神经网络算法
经典神经网络 | fast rcnn目标检测算法详解
要解决的问题1、RCNN和SPPnet分多步训练，先要fine tuning一个预训练的网络，然后针对每个类别都训练一个SVM分类器，最后还要用regressors对bounding-box进行回归，另外region proposal也要单独用selective search的方式获得，步骤比较繁琐。2、时间和内存消耗比较大。在训练SVM和回归的时候需要用网络训练的特征作为输入，特征保存在磁盘上再
日期 2023-06-12 10:48:40
神经网络是如何运用梯度下降算法进行学习
当神经网络预测结果不准确时，如何调整让网络变得准确呢？ 这个调整自身然后让自己预测更加准确的过程就是学习我们知道，预测的是否准确是又W和b来决定的，所以神经网络学习的目的就是找到合适的W和b。通过一个叫做梯度下降的算法可以达到这个目的。梯度下降算法： 一步步地改变w与b的值，新的w与b会使得损失函数的输出结果更小，即一步一步让预测更加精准。 我们所谓的训练神经网络其实就是找到一组w与b，使得这
日期 2023-06-12 10:48:40
机器学习之–神经网络算法原理
转自: https://blog.csdn.net/lyl771857509/article/details/78990215神经网络好了，前面花了不少篇幅来介绍激活函数中那个暗藏玄机的e，下面可以正式介绍神经元的网络形式了。 下图是几种比较常见的网络形式： 左边蓝色的圆圈叫“输入层”，中间橙色的不管有多少层都叫“隐藏层”，右边绿色的是“输出层”。每个圆圈，都代表一个神经元，也叫节点(Node
日期 2023-06-12 10:48:40对于多层神经网络,BP算法的直接作用_什么是多层神经网络
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 多层神经网络BP算法 原理及推导转载；https://www.cnblogs.com/liuwu265/p/4696388.html 首先什么是人工神经网络？简单来说就是将单个感知器作为一个神经网络节点，然后用此类节点组成一个层次网络结构，我们称此网络即为人工神经网络（本人自己的理解）。当网络的层次大于等于3层（输入层+隐藏层（大于等于1）+输出层）
日期 2023-06-12 10:48:40![人工神经网络（ANN）及BP算法[通俗易懂]](/scriptcss/images/01.png)
人工神经网络（ANN）及BP算法[通俗易懂]
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。1 什么是神经网络1.1 基本结构 说明：通常一个神经网络由一个input layer，多个hidden layer和一个output layer构成。图中圆圈可以视为一个神经元（又可以称为感知器）设计神经网络的重要工作是设计hidden layer，及神经元之间的权重添加少量隐层获得浅层神经网络SNN；隐层很多时就是深层神经网络DNN1.2 从逻辑回归
日期 2023-06-12 10:48:40近万人围观Hinton最新演讲：前向-前向神经网络训练算法，论文已公开
机器之心报道编辑：杜伟、蛋酱在 NeurIPS 2022 会议的一场特邀演讲中，图灵奖得主、深度学习先驱 Hinton 在关于深度学习影响计算机构建方式、神经网络算法等方面分享了他的最新观点。NeurIPS 2022 会议正在如火如荼地进行之中，各路专家学者围绕着深度学习、计算机视觉、大规模机器学习、学习理论、优化、稀疏理论等众多细分领域展开交流与探讨。会上，图灵奖得主、深度学习先驱 Geoffr
日期 2023-06-12 10:48:40【数据挖掘】神经网络 后向传播算法 ( 神经网络分类 | 适用场景 | 优缺点 | 多路前馈神经网络 | 后向传播算法步骤 | 初始化权 | 向前传播输入 )
文章目录I . 基于 神经网络 进行分类II . 神经网络分类适用场景III . 神经网络分类的弊端IV . 神经网络分类的优点V . 后向传播算法VI . 后向传播算法 网络拓扑定义VII . 后向传播算法 学习过程VIII . 后向传播算法 步骤IX . 后向传播算法 初始化权X . 后向传播算法 步骤 二 : 向前传播输入 第一层输入值XI . 后向传播算法 步骤 二 : 向前传播输入 隐藏
