神经网络与机器学习笔记

最新推荐文章于 2025-02-26 10:00:00 发布
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#神经网络 #机器学习

本文介绍了神经网络的基础概念，包括神经元模型及不同类型的激活函数，并提供了深入学习神经网络与机器学习领域的指南。
神经网络与机器学习 笔记—多层感知器（MLP）
天使也掉毛
06-06 4429
多层感知器（MLP） Rosenblatt感知器和LMS算法，都是单层的并且是单个神经元构造的神经网络，他们的局限性是只能解决线性可分问题，例如Rosenblatt感知器一直没办法处理简单异或问题。然而日常生活中大多数问题不是线性可分的，都是多维度且无法直接进行线性分类。为了增加神经网络对这一类问题的泛化能力，出现了多层感知器（多层神经网络）的概念。 多层感知器基本特征： 网...
【机器学习西瓜书学习笔记——神经网络】
m0_51148715的博客
07-31 2231
*竞争型学习：**是神经网络中一种常用的无监督学习策略，在使用该策略时，网络的输出神经元相互竞争，每一时刻仅有一个竞争获胜的神经元被激活，其他神经元的状态被抑制，这种机制也称 “胜者通吃” 原则。局部最小值是在某一区域内，函数的取值达到了最小，但是如果将这个区域扩展到定义域上来，那么这个局部最小值就不一定是最小的。通过制定权重和阈值得到可以进行逻辑运算的感知机，那么如果给定训练数据集，同样我们可以通过学习得到相应地权重和阈值。目的是为了能够提高我们的预测精度，减少误差，从而最大限度的降低成本。
《机器学习》读书笔记 7 第5章 神经网络 一
大浪的专栏
08-29 472
神经网络的基本概念
Simon Haykin《神经网络与机器学习》资料
05-05
Simon Haykin《神经网络与机器学习》第三版的PPT讲义、课后答案还有Matlab源代码
神经网络与机器学习 simon haykin 课件 习题解答
03-07
神经网络与机器学习 simon haykin 课件 习题解答 包括详细的课件 matlab源代码 习题解答（英文版）
神经网络简单介绍
lpty的博客
08-04 1万+
一、神经网络是什么？ 目前最广泛使用的定义是Kohonen于1988年的描述，神经网络是由具有适应性的简单单元组成的广泛并行互连的网络，它的组织能够模拟生物神经系统对真实世界物体所做出的交互反应。 二、神经网络的组成 1、神经元模型 神经元模型，即上述定义中的简单单元。 在生物神经网络中，每个神经元与其他神经元相连，当它兴奋时，就会向相连的神经元发送化学物质，从而改变这些神经元内的电位；
神经网络与机器学习
qq_43060884的博客
06-01 4255
神经网络学习笔记
机器学习笔记 孪生神经网络综合指南
最新发布
weixin_68094467的博客
02-26 1603
相似度学习是一种监督机器学习技术，其目标是让模型学习，这是一个相似度函数，用于测量两个对象的相似程度并返回相似度值。当对象相似时，返回高分；当图像或对象不同时，返回低分。现在让我们看一些使用相似性学习即一次性分类（孪生网络）的用例。
CNN笔记：通俗理解卷积神经网络
热门推荐
结构之法 算法之道
07-02 92万+
2012年我在北京组织过8期machine learning读书会，那时“机器学习”非常火，很多人都对其抱有巨大的热情。当我2013年再次来到北京时，有一个词似乎比“机器学习”更火，那就是“深度学习”。本博客内写过一些机器学习相关的文章，但上一篇技术文章“LDA主题模型”还是写于2014年11月份，毕竟自2015年开始创业做在线教育后，太多的杂事、琐碎事，让我一直想再写点技术性文章但每每恨时间抽不开。然由于公司在不断开机器学习、深度学习等相关的在线课程，耳濡目染中，总会顺带着学习学习。
精选资源
神经网络与机器学习笔记【1】
01-06
神经网络与机器学习笔记【1】1.机器学习2.表示学习3.深度学习4.端到端学习5.神经网络 最近在读老师推荐读的 《神经网络与机器学习》 一书，这本书是 邱锡鹏 教授所著，内容所讲的基于神经网络的深度学习方法是近年来...
