人工神经网络算法是模拟人的神经网络的一种算法.该算法像人一样，具有一定的学习能力。人工神经网络可以学会它所能表达的任何东西.该算法在模拟人类抽象思维方面较传统的算法具有优势，如图像识别 (人脸识别，车牌识别)， 声音识别方面已经有成熟的运用。 举个简单的例子可以说明人工神经网络和传统算法的差别所在 (等会也要实现):假设要解决这个问题: 写一个程序， 判断 0, 1, 2, 3 ...
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2023-07-19 12:56:19
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神经网络编程步骤 （1）寻找对结果产生影响的各种指标，假设有m个 （2）寻找样本n个，构造矩阵m*n，其对应的标准输出是n*1 (3)将上述m*n与n*1分别带入网络中训练，类似于下列代码中的P与T （4）输入新的数据进行仿真，类似于下列代码中的P2；%traingd
clear;
clc;
P=[-1 -1 2 2 4;0 5 0 5 7];
T=[-1 -1
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2023-06-02 23:05:02
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文章目录一、NNLM简单介绍二、NNLM词语预测代码1. 导入包2. 文本数据处理3. 自定义mini-batch迭代器 4. 定义NNLM模型1. 定义模型结构2. NNLM参数设置5. 输入数据并完成训练 6. 预测一、NNLM简单介绍 NNLM：Neural Network Language Model，神经网络语言模型。源自Bengio等人于200
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2023-10-30 23:17:21
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我们在设计机器学习系统时，特别希望能够建立类似人脑的一种机制。神经网络就是其中一种。但是考虑到实际情况，一般的神经网络（BP网络）不需要设计的那么复杂，不需要包含反馈和递归。 人工智能的一大重要应用，是分类问题。本文通过分类的例子，来介绍神经网络。 1.最简单的线性分类 z=ax+by+c 这是一个分类器，输入(x,y)，那么，要求的参数有三个:a,b,c。另外注意c的作用，如果没有c，这
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2023-08-07 14:46:26
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3D特征图表示为 [H x W x D],其中 H是高度，W是宽度，D是深度。理解3D特征图是打开卷积层的钥匙，3D特征图可以看作D个2D数据，每个2D数据的尺寸均是 [H x W]，称为特征图，3D特征图总共有D特征图。升级做法如下：每个特征图都分别与一个卷积核进行卷积运算，这样就得到D个特征图，这D个特征图先进
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2023-08-05 18:26:57
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1.算法原理就是FP和BP算法，采用的梯度下降更新梯度。2.算法的loss函数还是交叉熵函数，也是常用的分类loss函数。3.训练数据集是使用的mnist数据集28*28的手写数字灰度图片，用csv文件保存的结构数据，格式如下，第一个列是label，后面784个列是每个像素的值。4.目前没有写算法说明，回头再更吧，算法有详细的注释。import numpy as np
# 基于交叉熵的loss函
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2023-08-13 18:12:14
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本章简要介绍神经网络的计算，特别是卷积神经网络，重点介绍理解和使用MatConvNet所需的概念。2.1 概述神经网络（NN）是将数据x（例如图像）映射到输出矢量y（例如图像标签）的函数。函数g = fL◦…◦f1是一系列简单函数fl的组合，称为计算块或图层。令x1，x2，…，xL为网络中每一层的输出，令x0 = x表示网络输入。通过应用具有参数wl的函数fl，从先前的输出xl-1计算每个中间输出
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2023-08-03 15:11:49
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机器学习中有一个重要的算法，那就是人工神经网络算法，听到这个名称相信大家能够想到人体中的神经。其实这种算法和人工神经有一点点相似。当然，这种算法能够解决很多的问题，因此在机器学习中有着很高的地位。下面我们就给大家介绍一下关于人工神经网络算法的知识。1.神经网络的来源我们听到神经网络的时候也时候近一段时间，其实神经网络出现有了一段时间了。神经网络的诞生起源于对大脑工作机理的研究。
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2023-08-24 20:37:33
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%本代码为bp神经网络的matlab代码，对大量数值大的数据较准确，对少量数值小的数据不准确 clcclear allclose all%bp 神经网络的预测代码%载入输出和输出数据load C:\Users\Lenovo\Desktop\数学建模资料\数模资料自整理\数学建模matlab程序\bp神经网络\p.txt;load C:\Users\Lenovo\Desktop\数学建模资料\数模资
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2023-05-29 15:02:19
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MNIST卷积神经网络代码实现（三）0. 引言前两篇博客总结了感知机和全连接网络实现MNIST手写数字的识别，本篇博客对卷积神经网络的代码实现进行总结。卷积神经网络（CNN）较全连接神经网络而言，其优势在于权值共享和抗形变性，重要的步骤在于卷积和池化两个操作的应用，较全连接神经网络而言，这两种操作能极大的减少网络参数，降低网络的复杂性。 注：以下代码有不清楚的请看博主前面博客，由于相似的太多，故不
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2023-08-10 22:01:59
