机器学习之神经网络图解，生动形象

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#深度学习 #tensorflow #神经网络 #机器学习

博客围绕深度学习、神经网络等信息技术展开。涉及机器学习领域，提及tensorflow工具，展现了相关技术在信息技术中的应用与发展。
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机器学习——神经网络(Neural Network)
qq_41562426的博客
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1、MP模型 Mp模型是最基础，最原始的神经网络模型。MP模型是1943年心理学家W.S.McCulloch和数理逻辑学家W.Pitts建立的。它的主要结构如图1所示。 图1 (来源于浙江大学胡浩基老师的机器学习课程) 2、感知器算法 感知器算法是在MP模型的基础上发展来的，主要可以解决我们在上一节中提到的线性可分问题。主要的算法流程如下所示： (1) 随机选取和; (2) 选取一个训练样本(X,y), 对于这个训练样本作如下判断： if, if, ......
【机器学习】图神经网络
qq_36643449的博客
07-01 562
图神经网络是一种直接在图结构上运行的神经网络。GNN 的一个典型应用是节点分类。本质上，图中的每个节点都与一个标签相关联，我们的目的是预测没有 ground-truth 的节点的标签。 将node编码到特征空间：将卷积神经网络中的方法泛化到graph中，用邻居节点来update该节点的feature——基于空间的卷积。 【NN4G(Neural Networks for Graph )】 【DCNN(Diffusion-Convolutional Neural Network)】 其中，d(3,
人人都看得懂的神经网络，如何形象直观地理解深度学习
shadowcz007的博客
06-05 636
最近看到一组漫画 ，解释了深度学习的原理。什么是深度学习？下图表示了深度学习与机器学习的关系，可见深度学习是属于机器学习的一种，但是中间的推理过程是类似于人脑的神经元的构成，而机器学习更...
机器学习----图与网络结构的可视化
yyq675886993的博客
07-05 735
from numpy import * import matplotlib.pyplot as pltdist = mat([[0.1,0.1],[0.9,0.5],[0.9,0.1],[0.45,0.9],[0.9,0.8],[0.7,0.9],[0.1,0.45],[0.45,0.1]]) m,n = shape(dist) fig = plt.figure() # 绘图 ax = fig.ad
机器学习（四）神经网络
weixin_51547017的博客
04-12 2828
一、基本概念 神经网络中最基本的成分是神经元模型。 在生物神经网络中，每个神经元与其它神经元相连，当它“兴奋”时，就会像相连的神经元发送化学物质，从而改变这个神经元内的电位；如果某种神经元的电位超过了一个“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。 从计算机科学的角度，神经网络就是一个包含 许多参数的数学模型，这个模型是若干个函数相互（嵌套）代入而得。 二、神经网络结构 一般的神经网络的模型如下图所示： 每一层神经元与下一层神经元全互连，神经元之间不存在同层连接，也不存在跨层
700 页的机器学习笔记火啦，图文生动形象
中科院AI算法工程师的博客
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700 页的机器学习笔记火了！作者尽力注解了其中的每个公式，从而充分、清晰地表达了众多数学概念。
图解深度学习与神经网络:从张量到tensorflow实现pdf
07-29
首先，深度学习是一种机器学习方法，它通过构建多层神经网络来模拟人脑的工作原理，并通过大数据的学习来进行模型的训练和优化。深度学习在图像识别、语音识别、自然语言处理等领域有着广泛的应用。 该书从图解的...
【深度学习】图形模型基础(2)：概率机器学习模型与人工智能
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MUKAMO的博客
06-29 1537
概率建模在机器学习中至关重要，它利用概率分布表达不确定性，通过贝叶斯学习从数据中学习。非参数方法、概率编程、贝叶斯优化和数据压缩等技术展示了概率建模的灵活性和效率。自动建模系统能够发现并解释数据模型。随着大数据的增长，不确定性建模依然关键。概率建模将在未来机器学习和人工智能系统中发挥核心作用，为自动化复杂建模和优化提供强大工具。
图解机器学习 十大算法 video
07-16
### 回答1： 《图解机器学习 十大算法video》...总而言之，这部《图解机器学习 十大算法》video通过图解的方式，生动地介绍了机器学习领域中的十大算法。对于初学者和有一定基础的人来说，这是一个很有价值的学习资源。
Jim Liang的机器学习笔记：全英文详细图解
5. 神经网络（Neural Network）：模拟人脑神经元结构的模型，能处理复杂非线性问题。 6. 梯度下降（Gradient Descent）：一种优化算法，常用于求解模型参数。 7. 朴素贝叶斯（Naïve Bayes）：基于贝叶斯定理的分类...