日期 2023-06-12 10:48:40【数据挖掘】神经网络 后向传播算法 ( 线性回归与逻辑回归 | 单个神经元本质及逻辑 | 神经网络每一层分析 | 神经网络矩阵形式 | 线性变换与非线性变换 )
文章目录I . 线性回归 与 逻辑回归II . sigmod 非线性激活函数III . 神经元单元 逻辑IV . 单个 神经元单元 总结V . 神经网络 每一层分析VI . 神经网络 矩阵形式I . 线性回归 与 逻辑回归1 . 神经元单元本质 : 一个 神经元 单元 , 其本质是 逻辑回归单元 ;2 . 逻辑回归 与 线性回归 :① 回归 : 用于预测连续的值 , 叫做回归 ; 预测离散的值叫做
日期 2023-06-12 10:48:40【数据挖掘】神经网络 后向传播算法( 向后传播误差 | 输出层误差公式 | 隐藏层误差公式 | 单元连接权值更新公式 | 单元偏置更新公式 | 反向传播 | 损失函数 | 误差平方和 | 交叉熵 )
文章目录I . 向后传播误差 简介II . 输出层误差计算公式III . 隐藏层层误差计算公式IV . 使用误差更新 连接权值V . 使用误差更新 单元偏置VI . 反向传播 过程VII . 损失函数 简介VIII . 损失函数IX . 损失函数 举例X . 损失函数 优化过程I . 向后传播误差 简介1 . 后向传播误差 : 计算每层每个单元的误差 , 根据该误差更新 权值 和 偏置 设置 ;2
日期 2023-06-12 10:48:40【数据挖掘】神经网络 后向传播算法 ( 梯度下降过程 | 梯度方向说明 | 梯度下降原理 | 损失函数 | 损失函数求导 | 批量梯度下降法 | 随机梯度下降法 | 小批量梯度下降法 )
文章目录I . 梯度下降 Gradient Descent 简介 ( 梯度下降过程 | 梯度下降方向 )II . 梯度下降 示例说明 ( 单个参数 )III . 梯度下降 示例说明 ( 多个参数 )IV . 梯度下降 总结 ( 定义损失函数 | 损失函数求导 )V . 梯度下降 方法VI . 批量梯度下降法VII . 随机梯度下降法VIII . 小批量梯度下降法I . 梯度下降 Gradient
日期 2023-06-12 10:48:40AI 黑箱难题怎么破？基于神经网络模型的算法使机器学习透明化
编者按：人们可以训练人工智能 （AI）和机器人完成任务，但整个过程在黑箱中运作。我们并不知道 AI 和机器人是如何决策的。一家名为 OptimizingMind 的初创公司想要解决这个问题。这篇文章将讲述该公司对建立透明 AI 决策过程的愿景和大胆尝试。本文发表于 TechRepublic，作者 Hope Reese，原标题《 Transparent machine learn
日期 2023-06-12 10:48:40DL之CNN：卷积神经网络算法简介之原理简介(步幅/填充/特征图)、七大层级结构(动态图详解卷积/池化+方块法理解卷积运算)、CNN各层作用及其可视化等之详细攻略
DL之CNN：卷积神经网络算法简介之原理简介(步幅/填充/特征图)、七大层级结构(动态图详解卷积/池化+方块法理解卷积运算)、CNN各层作用及其可视化等之详细攻略 目录 CNN 的层级结构及相关概念 1、间接的全局连接 2、Stride (步幅)和Padding (填充)之间函数公式
日期 2023-06-12 10:48:40DL之DNN：基于Tensorflow框架对神经网络算法进行参数初始化的常用九大函数及其使用案例
DL之DNN：基于Tensorflow框架对神经网络算法进行参数初始化的常用九大函数及其使用案例 目录 基于Tensorflow框架对神经网络算法进行初始化的常用函数及其使用案例 1、初始化的常用函数
日期 2023-06-12 10:48:40DL之DNN优化技术：神经网络算法简介之GD/SGD算法(BP的梯度下降算法)的简介、理解、代码实现、SGD缺点及改进(Momentum/NAG/Ada系列/RMSProp)之详细攻略
DL之DNN优化技术：神经网络算法简介之GD/SGD算法(BP的梯度下降算法)的简介、理解、代码实现、SGD缺点及改进(Momentum/NAG/Ada系列/RMSProp)之详细攻略 目录 GD算法相关概念 1、方向导数 2、梯度 GD算法中涉及的导数问题