Hinton 神经网络与机器学习笔记（TingxunShi）
04-20
在深入讨论Hinton教授关于神经网络与机器学习的笔记之前，首先需要明确机器学习的概念。机器学习是一门研究计算机如何利用数据进行学习的学科，其目的在于开发出能够从数据中获取信息、识别模式并进行预测的算法。...
个人机器学习，主要是神经网络方面的学习笔记和代码
05-16
机器学习 --- 神经网络 机器学习实践与笔记 机器学习是时下计算机科学的一个非常火热的分枝，笔者在进入研究生阶段的学习后也渐渐开始了解一些相关的算法。创建这个仓库的目的就是为了把笔者在机器学习领域遇到的...
神经网络与机器学习 笔记—LMS（最小均方算法）和学习率退火
天使也掉毛
06-05 1862
神经网络与机器学习笔记—LMS（最小均方算法）和学习率退火 LMS算法和Rosenblatt感知器算法非常想，唯独就是去掉了神经元的压制函数，Rosenblatt用的Sgn压制函数，LMS不需要压制函数，两者一样是只有单个神经元。 LMS算法信号流图 算法小结： 然后在说下退火： #pragmaonce #include"stdafx.h" #inclu...
在Kaggle手写数字数据集上使用Spark MLlib的RandomForest进行手写数字识别
LXYTSOS的专栏
05-12 1万+
昨天我使用Spark MLlib的朴素贝叶斯进行手写数字识别，准确率在0.83左右，今天使用了RandomForest来训练模型，并进行了参数调优。首先来说说RandomForest 训练分类器时使用到的一些参数： numTrees：随机森林中树的数目。增大这个数值可以减小预测的方差，提高预测试验的准确性，训练时间会线性地随之增长。 maxDepth：随机森林中每棵树的深度。增加这个值可以是模型更具
多层网络和反向传播笔记
LXYTSOS的专栏
04-17 1万+
在我之前的博客中讲到了感知器（感知器），它是用于线性可分模式分类的最简单的神经网络模型，单个感知器只能表示线性的决策面，而反向传播算法所学习的多层网络能够表示种类繁多的非线性曲面。对于多层网络，如果使用线性单元的话，多个线性单元的连接仍然是线性函数，所以还不能表征非线性函数。使用感知器单元，但是它不连续所以也就不可微，不适合梯度下降算法。我们需要这么一种单元，它的输出是输入的非线性函数，而且输出是输
在Kaggle手写数字数据集上使用Spark MLlib的朴素贝叶斯模型进行手写数字识别
LXYTSOS的专栏
05-11 1万+
昨天我在Kaggle上下载了一份用于手写数字识别的数据集，想通过最近学习到的一些方法来训练一个模型进行手写数字识别。这些数据集是从28×28像素大小的手写数字灰度图像中得来，其中训练数据第一个元素是具体的手写数字，剩下的784个元素是手写数字灰度图像每个像素的灰度值，范围为[0,255]，测试数据则没有训练数据中的第一个元素，只包含784个灰度值。现在我打算使用Spark MLlib中提供的朴素贝叶
混沌，分形与人工智能
LXYTSOS的专栏
09-24 9009
混沌这里所说的混沌并不是混乱之意，而是世间万物的一种属性。人们试图找到自然界事物发展的一定定律，然后用数学公式抽象出来，希望能预测将来事物发展轨迹，大部分时候可以奏效，但是极少时候也会出现问题，出现不可预测情况，比如气候骤变，股市突然暴跌。这些都体现了事物的混沌属性。混沌，是指在一个能被数学方程式精确描述的系统中，可以自发生成不可预测的现象，并且不需要任何外界的干预。有一种误解是，认为混沌就是一切事
决策树
LXYTSOS的专栏
04-09 8125
决策树是应用最广的归纳推理算法之一，它是一种逼近离散函数方法，对噪声数据有很好的鲁棒性，能够学习析取表达式，广为应用的算法有ID3，ASSISTANT和C4.5。通常决策树代表实例属性值约束的合取（conjunction）的析取式（disjunction）。树根到树叶的每一条路径对应一组属性测试的合取，而整棵树是这些合取的析取。基本的ID3算法是通过自顶向下构造决策树进行学习的。首先考虑的问题是哪一
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