1简单模型 vs 复杂模型 对于一个崭新的机器学习的任务,在模型选取和特征向量获取上通常我们会有两种选择方式:a. 简单模型 + 复杂特征项;b. 复杂模型 + 简单特征项。这两种方式各有各的优缺点: 1.1 简单模…
标签:神经网络
【机器学习】神经网络实现异或(XOR)
注:在吴恩达老师讲的【机器学习】课程中,最开始介绍神经网络的应用时就介绍了含有一个隐藏层的神经网络可以解决异或问题,而这是单层神经网络(也叫感知机)做不到了,当时就觉得非常神奇,之后就一直打算自己实现一下,一直到一周前才…
全卷积网络 FCN 详解
背景 CNN能够对图片进行分类,可是怎么样才能识别图片中特定部分的物体,在2015年之前还是一个世界难题。神经网络大神Jonathan Long发表了《Fully Convolutional Networks for S…
[DL学习笔记]从人工神经网络到卷积神经网络_1_神经网络和BP算法
前言:这只是我的一个学习笔记,里边肯定有不少错误,还希望有大神能帮帮找找,由于是从小白的视角来看问题的,所以对于初学者或多或少会有点帮助吧。 1:人工全连接神经网络和BP算法 <1>:人工神经网…
浅谈卷积神经网络及matlab实现
前言,好久不见,大家有没有想我啊。哈哈。今天我们来随便说说卷积神经网络。 1卷积神经网络的优点 卷积神经网络进行图像分类是深度学习关于图像处理的一个应用,卷积神经网络的优点是能够直接与图像像素进行卷积,从图像像素中提取图…
卷积神经网络——本质上是在利用卷积做特征压缩,然后再全连接
原文:https://www.zybuluo.com/hanbingtao/note/485480 写得非常好,可以细读 全连接网络 VS 卷积网络 全连接神经网络之所以不太适合图像识别任务,主要有以下几个方面的问题: …
神经网络及其PID控制
一、人工神经元模型 1、突触权值(连接权) 每一个突触都由其权值作为特征表征,各个神经元之间的连接强度由突触权值来表示。与神经元相连的突触上,连接的输入信号通过权值的加权进入神经元的…
神经网络调参学习笔记
前言 在训练神经网络时,调参占了很大一部分工作比例,下面主要介绍在学习cs231n过程中做assignment1的调参经验。 主要涉及的参数有隐藏层大小hidden_size,学习率learn_rate以及训练时的bat…
循环神经网络之LSTM和GRU
看了一些LSTM的博客,都推荐看colah写的博客《Understanding LSTM Networks》 来学习LSTM,我也找来看了,写得还是比较好懂的,它把LSTM的工作流程从输入到输出整个撸了一遍,清…
R语言 神经网络算法
人工神经网络(ANN),简称神经网络,是一种模仿生物神经网络的结构和功能的数学模型或计算模型。神经网络由大量的人工神经元联结进行计算。大多数情况下人工神经网络能在外界信息的基础上改变内部结构,是一种自适应系统。现代神经网…
神经网络的理解与实现
github:代码实现之神经网络 本文算法均使用python3实现 1. 什么是神经网络 人工神经网络(artificial neural network,缩写ANN),简称神经网络(neural network,缩…
神经网络原理及其c++实现
1引言 数字识别是模式识别领域 中的一个重要分支,数字识别一般通过特征匹配及特征判别的传统方法进行处理。特征匹配通常适用于规范化的印刷体字符的识别,而 特征判别多用于手写字符识别,这些方法还处…