机器学习---神经网络（2）

I am using pybrain on my Linuxmint 13 x86_64 PC. As what it is described: PyBrain is a modular Machine Learning Library for Python. Its goal is to offer flexible, easy-to-use yet still powerful algorithms for Machine Learning Tasks and a variety of p

神经网络基础概念 人工神经网络又叫神经网络,是借鉴了生物神经网络的工作原理形成的一种数学模型.神经网络是机器学习诸多算法中的一种,它既可以用来做有监督的任务,如分类.视觉识别等,也可以用作无监督的任务.同时它能够处理复杂的非线性问题,它的基本结构是神经元,如下图所示: 其中,x1.x2.x3代表输入,中间部分为神经元,而最后的hw,b(x)是神经元的输出.整个过程可以理解为输入-->处理-->输出. 由多个神经元组成的就是神经网络 如图所示: 这是一个4层结构的神经网络,layer1为输入层,

以下是最近在学习人工智能时整理的一点心得,没有很深的东西,觉得可以简单的了解一下机器学习与神经网络是什么 机器学习 所谓机器学习,就是在大量数据的运行下,使得计算机可以进行归纳,预测   机器学习分为三类:监督学习,无监督学习,强化学习 抛开强化学习不讲,这里的监督学习与无监督学习的根本区别在于:有无数据的标记(即y值) 我们将输入的数据称之为数据的特征,一组特征为一个样本,需要求得的结果为标签 例: 1. 有一组数据,格式为(身高,体重,BMI) 这里使用监督学习的效果为: 输入若干样本的特征

现在很多速成班,甚至很多大学数学都没学好的人都号称自己是什么机器学习算法专家,真的是可笑: 我是突然想到这点,就写出来记录一下: 我个人感觉要真的能把机器学习做到活学活用的水平,还是很难的,就算是我这种数学和统计出身的人,也最多只能说自己略懂一点: 上次看个句子对抗句子生成网络的文章,里面用到了policy gradient和蒙特卡洛搜索,应用在seq2seq的框架上:policy gradient是强化学习的东西,那个蒙特卡罗的方法倒是挺常见:说实话我看了一天才勉强看懂,可能我水平低: 很多人

利用神经网络做分类的时候,可以将神经网络看成一个mapping function,从输入到输出经过复杂的非线性变换.而输出的预测值与实际的目标值总是存在一定偏差的,一般利用这种偏差建立error 函数,再利用back propagation 来训练神经网络. 我们可以探讨一下,error 函数与概率分布或者概率密度函数的关系. 二分类 先来看二分类情况(t∈{0,1}),我们假设网络最终的输出会经过一个sigmoid 函数: y=σ(a)=11+exp(?a) 0≤y(x,w)≤1, y(x,w

1. 简单非线性关系数据集测试(XOR): X:                  Y 0 0                 0 0 1                 1 1 0                 1 1 1                 0 # -*- coding:utf-8 -*- from NeuralNetwork import NeuralNetwork import numpy as np nn = NeuralNetwork([2, 2, 1], 'tanh'

Google发布机器学习平台Tensorflow游乐场-带你玩神经网络 原文地址:http://f.dataguru.cn/article-9324-1.html> 摘要: 昨天,Google发布了Tensorflow游乐场.Tensorflow是Google今年推出的机器学习开源平台.而有了Tensorflow游乐场,我们在浏览器中就可以训练自己的神经网络,还有酷酷的图像让我们更直观地了解神经网络的工作原理.今 ... 网络 工具 机器学习 神经网络 Tensorflow 昨天,Google发

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