编程基础 (Basics of Neural Network programming）2.1二分类（Binary Classification） 逻辑回归是一个用于二分类的算法。假如你有一张图片作为输入，比如这只猫，如果识别这张图片为猫，则输出标签 1 作为结果；如果识别出不是猫，那么输出标签 0 作为结果。现在我们可以用字母?来表示输出的结果标签，如下图所示： 我们来看看
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2024-02-04 02:17:28
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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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人工神经网络分类方法从20世纪80年代末期，人工神经网络方法开始应用于遥感图像的自动分类。目前，在遥感图像的自动分类方面，应用和研究比较多的人工神经网络方法主要有以下几种：（1）BP（BackPropagation）神经网络，这是一种应用较广泛的前馈式网络，属于有监督分类算法，它将先验知识融于网络学习之中，加以最大限度地利用，适应性好，在类别数少的情况下能够得到相当高的精度，但是其网络的学习主要
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2023-07-05 21:46:46
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文章目录1 神经网络2 BP神经网络2.1 模型概述2.2 BP神经网络的工作原理2.3 建模步骤（1）数据预处理（2）BP神经网络初始化（3）激活函数的确定（4）初始化权值、阈值，确定学习速率（5）计算输入层和隐含层的结果（6）误差计算（7）权值更新（8）阈值更新（9）判断算法迭代能否终止，如果不能终止，则返回步骤（5）3 BP神经网络的Python实现 1 神经网络人工神经网络（Artifi
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2023-07-05 21:46:26
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一、搭建基本模块—神经元在说神经网络之前，我们讨论一下神经元（Neurons），它是神经网络的基本单元。神经元先获得输入，然后执行某些数学运算后，再产生一个输出。下面是两个输入的神经元。 &n
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2023-10-13 13:31:12
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接上篇：卷积神经网络对图片分类-上 5 池层（Pooling Layers）池层通常用在卷积层之后，池层的作用就是简化卷积层里输出的信息, 减少数据维度，降低计算开销，控制过拟合。 如之前所说，一张28X28的输入图片，经过5X5的过滤器后会得到一个24X24的特征图像，继续简化这个24X24特征图像里的信息，只保留关键信息。需要加入一个池层：把相邻的4个单元里的信
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2023-11-13 11:51:26
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目录人工神经网络神经网络分类BP神经网络代码实现 人工神经网络 人们利用数学模型来模仿生物神经元传递信息以及做出决策等等。 下图神经网络数学模型可以等效为输入矩阵X与系数矩阵W相乘并加上偏置项求和，并利用激活函数 f（） 进行映射，从而得到输出。其中，系数
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2023-07-05 21:45:22
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利用神经网络分类数字利用我们的神经网络来分类数字前言代码正式部分之后会直接附录上整个代码,并加上自己的注释,方便大家观看network.pyminist_loader.py 利用我们的神经网络来分类数字前言Tips: 你可以在终端git编者的代码 git clone https://github.com/mnielsen/neural-networks-and-deep-learning.git
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2023-12-25 22:30:23
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一、需求分析 我们需要在前文生成的数据集的基础上建立自己的数据集，并稍微修改参考资料【3】中提供的神经网络，用我们的训练集来修正网络参数，最后通过测试集来检验准确率。1.数据集 数据集结构如图： 1代表r
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2023-12-12 22:46:56
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