[技术分享]神经网络中的动态图
Andytl的博客
10-07 1224
Paddle2中支持动态图，动态图是指神经网络的结构可以动态变化，build with run，类似于Python语言中变量不需要定义好类型就可以赋值。这样带来的好处是使得网络更加灵活，更具运行的情况来调整数据流走向，确定就是运行比较慢，这和Python的缺点一样。参考一、参考二。 例如： import paddle import paddle.nn.functional as F import numpy as np class MyModel(paddle.nn.Layer): def __
神经网络！图解！
数据派THU
05-18 406
来源：机器学习算法与Python实战 本文约800字，建议阅读4分钟本文为你总结RNN模型结构的优缺点。 标签：神经网络神经网络是深度学习的载体，而神经网络模型中，最经典非RNN模型所属...
神经网络的图解
weixin_34015336的博客
02-10 149
所以说前2种监督方法里面,除了输出单元意外每一层都有一个bias神经元 ●BP网络具有很强的非线性映射能力，一个3层BP神经网络能够实现对任意非线性函数进行逼近（根据Kolrnogorov定理） 第二节、神经网络实现 1.数据归一化 ●这两个算法很好:第一个在值域是[0,1]的时候用.也就是跟最小的距离/range ...
机器学习导图系列（5）：机器学习模型及神经网络模型
caiyongji
04-11 496
机器学习导图系列教程旨在帮助引导开发者对机器学习知识网络有一个系统的概念，其中有些具体释义并未完善，需要开发者自己探索才能对具体知识有深入的掌握。本项目灵感来自Daniel Formoso的github开源项目。本文作者对其项目进行翻译、整理、批注等二次创作，其中不乏生僻的数学名词，对于没有留过学的作者来说费了很多功夫。我又将导图整理成了知识卡片，方便大家查看。由于机器学习的知识网络很大，导致完整...
1.搭建神经网络基本流程
weixin_30244889的博客
01-07 371
定义添加神经层的函数 1.训练的数据2.定义节点准备接收数据3.定义神经层：隐藏层和预测层4.定义 loss 表达式5.选择 optimizer 使 loss 达到最小 然后对所有变量进行初始化，通过 sess.run optimizer，迭代 1000 次进行学习： import tensorflow as tf import numpy as np # 添加层 def...
1、什么是神经网络
fayoung3568的博客
06-03 526
```python #导入程序库 import numpy as np #将numpy导入进来，这个库是用来计算维度数组与矩阵运算 import math #基本的函数运算 #激活函数 也就是下面的activation 对输入进来的值进行非线性函数变换， def tanh(x): #numpy中自带，直接调用即可 return np.tanh(x) def softmax(x): #归一化函数，就是求某个数出现的概率 exp=np.exp(x-x.max()) #避免出现指数爆炸，指数部分
机器学习系列（一）——机器学习简介
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前前后后接触机器学习也有一年时间，但一直没有系统整理总结过。从本篇博客开始，将记录下我的学习内容与参考资料，系列按照李宏毅的机器学习课程，吴恩达的机器学习课程和周志华的西瓜书为主线。 发展历程 \quad人类一直试图让机器具有智能，也就是人工智能（Artificial Intelligence）。从上世纪50年代，人工智能的发展经历了“推理期”，通过赋予机器逻辑推理能力使机器获得智能，当时...
机器学习入门：你应该学习的8个神经网络结构（一）
新缸中之脑
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为什么需要机器学习技术？ 对于那些直接写代码而言太复杂的任务，机器学习是必需的。 有些任务是如此复杂，以至于不可能写出明确应对每一种可能性的程序。 因此，机器学习采用另一个途径，通过向算法输入大量的数据，让算法自行探索数据并获得一个可以解决问题的模型。 让我们来看看下面两个例子： 要实现能够在各种复杂场景下（例如杂乱的背景、不同的光照条件、新的观察角度）识别三维对象的程序是很困难的，因为
机器学习之BP神经网络算法实现图像分类
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BP 算法是一个迭代算法，它的基本思想为：(1) 先计算每一层的状态和激活值，直到最后一层（即信号是前向传播的）；(2) 计算每一层的误差，误差的计算过程是从最后一层向前推进的（这就是反向传播算法名字的由来）；(3) 更新参数（目标是误差变小），迭代前面两个步骤，直到满足停止准则（比如相邻两次迭代的误差的差别很小）。下面用图片的形式展示其推到过程 数据集：数据集采用Sort_1000pics数据...
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