神经网络案例1

1.知识点: A.BP神经网络:信号是前向传播,误差是反向传播,BP是算法,它不代表神经网络的结构: B.BP神经网络是有导师学习的神经网络,在训练的时候,需要指定输入和输出,让它知道这个输入对应这个输出,让它清楚每次训练的过程,然后他的神经元的输出和理想值目标有多大的误差,这样才会有误差反向传播这个过程: C.MATLAB里怎么创建神经网络包括设置他的参数:包括训练,包括仿真预测,这个过程需要了解: D.在训练之前有必要对数据进行归一化处理,为什么要归一化,归一化的方法有哪些,需要掌握的知识点

1. LeNet(1998) 1 """ 2 note: 3 LeNet: 4 输入体:32*32*1 5 卷积核:5*5 6 步长:1 7 填充:无 8 池化:2*2 9 代码旁边的注释:卷积或者池化后的数据的尺寸 10 """ 11 import torch 12 import torch.nn as nn 13 14 15 class LeNet(nn.Module): 16 def __init__(self): 17 super(LeN

欢迎大家前往云+社区,获取更多腾讯海量技术实践干货哦~ 下载heaton-javascript-ml.zip - 45.1 KB 基本介绍 在本文中,你会对如何使用JavaScript实现机器学习这个话题有一些基本的了解.我会使用Encon(一个先进的神经网络和机器学习框架)这个框架,并向你们展示如何用这个框架来实现光学字符辨识,模拟退火法,遗传算法和神经网络.Encog同时包括了几个GUI窗体小部件,这些小部件可以更方便地显示出一般机器学习任务的输出. 运行环境 Encog是一个面向Java,

学习人工智能有段时间了,总结了一下人工智能的学习历程和课程表,希望对想学习的朋友有所帮助.期间也买了很多资料.可以分享给大家. 阶段一:数学基础 1.数据分析 常数e 导数 梯度 Taylor gini系数 信息熵与组合数 2.概率论 概率论基础 古典模型 常见概率分布 大数定理和中心极限定理 协方差(矩阵)和相关系数 最大似然估计和最大后验估计 3.线性代数及矩阵 线性空间及线性变换 矩阵的基本概念 状态转移矩阵 特征向量 矩阵的相关乘法 矩阵的QR分解 对称矩阵.正交矩阵.正定矩阵 矩阵的S

在上一次肺炎X光片的预测中,我们通过神经网络来识别患者胸部的X光片,用于检测患者是否患有肺炎.这是一个典型的神经网络图像分类在医学领域中的运用. 另外,神经网络的图像分割在医学领域中也有着很重要的用作.接下来,我们要演示如何在气胸患者的X光片上,分割出气胸患者患病区的部位和形状. 那么就让我们来正式开始了. 第一步:导入需要的 Python 包 import sys import cv2 import pydicom import numpy as np import pandas as pd

import mnist_loader from network3 import Network from network3 import ConvPoolLayer, FullyConnectedLayer, SoftmaxLayer training_data, validation_data, test_data = mnist_loader.load_data_wrapper() mini_batch_size = 10 #NN算法:sigmoid函数:准确率97% net = Netw

之前在看<Semi-supervised Sequence Learning>这篇文章的时候对seq2seq半监督的方式做文本分类的方式产生了一定兴趣,于是开始简单研究了seq2seq.先来简单说一下这篇paper的内容: 创立的新形式Sequence AutoEncoder LSTM(SA-LSTM),Pre-trained RNNs are more stable, generalize better, and achieve state-of-the-art results on var

决策树在商品购买能力预测案例中的算法实现 作者:白宁超 2016年12月24日22:05:42 摘要:随着机器学习和深度学习的热潮,各种图书层出不穷.然而多数是基础理论知识介绍,缺乏实现的深入理解.本系列文章是作者结合视频学习和书籍基础的笔记所得.本系列文章将采用理论结合实践方式编写.首先介绍机器学习和深度学习的范畴,然后介绍关于训练集.测试集等介绍.接着分别介绍机器学习常用算法,分别是监督学习之分类(决策树.临近取样.支持向量机.神经网络算法)监督学习之回归(线性回归.非线性回归)非监督学习(

递归神经网络(Recurrent Neural Networks,RNNs)就像一种神奇的魔法.我至今仍对于我第一次训练递归网络记忆犹新.那个网络是被用于生成图像说明(Image Captioning)的.仅仅进行了几十分钟的训练,我的第一个模型(这个模型中相当一部分超参数都是我随意选取的)就开始能给图片生成看起来非常不错的描述,而这些描述基本上能称得上是有意义的.有时结果的质量和模型复杂度之间的关联性完全超出你的预期,而我的第一次实验就是一个例子.为什么当时这些训练结果看起来如此惊人?是因为大