机器学习中的神经网络算法一直以来都备受研究者们的关注

最新推荐文章于 2025-11-24 11:51:29 发布

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文章标签：机器学习神经网络算法 matlab

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本文介绍了如何在MATLAB中实现机器学习中的ML-ZF算法，该算法常用于图像和语音识别。通过加载MNIST数据集，构建6层卷积神经网络模型，使用SGDM优化器训练，最终在测试集上验证模型性能，并将模型保存以应用于新数据集。

机器学习中的神经网络算法一直以来都备受研究者们的关注。而ZF算法是其中一种深度学习算法，被广泛应用于图像识别、语音识别等领域。本文将介绍如何通过matlab进行ML-ZF算法的仿真实现。

首先我们需要加载数据集，这里以MNIST手写数字数据集为例。代码如下：

load mnist.mat; %加载数据集
train_data = double(train_data')/255; %转置，归一化
train_label = double

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图神经网络实战——图机器学习与嵌入算法

盼小辉丶的博客

07-15

1806

在本节中，我们回顾了机器学习的基础概念，并探讨了其在图数据中的应用。我们系统梳理了图机器学习的基本术语，重点阐释了图表示学习的内涵。通过建立图嵌入学习算法的分类框架，厘清了各类技术方案的差异化特征。

机器学习----神经网络技术详解

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08-01

4778

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人工神经网络算法与机器算法算两种算法吗

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07-11

1291

若果对你有帮助，请点赞。神经网络的结构（例如2输入3隐节点1输出）建好后，一般就要求神经网络里的权值和阈值。现在一般求解权值和阈值，都是采用梯度下降之类的搜索算法（梯度下降法、牛顿法、列文伯格-马跨特法、狗腿法等等），这些算法会先初始化一个解，在这个解的基础上，确定一个搜索方向和一个移动步长（各种法算确定方向和步长的方法不同，也就使各种算法适用于解决不同的问题），使初始解根据这个方向和步长移动后，能使目标函数的输出（在神经网络中就是预测误差）下降。然后将它更新为新的解，再继续寻找下一步的移动方向的步长，这

入门机器学习可以直接学神经网络吗？

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12-13

617

神经网络是一种模拟人脑神经元结构的计算模型，通过大量的训练数据来调整内部参数，从而实现对特定任务的高效处理。神经网络的基本单元是神经元，每个神经元接收多个输入信号，经过加权求和和激活函数处理后产生输出。多层神经网络通过堆叠多个这样的神经元层，形成复杂的非线性映射能力，能够解决许多传统算法难以处理的问题。

深度探索：机器学习中的Semi-Supervised GAN算法原理及其应用

qq_51320133的博客

04-23

1844

Semi-Supervised GAN作为一种创新的半监督学习框架，成功融合了无监督生成对抗网络与有监督学习的优势，有效解决了标注数据匮乏的实际问题，为图像生成、文本分类、医学影像分析等领域带来了新的解决方案。尽管SSGAN在训练稳定性、数据分布假设等方面仍面临挑战，但随着研究的深入和技术的发展，未来有望通过改进模型结构、优化训练策略、探索新型损失函数等方式进一步提升其性能和适用性。展望未来，SSGAN及其衍生模型有望在更多领域发挥重要作用，推动人工智能技术在有限标注资源条件下的广泛应用。

杨立昆：卷积神经网络创始者，人工智能领路人

Code_流苏：在代码中寻诗意，在实践中觅真知

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1997

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机器学习介绍

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01-10

1140

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神经网络的图像识别技术,神经网络图像识别算法

Supermen333的博客

09-04

4029

深度学习框架，尤其是基于人工神经网络的框架可以追溯到1980年福岛邦彦提出的新认知机[2]，而人工神经网络的历史更为久远。1989年，燕乐存（YannLeCun）等人开始将1974年提出的标准反向传播算法[3]应用于深度神经网络，这一网络被用于手写邮政编码识别。尽管算法可以成功执行，但计算代价非常巨大，神经网路的训练时间达到了3天，因而无法投入实际使用[4]。

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m0_65481401的博客

03-15

936

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机器学习概念和经典算法，我用大白话给你讲清楚了！入门必看

Leo的博客

09-27

1968

在数据领域，很多人都在说机器学习，但是只有很少的人能说清楚怎么回事。网上关于机器学习的文章，大多都是充斥各种定理的厚重学术三部曲(我搞定半个定理都够呛)，或是关于人工智能、数据科学魔法以及未来工作的天花乱坠的故事。尽管数据分析实际工作中用到机器学习的机会真的不多，但我觉得它仍是数分从业者所需的技能之一，所以今天这篇文章，主要对那些想了解机器学习的人做一个简单的介绍。不涉及高级原理，只用简单的语言来谈现实世界的问题和实际的解决方案。不管你是一名程序员还是管理者，都能看懂。怎么理解啥叫机器学习 这里讲

基于云模型的混合量子神经网络算法及其仿真研究.pdf

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线性代数 | 学习启示与策略改进

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我是二川兄，对Web开发、GIS开发、3D模型、机器学习、面试技巧等方面都有一些涉猎~ 欢迎您加入技术交流圈！你可以在我的文章末尾找到我~

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致力于大数据+AI 的应用创新。

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使用机器学习检测 DGA 域名 — SVM

好记性不如烂笔头

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DGA 是 Domain Generation Algorithm（域名生成算法）的简称，是指使用主控端和被控端协商好的一种基于随机算法的域名生成协议，简单来说就是生成一个随机字符串来作为域名并进行注册，将其作为 C&C 服务器的域名并不定时经常性更换。由于具备强随机性，短时效性，通过 DGA 生成的域名往往在查杀上更具被难度。

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氮化镓（GaN）：降低氮化镓 PN 结二极管的导通电阻

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正向偏压下，当导通电流密度约为 1 kA/cm² 时，提取的导通电阻为 0.65 mΩ・cm²（注：原文 “mW” 为笔误，结合上下文应为 “mΩ・cm²”，即毫欧・平方厘米，比导通电阻标准单位）。这一数值被认为是镁注入 PN 结氮化镓二极管的最低导通电阻，与垂直 GaN-on-GaN 外延 PN 结二极管相当，其整流比超过 10¹²。该团队发言人斯皮里东・帕夫利迪斯（Spyridon Pavlidis）表示，这一改进通过在接触堆叠结构中整合镁沉积与退火工艺实现，使器件性能达到外延生长氮化镓二极管的水平。

深度神经网络进阶视频教程-全面解析机器学习要点

深度学习是机器学习中的一个核心领域，随着人工智能技术的发展，深度神经网络因其在图像识别、语音处理、自然语言理解等方面的出色表现而备受关注。本系列视频涵盖了深度学习和机器学习的基础知识到高级应用的全过程...