日期 2023-06-12 10:48:40
Pytorch之CNN：从代码认知CNN经典架构—基于Pytorch框架的代码实现经典卷积神经网络的算法集合(LeNet/AlexNet/VGG/NIN/GoogleNet/ResNet)
Pytorch之CNN：从代码认知CNN经典架构—基于Pytorch框架的代码实现经典卷积神经网络的算法集合(LeNet/AlexNet/VGG/NIN/GoogleNet/ResNet) 目录 CNN经典算法论文及其代码实现 CNN之1998~2017 1、LeNet-5 2、AlexNet 3、VGGNet 4、NIN网络
日期 2023-06-12 10:48:40DL之DNN：基于sklearn自带california_housing加利福尼亚房价数据集利用GD神经网络梯度下降算法进行回归预测(数据较多时采用mini-batch方式训练会更快)
DL之DNN：基于sklearn自带california_housing加利福尼亚房价数据集利用GD神经网络梯度下降算法进行回归预测(数据较多时采用mini-batch方式训练会更快) 目录 基于sklearn自带california_housing加利福尼亚房价数据集利用GD神经网络梯度下降算法进行回归预测(数据较多时采用min
日期 2023-06-12 10:48:40CV之IC之AlexNet：基于tensorflow框架采用CNN卷积神经网络算法(改进的AlexNet,训练/评估/推理)实现猫狗分类识别案例应用
CV之IC之AlexNet：基于tensorflow框架采用CNN卷积神经网络算法(改进的AlexNet,训练/评估/推理)实现猫狗分类识别案例应用 目录 基于tensorflow框架采用CNN(改进的AlexNet,训练/评估/推理)卷积神经网络算法实现猫狗图像分类识别 数据集介绍 输出结果 使用model.ckpt-
日期 2023-06-12 10:48:40CV之IC之VGG16：基于Keras框架利用卷积神经网络VGG16算法的迁移技术实现猫狗分类识别(图片数据增强→保存h5模型)案例训练过程记录
CV之IC之VGG16：基于Keras框架利用卷积神经网络VGG16算法的迁移技术实现猫狗分类识别(图片数据增强→保存h5模型)案例训练过程记录 目录 基于VGG16迁移技术实现猫狗分类识别(图片数据量调整→保存h5模型) 设计思路 输出结果 1488/1488 4s 2ms/step - loss: 0.0139 -
日期 2023-06-12 10:48:40DL之ANN/DNN： 人工神经网络ANN/DNN深度神经网络算法的简介、应用、经典案例之详细攻略
DL之ANN/DNN： 人工神经网络ANN/DNN深度神经网络算法的简介、应用、经典案例之详细攻略 相关文章DL：深度学习(神经网络)的简介、基础知识(神经元/感知机、训练策略、预测原理)、算法分类、经典案例应用之详细攻略 目录 ANN/DNN深度神经网络算法的简介 1、DNN VS 人类大脑 1、ANN的四个特
日期 2023-06-12 10:48:40DL之CNN优化技术：卷积神经网络算法简介之特有的优化技术及其代码实现——im2col技术等技术
DL之CNN优化技术：卷积神经网络算法简介之特有的优化技术及其代码实现——im2col技术等技术 目录 im2col技术 im2col简介 im2col代码实现 im2col技术 im2col简介 1、im2col 的示意图 2、将滤波器的应用区域从头开始依次横向展开为1列 3、卷积
日期 2023-06-12 10:48:40DL框架之MXNet ：神经网络算法简介之MXNet 常见使用方法总结(神经网络DNN、CNN、RNN算法)之详细攻略(个人使用)
DL框架之MXNet ：神经网络算法简介之MXNet 常见使用方法总结(神经网络DNN、CNN、RNN算法)之详细攻略(个人使用) 相关文章DL框架之MXNet ：深度学习框架之MXNet 的简介、安装、使用方法、应用案例之详细攻略 目录 MXNet 常见使用方法 1、关于GPU、CPU运算 MXNet 常
日期 2023-06-12 10:48:40DL之CNN：利用卷积神经网络算法(2→2,基于Keras的API-Sequential)利用MNIST(手写数字图片识别)数据集实现多分类预测
