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我也要
注：本文只是本人阅读西瓜书及南瓜书的阅读笔记和心得，可能只有自己能看懂，鉴于本人水平有限，有极大可能出现错误，欢迎读者批评指正
对上图单个神经元模型
输入={}
输出
w为权重，为阈值，
为激活函数
感知机（Perceptron）二类分类的线性模型，由两层神经元组成
感知机可以轻易的实现逻辑与、或、非运算
感知机的模型可以表示为：
其中就是一个n维空间中的线性超平面，将n维空间分为两个部分。
单个感知机无法解决非线性可分问题，此时需要多层感知机来实现。
反向传播算法基于梯度下降策略，即对于损失函数来说，沿着其梯度的方向减少可以是损失函数减少的速度最快。
因为神经网络不止一层，可能有多个隐藏层，此时定义网络在某一层的均方误差：
同上述感知机的最小化损失函数的方法一样，沿着权重w的负梯度方向对其进行更新，因为神经网络包含多层，因此输入层的参数w求导会先对倒数第二层的参数求导，一层一层向前传播（链式求导法则）。
(后续补充。。。欢迎讨论)
西瓜书读书笔记——第五章：神经网络
西瓜书读书笔记——第五章：神经网络5.1 神经元模型5.2 感知机与多层网络5.2.1 感知机5.3 误差逆传播算法5.4 全局最小与局部极小 5.1 神经元模型 在生物神经网络中，每个神经元与其他神经元相连，当某个神经元兴奋时，它就会向其他相连的神经元传递化学物质，从而改变了这些神经元内的电位；如果某个神经元的电位超过了一个阈值(threshold)，那么就会被激活，即兴奋起来，向其他神经元发送...
吃瓜笔记《机器学习》周志华——第五章 神经网络
吃瓜笔记《机器学习》周志华——第五章 神经网络 5.1神经元模型 神经网络：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作出的交互反应。 神经元模型：一个_神经元_收到的刺激超过阈值（threshold/bias），它就会被激活。概括为_M-P神经元模型_：n个带权输入 → \rightarrow与threshold比较 → \rightarrow激活函数处理产生输出。 激活函数中1代表兴奋，0代表不兴奋。理想中激活函数位阶跃函数，为方便处理用
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吃瓜笔记（第五章神经网络）
其中理想的激活函数是阶跃函数，因为它不平滑不连续，所以实际应用中使用sigmoid函数，因为它可能将较大范围内的输入值挤压到0-1的输出范围内，所以也称为“挤压函数”。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作出的交互反应。当神经元兴奋时，会向相连的神经元发送化学物质，从而改变这些神经元的电位。对于单层感知机，只能解决线性问题，比如：与，或，非。M-P神经元模型的组成部分是输入值，连接权重，阈值，输出值。隐含层：输入层和输出层之间的层。
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吃瓜笔记--西瓜书学习笔记第五章神经网络
第五章 神经网络 5.1 神经元模型 神经网络（neural networks） 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作出的交互反应。 神经网络中最基本的成分是神经元模型，即上述定义中的“简单单元”。如果某神经元的电位超过一个阈值，那么它就会被激活，即“兴奋”起来，向其他神经元发送化学物质。 M-P神经元模型 神经元接受来自其他n个神经元的输入信号，通过带有权重的连接进行传递，与阈值（threshold）进行比较后，经过激活函数（activa
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机器学习西瓜书+南瓜书吃瓜教程学习笔记第五章神经网络
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机器学习吃瓜（西瓜、南瓜书）笔记 task04-第五章神经网络
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【吃瓜之旅】本系列是针对datawhale《吃瓜教程-西瓜书和南瓜书》的学习笔记。本次是对西瓜书第五章的个人学习总结。本次学习的是神经网络，因为之前深度学习学过这里的相关内容，以及西瓜书第三章的铺垫。本章相对比较好理解~不过也拓展了一些知识，除了介绍神经元、感知机、多层网络、BP算法，也介绍了一些其他的神经网络开了开眼，BP成功的背后也有很多神经网络模型，也许他们也有绽放的一天吧。本章也介绍了老朋友深度学习。打算学完这本书，把代码录一遍就投入花书的世界。加油加油，本次学习快结束了。不过这样的生活才刚开始。.