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0. 前言上篇文章 通过一个实际的例子说明了神经网络正向传播以及反向传播是如何实现的，以及这个计算的过程是怎么来的，下面想通过代码来实现这个过程 ！1. 代码实现神经网络BP算法1.1 网络结构这里的网络结构和相关的数据还是采用上一节中举的例子：1.2 代码实现数据准备import numpy as np
# 权重
w = [0, 0.1, 0.15, 0.2, 0.25, 0.3, 0.35,
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2023-07-04 11:46:53
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线性关系可以说是最简单的关系，但在大多数实际问题求解中，线性关系往往不能体现事物之间的复杂关系。而神经网络算法具有非线性关系的逼近能力。在以往所学的算法中，往往是通过得到一个f(x)函数来描述y和x之间的关系的，但神经网络算法是通过层级之间一系列权重来体现关系的。附上一张经典的图。算法的原理部分比较复杂，感兴趣的可以自行了解。而通过matlab则极容易建立神经网络模型。这里通过一个小的题目使该算法
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2023-06-13 21:05:38
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更新代码：2016.11.14 全部代码实现了，B P算法。 所有论文公式晦涩难懂，特别是我们这种已经把微积分还给老师的人来说 总结下几个重要公式： 输出层每个细胞元：误差=（目标值-输出值）*输出值*（1-输出值）新权重=现在的权重+（学习率*上一个层每个细胞的输出值* 误差） 隐藏层每个细胞元：误差=与之相连的下一层（
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2023-08-04 18:06:03
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FCN虽然做出了开创性的工作，FCN-8s相较于此前的SOTA分割表现，已经取得了巨大的优势。但从分割效果上看还很粗糙，对图像的细节处理还很不成熟，也没有考虑到像素与像素之间的上下文（context）关系，所以FCN更像是一项抛砖引玉式的工作，随着U形的编解码结构成为通用的语义分割网络设计范式，各种网络如雨后春笋般涌现。UNet是U形网络结构最经典和最主要的代表网络，因其网络结构是一个U形而得名，
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2023-12-15 17:55:20
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本文主要介绍神经网络算法的过程：目录1.神经网络算法介绍1.1 神经网络1.2 神经网络的结构1.3 神经网络的结构设计1.4交叉验证算法1.5前向传播与反向传播算法1.6反向传播算法的举例2.神经网络算法的实现1.神经网络算法介绍1.1 神经网络神经网络就是模拟人的思维方式，通过学习或训练过程中改变参数值，以适应满足周围环境的要求，这是一个具有学习能力的系统，是一个非线性的数学关系，其特色在于信
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2023-05-23 18:02:17
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BP（Back Propagation）网络是1986年由Rumelhart和McCelland为首的科学家小组提出，是一种按误差逆传播算法训练的多层前馈网络，是目前应用最广泛的神经网络模型之一。BP网络能学习和存贮大量的输入-输出模式映射关系，而无需事前揭示描述这种映射关系的数学方程。一个神经网络的结构示意图如下所示。BP神经网络模型拓扑结构包括输入层（input）、隐层(hide
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2024-01-16 17:22:18
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目录背景知识人工神经元模型激活函数 网络结构工作状态学习方式BP算法原理算法实现（MATLAB）背景知识在我们人体内的神经元的基本结构，相信大家并不陌生，看完下面这张图，相信大家都能懂什么是人工神经网络？人工神经网络是具有适应性的简单神经元组成的广泛并互连的网络，它的组织能够模拟生物神经系统对真实世界物体作出的交互式反应。人工神经网络具有自学习、自组织、较好的容错性和优良的非线性逼近能力
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2023-09-01 11:51:43
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本文是吴恩达《机器学习》视频笔记第54篇，对应第5周第4个视频。“Implementation note:——Unrolling parameters”上几个小节，从理论上讲了怎样实现神经网络代价函数的计算。当然，我们最终还是要通过代码告诉计算机怎样去实现这样一个算法。本节将快速的介绍代码实现神经网络的一个重要技巧，将参数从矩阵展开成向量，参数的向量展开在后续的最优化步骤中有重要应用。为什么要把矩
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2023-10-09 08:23:07
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一、基于融合深度卷积神经网络人脸识别方法设计1、PCA算法提取人脸特征 主要成分分析法（Principal Component Analysis，PCA） 第一步，计算人脸图像的平均值并执行归一化的过程； 第二步，计算唯一值并计算特征峰值以及阈值数，然后按降序对计算出的特征值进行排序，在排序中需要删除较小的特征值来提取主成分； 第三步，使用 K 最近邻（K-Nearest Neighbor，KNN
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2023-09-09 14:22:48
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LSTM不经常用，所以每次看完原理后不久就会忘记，今天从【LSTM 实际神经元隐含层物理架构原理解析】 看到一篇对LSTM的详解，觉得写得挺好的，于是转载过来，文章排版格式上略作修改。一些基于LSTM网络的NLP案例代码，涉及到一些input_size，num_hidden等变量的时候，可能容易搞混，首先是参照了知乎上的一个有关LSTM网络的回答https://www.zhihu.com/ques
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2023-10-25 10:02:35
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