DL之CNN：利用卷积神经网络算法(2→2,基于Keras的API-Sequential)利用MNIST(手写数字图片识别)数据集实现多分类预测 目录 输出结果 设计思路 核心代码 输出结果 1.10.0 Size of: - Training-set: 55000
日期 2023-06-12 10:48:40DL之CNN：利用卷积神经网络算法(2→2,基于Keras的API-Functional)利用MNIST(手写数字图片识别)数据集实现多分类预测
DL之CNN：利用卷积神经网络算法(2→2,基于Keras的API-Functional)利用MNIST(手写数字图片识别)数据集实现多分类预测 目录 输出结果 设计思路 核心代码 输出结果 下边两张图对应查看，可知，数字0有965个是被准确识别到
日期 2023-06-12 10:48:40【改进模糊神经网络】基于粒子群-万有引力算法PSOGSA 改进的前馈神经网络研究（Matlab代码实现）
👨🎓个人主页：研学社的博客 💥💥💞💞欢迎来到本博客❤️❤️💥💥 🏆博主优势：🌞🌞🌞博客内容尽量做到
日期 2023-06-12 10:48:40训练神经网络的各种优化算法【文末赠书】
正确的优化算法可以成倍地减少训练时间 许多人在训练神经网络时可能会使用优化器，而不知道该方法称为优化。优化器是用于更改神经网络属性（例如权重和学习率）以减少损失的算法或方
日期 2023-06-12 10:48:40
m基于CNN卷积神经网络的IBDFE单载波频域均衡算法
目录 1.算法描述 2.仿真效果预览 3.MATLAB核心程序 4.完整MATLAB 1.算法描述 单载波频域均衡(SC-FDE)是解决符号间干扰(ISI)问题的一项重要技术。相比于单载波时域均衡(SC-TDE)技术和正交频分复用(OFDM)技术,SC-FDE技术具有复杂度低、峰均功率比小的优点。但是,SC-FDE技术中,
日期 2023-06-12 10:48:40m基于改进PSO粒子群优化的RBF神经网络解耦控制算法matlab仿真
目录 1.算法描述 2.仿真效果预览 3.MATLAB核心程序 4.完整MATLAB 1.算法描述 智能控制的思想最早来自傅京孙教授[，他通过人机控制器和机器人方面的研究，首先把人工智能的自觉推理方法用于学习控制系统，将智能控制概括为自动控制和人工智能的结合。他认为低层次控制中用
日期 2023-06-12 10:48:40m基于图像灰度共生矩阵纹理提取和GRNN神经网络的人口密度检测算法matlab仿真
目录 1.算法仿真效果 2.MATLAB核心程序 3.算法涉及理论知识概要 4.完整MATLAB 1.算法仿真效果 matlab2013b仿真结果如下： 2.MATLAB核心程序 .......................................................... indxx
日期 2023-06-12 10:48:40基于CNN卷积神经网络的语音信号识别算法matlab仿真
目录 1.算法仿真效果 2.MATLAB核心程序 3.算法涉及理论知识概要 4.完整MATLAB 1.算法仿真效果 matlab2022a仿真结果如下： 2.MATLAB核心程序 ................................................................
日期 2023-06-12 10:48:40m基于AlexNet神经网络和GEI步态能量图的步态识别算法MATLAB仿真
目录 1.算法描述 2.仿真效果预览 3.MATLAB核心程序 4.完整MATLAB 1.算法描述 AlexNet是2012年ImageNet竞赛冠军获得者Hinton和他的学生Alex Krizhevsky设计的。也是在那年之后，更多的更深的神经网络被提出，比如优秀的vgg,GoogLeNe
日期 2023-06-12 10:48:40Python实现哈里斯鹰优化算法(HHO)优化卷积神经网络回归模型(CNN回归算法)项目实战
说明：这是一个机器学习实战项目（附带数据+代码+文档+视频讲解），如需数据+代码+文档+视频讲解可以直接到文章最后获取。 1.项目背景 2019年Heidari等人提出哈里斯鹰优化算法(Harris Hawk Optimizat
日期 2023-06-12 10:48:40