机器学习-神经网络

最新推荐文章于 2025-12-02 20:13:55 发布
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#神经网络 #人工智能 #深度学习

博客主要围绕神经网络的前向传播和反向传播展开，包含了前向传播和反向传播的代码实现内容，属于人工智能和深度学习领域的技术实践。
机器学习 --- 神经网络
Junds0的博客
07-04 1463
第1题C 一共有3x4+4x2=20个权重本关任务：用Python实现常用激活函数。 第3关：反向传播算法 本关任务：用sklearn构建神经网络模型，并通过鸢尾花数据集中鸢尾花的4种属性与种类对神经网络模型进行训练。我们会调用你训练好的神经网络模型，来对未知的鸢尾花进行分类。...
头歌机器学习 --- 神经网络
2302_80089843的博客
04-27 5979
是一种具有局部连接、 权重共享等特性的深层前馈神经网络。想要识别图像中的物体，就需要提取出比较好的特征，该特征应能很好地描述想要识别的物体。所以物体的特征提取是一项非常重要的工作。卷积神经网络最早主要用来处理图像信息。搭建出卷积神经网络模型，再对模型进行训练，并将训练好的模型保存至。我们会加载你训练好的模型，并对测试集数据进行预测，预测正确率高于。操作能够较好地抓住物体特征的以上。
educoder机器学习 --- 神经网络
木右加木 就是木木
11-08 5548
第1关：神经网络基本概念 １、Ｃ 第2关：激活函数 #encoding=utf8 def relu(x): ''' x:负无穷到正无穷的实数 ''' #********* Begin *********# if x <= 0: return 0 else: return x #********* End *********# 第3关：反向传播算法 #encoding=utf8 import os impo
机器学习----神经网络技术详解
qq_42538588的博客
08-01 4796
机器学习（Machine Learning, ML）是一种人工智能（Artificial Intelligence, AI）技术，它使计算机能够通过经验自动改进性能，而不需要明确编程。机器学习的核心在于从数据中提取模式和知识，从而使系统能够做出预测或决策。机器学习的方法可以分为监督学习、无监督学习和强化学习等几种主要类型。监督学习：在监督学习中，模型通过一组带标签的训练数据进行训练。训练过程的目标是使模型能够根据输入数据预测正确的标签。例如，分类问题和回归问题都是监督学习的典型应用。
【头歌】机器学习 --- 神经网络
qq_63142181的博客
11-28 1万+
【头歌】机器学习 --- 神经网络
机器学习-神经网络NN
无风而起的博客
10-23 7228
机器学习的神经网络是以人脑中的神经网络为启发的，历史上出现过很多不同的版本
机器学习-神经网络为什么需要非线性(激活函数)
热门推荐
weixin_45751409的博客
11-20 2万+
引言 在学习机器学习的时候，我就一直有着一个疑惑。为什么神经网络需要激活函数（Activation Function）？可能有的人会说，引入激活函数是为了给网络引进非线性。但是有没有仔细思考过，引入非线性的原因呢，下面我简单谈谈自己的看法（纯属个人胡说，有不同见解评论区见） 什么是激活函数 简单地说，激活函数是添加到人工神经网络中的一个函数，目的是帮助网络学习数据中的复杂模式。与我们大脑中基于神经元的模型相比，激活函数最终决定向下一个神经元的连接情况。这正是激活函数在ANN中的作用。它接收上一个单元的输
机器学习（10）——神经网络
jiaomongjun的博客
04-26 2067
神经网络（Neural Networks，简称NN）是一类模仿生物神经系统的数学模型，用于处理和解决各种类型的任务，如分类、回归、模式识别等。神经网络属于机器学习领域的一个重要分支，特别是在深度学习（Deep Learning）中起到了核心作用。神经网络通过层次化非线性变换实现强大的函数拟合能力，其成功依赖于：架构设计（如CNN处理图像、Transformer处理文本）。优化技术（如Adam、Dropout）。大规模数据与算力支撑（GPU/TPU）。
神经网络与机器学习
qq_43060884的博客
06-01 4246
神经网络学习笔记
机器学习-卷积神经网络
05-05
机器学习-卷积神经网络 机器学习是人工智能领域中的一种主要技术，卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）是机器学习中的一种深度学习算法。卷积神经网络是为图像识别和信号处理而设计的，具有广泛的...
机器学习-神经网络（neural networks）.txt
05-16
机器学习——神经网络（neural networks）机器学习——神经网络（neural networks）机器学习——神经网络（neural networks）机器学习——神经网络（neural networks）机器学习——神经网络（neural networks）机器...
机器学习--神经网络
11-21
机器学习--神经网络机器学习--神经网络机器学习--神经网络机器学习--神经网络
【模式识别与机器学习（13）】神经网络与深度学习（二）：卷积神经网络、正则化、优化算法、循环神经网络
最新发布
hiliang521的博客
12-02 1225
【模式识别与机器学习（13）】神经网络与深度学习（二）：卷积神经网络、正则化、优化算法、循环神经网络
量子神经网络：理论基础、挑战与发展趋势综述
andeyeluguo的博客
11-29 83
量子神经网络（Quantum Neural Networks, QNNs）作为量子计算与人工智能交叉领域的前沿方向，近年来受到广泛关注。其旨在利用量子力学原理增强传统神经网络的表达能力与计算效率，在模式识别、优化求解及生成建模等任务中展现出潜在优势。本文系统综述了量子神经网络的理论基础、典型架构、训练机制及其面临的核心挑战，重点分析了“贫瘠高原”（Barren Plateaus）问题的成因与缓解策略，并探讨了其在含噪声中等规模量子（NISQ）设备上的实现路径与应用前景。
【模式识别与机器学习（12）】神经网络与深度学习教程-第一部分：核心原理
hiliang521的博客
12-02 640
【模式识别与机器学习（12）】神经网络与深度学习教程-第一部分：核心原理
TensorRT笔记（5）：研究timingCache
ouliten的博客
12-02 488
在里出现了大量的timingCache，但是当时没有取研究这是干啥的，本文就来解析一下。样例都基于上面的文章。
【推荐系统】深度学习训练框架（五）：pyspark分布式TorchDistributor主从读取OSS文件认证机制
人工智能领域博客
11-28 1857
摘要： 本文详细解释了Spark Driver端与Worker端在OSS认证上的核心区别。Driver端通过Spark配置自动认证，而Worker端（独立Python进程）需显式提供认证信息。认证来源优先级为：1)Driver传递参数，2)环境变量，3)IAM角色。文章分析了架构差异导致的不同认证方式，并推荐从Driver传递认证信息的解决方案。当前实现已采用该方案，通过Spark配置或环境变量获取认证后传递给Worker进程，确保PyArrow能正确访问OSS数据。
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