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高温环境下相机保障措施摘要：针对120℃以上高温环境，相机需采取多重防护：1.散热设计采用金属机身、散热鳍片或风扇；2.关键部件选用耐高温材料（铝合金、特种玻璃）；3.电子元件需军规级芯片并做三防处理；4.建议外接电源或耐高温电池。工业相机（如FLIR A655sc、Basler ace）及特种机型（Ximea xiQ）具备高温适应性，普通相机可加装隔热套件配合冷却系统。选择时需关注传感器信噪比和全局快门性能，并设置温度监控保护机制。注意高温会加速设备老化，需定期检测维护。（149字）
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【吃瓜教程】西瓜书+南瓜书 第五章 学习笔记
吃瓜教材：西瓜书：周志华老师的《机器学习》南瓜书：《机器学习公式详解》第2版。
C# WinForm 基于DirectShow.dll编写的程序，可边预览边保存视频，音频和图片
基于微软的DirectShow.dll的二次开发1.自动识别连接的摄像头跟麦克风且可以对其进行选择（默认选中第一个）2.可录制wmv和avi两种格式的视频并且都带有音频，avi可以录制的分辨率和帧数进行选择，wmv默认进行了淸晰度优化如不喜欢可去除代码中有相关提示3.可在预览点开之后进行拍照，也可边录制视频边拍照4.添加了视频和音频的压缩功能（酌情使用）这次二次开发发现C#对DirectShow的相关信息太少，这次做完也不敢藏私共享出来，还望大家指正
吃瓜笔记 第5章 - 神经网络
西瓜书第五章的不完全笔记
深度学习工具包 DeepLearningToolbox
深度学习工具包Deprecation notice.-----This toolbox is outdated and no longer maintained.There are much better tools available for deep learning than this toolbox, e.g. [Theano](http://deeplearning.net/software/theano/), [torch](http://torch.ch/) or [tensorflow](http://www.tensorflow.org/)I would suggest you use one of the tools mentioned above rather than use this toolbox.Best, Rasmus.DeepLearnToolbox================A Matlab toolbox for Deep Learning.Deep Learning is a new subfield of machine learning that focuses on learning deep hierarchical models of data.It is inspired by the human brain's apparent deep (layered, hierarchical) architecture.A good overview of the theory of Deep Learning theory is[Learning Deep Architectures for AI](http://www.iro.umontreal.ca/~bengioy/papers/ftml_book.pdf)For a more informal introduction, see the following videos by Geoffrey Hinton and Andrew Ng.* [The Next Generation of Neural Networks](http://www.youtube.com/watch?v=AyzOUbkUf3M) (Hinton, 2007)* [Recent Developments in Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=VdIURAu1-aU) (Hinton, 2010)* [Unsupervised Feature Learning and Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=ZmNOAtZIgIk) (Ng, 2011)If you use this toolbox in your research please cite [Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data](http://www2.imm.dtu.dk/pubdb/views/publication_details.php?id=6284)```@MASTERSTHESIS\{IMM2012-06284, author = "R. B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")
VC中sqlite的使用
在VC中对sqlite的使用，实现数据库大批数据的快速插入，读取数据库中的数据在ListCtrl中显示
吃瓜笔记05 神经网络
学习内容：西瓜书和南瓜书--第5章 讲解课程：Datawhale吃瓜教程（https://www.bilibili.com/video/BV1Mh411e7VU） 第5章神经网络 5.1神经元模型 5.2感知机与多层网络 5.3误差逆传播算法 5.4全局最小与局部极小 5.5其他常见神经网络 5.6深度学习 神经网络中最基本的成分是神经元（neuron）模型，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；如果某神经元的电.
【吃瓜教程】第五章 神经网络
西瓜书第五章
吃瓜教程——第五章
《机器学习》——第五章 神经网络引言一、神经元模型1.1 定义1.2 激活函数二、感知机与多层网络三、误差逆传播算法3.1 BP算法四、全局最小和局部极小五、其他常见神经网络5.1 RBF网络5.2 ART网络5.3 SOM网络5.4 级联相关网络5.5 Elman网络5.6 Boltzmann机六、深度学习七、总结 引言 在进入本章节之前，先声明一点，本章节中所提及的神经网络不是生物学上的神经网络，当然啦其实是通过数学定理上的证明，来构建一个神经网络的模型出来，模拟生物神经网络上的一些行为（有点小小的严
吃瓜教程第五章神经网络学习
定义：“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作出的交互反应随着计算机软硬件的飞速发展，现阶段通过拥有众多层数神经网络（Neural Network)来模拟人脑来解释数据，包括图像，文本，音频等内容。卷积神经网络(Convolutional Neural Network)循环神经网络(Recurrent Neural Network)生成对抗网络(Generative Adversarial Networks)
吃瓜学习笔记 - 神经网络
神经元接收到来自n个其他神经元传递过来的输入信号，这些输入信号通过带权重的连接进行传递，神经元接收到的总输入值将于神经元的阈值(下图的θ)进行比较，然后通过“激活函数”（下图的f(·)，模拟“抑制"或者“激活”）处理以产生神经元的输出。由于感知机这种单个神经元的分类能力有限，只能分类线性可分的数据集，对于线性不可分的数据集则无能为力，比如“异或”问题。如果没有误分类，损失函数为0，而且误分类点越少，误分类点离超平面越近，损失函数值就越小。因此，神经网络既能做回归，也能做分类，而且不需要复杂的特征工程。
DataWhale吃瓜第五章学习——神经网络
概念与应用：深度学习是一类复杂的多隐层神经网络模型，如深度信念网络（DBN）和卷积神经网络（CNN）。这些模型能够完成复杂的分类任务，通常应用于图像识别、语音识别等领域。
吃瓜教程 | 第五章 神经网络
神经网络中最基本的模型叫做。上图为一直沿用至今的“”，神经元接收到来自n个其他神经元传递过来的输入信号，这些输入信号通过带权重的连接进行传递，神经元接收到的总输入值将于神经元的阈值进行比较，然后通过“”处理以产生神经元的输出。理想的激活函数是阶跃函数，它将输入值映射为输出值“0”或“1”.但因为不连续、不光滑等性质，常用Sigmoid函数作为激活函数。对于单个“M-P神经元”...
吃瓜（西瓜书）第五章 神经网络
神经网络 1、M-P神经元 一种模拟生物行为的数学模型，接受n个输入（通常来自其他神经元），并给各个输入赋予权重计算加权和，然后与自身阈值θ\thetaθ进行比较（作差），最后经过激活函数（大于0则激活，小于则抑制）处理得到输出。 理想中的激活函数为阶跃函数，当输入值大于0时，输出1对应激活，小于0时，输出0对应抑制。但其具有不连续、不光滑等不太好的性质，所以实际常用SigmoidSigmoidSigmoid函数。 当多个上面的神经元连接起来的时候，就可以构成一个神经网络。 2、感知机 感知机（Perc
【吃瓜教程】task04
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