机器学习（周志华）_第五章神经网络

最新推荐文章于 2024-10-29 16:37:35 发布
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该博客围绕机器学习中神经网络相关内容展开，虽未给出具体内容，但可推测会涉及神经网络的原理、应用等信息技术领域关键知识。
机器学习（周志华） 第五章神经网络
YJY131248的博客
03-05 2400
关于周志华老师的《机器学习》这本书的学习笔记 记录学习过程 本博客记录Chapter5 神经网络
学习笔记----周志华《机器学习》第五章（神经网络）（一）
weixin_42368982的博客
08-26 597
周志华的《机器学习》算作一本入门的宝书。本文是对周志华的机器学习第五章神经网络的学习笔记。在第五章主要涉及的内容：神经网络、常见激活函数、感知机、多层前馈神经网络 、反向传播算法（BP算法）、全局最小和局部极小、其他神经网络（RBF、ART、SOM等网络）、递归神经网络（如Boltzmann机、Elman网络）。如果哪里有不对的地方，请不吝指点！ 一、什么是神经网络？ 关于神经网络的定义有很多，本文对于神经网络的定义：神经网络是由具有适应性的简单单元（实际上是神经元）组成的广泛并且互联...
【机器学习-周志华】学习笔记-第五章
vircorns的博客
08-26 782
周志华《机器学习》第五章学习笔记
周志华《机器学习》笔记（五）——第5章 神经网络
CSU干饭人的博客
07-22 532
第5章 神经网络1、正向传播（预测）2、反向传播（训练）3、问题与技巧 以标准BP算法为例，对神经网络的正向传播、反向传播过程进行推导，同时提出使用神经网络算法时需要考虑的问题和一些技巧。 1、正向传播（预测） 2、反向传播（训练） 3、问题与技巧 （1）局部最优问题：训练多个神经网络，取最优；模拟退火；随机梯度下降；遗传算法 （2）过拟合问题：早停、正则化 （3）优化器：各种主流凸优化方法的归纳与总结。 https://blog.youkuaiyun.com/google19890102/article/de
周志华 《机器学习》之 第五章（神经网络）概念总结
不系之舟的专栏-QQ讨论群331590339
08-16 2290
记得在读研期间认真学习过神经网络这门课程，当时老师讲得也挺细的，自己当时觉得理论也学得还不错，在结课的时候记得用BP神经网络C++实现过一个简单的验证码识别程序，所以对BP神经网络理解还是有一定记忆的，今天看完周老师的这本机器学习书中讲解的神经网络，又对之前的学习做了一个回顾。虽然没有哪门专门的课程哪门细致，但是也足够让我了解到神经网络应用到机器学习中的意义。特别是在最后小节中讲述了深度学习，目前深
【读书笔记】周志华 机器学习 第五章 神经网络
weixin_43868177的博客
08-02 645
周志华机器学习 第五章神经网络读书笔记
《机器学习》周志华-CH5（神经网络）
一名混沌的大学生
09-01 1836
深度置信网络（deef belief network，简称DBN），每层都是一个受限Boltzmann机，整个网络可视为若干个RBM堆叠而得，使用无监督逐层训练时，首先训练第一层，这是关于训练样本的RBM模型，可按标准的RBM训练；ART（Adaptive Resonance Theory，自适应谐振网络理论）是竞争性学习代表，网络由比较层（接收输入样本）、识别层（每个神经元对应一个模式类，神经元数目可在训练过程中动态增长，增加新的模式表）、识别阈值和重置模块构成。预训练完成后，对整个网络“微调”。
《机器学习》周志华_自学记录
2201_75296678的博客
10-04 2229
第一章绪论## 1.1引言机器学习所研究的主要内容，是关于在计算机上从数据中产生"模型"(model)的算法，即"学习算法"(learning algorithm).在面对新的情况时(例如看到一个没剖开的西瓜)，模型会给我们提供相应的判断(例如好瓜).如果说计算机科学是研究关于"算法"的学问，那么类似的，可以说机器学习是研究关于"学习算法"的学问.## 1.2基本术语：用于预测离散值，例如将样本分为“好瓜”或“坏瓜”。：用于预测连续值，例如西瓜的成熟度（如0.95、0.37）。
《机器学习by周志华》学习笔记-神经网络-03多层网络学习算法之误差逆传播算法
vanilla698的博客
10-29 1111
由于BP神经网络的强大的表示能力，经常遭遇过拟合的问题。表现在训练误差持续降低，但是测试误差却上升。有2种策略解决：策略1：早停（early stopping）将数据分成训练集和验证集：训练集：用来计算梯度，更新连接权重和阈值验证集：用来估计误差当训练集误差降低且验证集误差升高，则停止训练。返回验证集中最小误差的连接权重和阈值。策略2：正则化（regularization）基本思想：在误差目标函数中增加一个用于描述网络复杂度的部分。例如：连接权重与阈值的平方和。
《机器学习》-周志华 第五章：神经网络 读书笔记
虎哥的铲屎员
07-30 947
文章目录5.神经网络5.1 神经元(neuron)模型5.2感知机与多层网络5.2.1 感知机（perceptron）5.3 误差逆传播算法5.3.1 推导5.3.2 算法5.3.3 缓解过拟合5.4 全局最小与局部最小5.5 其他常见的神经网络5.5.1 REF（radial basis function ，径向基函数）网络5.5.2 ART(adaptive rsonance theory,...
【机器学习-周志华】阅读笔记-第五章-神经网络
Steven_Jackson的博客
03-08 910
第五章-神经网络 神经网络，其原理便是模仿大脑神经元工作，对任何问题都可以进行学习，最终达到预测目的。 定义：由具有适应性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。 原理：其最基本的成分是神经元（neuron）。神经元工作原理为：当它“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内的电位。如果神经元内的电位超过了某一个阈值，它...
机器学习-周志华-第五章笔记 CNN
gdymind的博客
09-26 1721
Chapter 5 神经网络-机器学习-周志华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。
机器学习第5章（神经网络）
jinhualun911的博客
09-25 759
神经网络（neural network） 5.1 神经元模型 The definition of neural network:神经网络是由具有适应性的简单单元组成的广泛并行互联的网络，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。 神经网络最基本的组成是neuron（神经元）模型，其最初是模拟的生物神经元。当其连接的其他神经元向其传递的化学物质达到一个阈值的时候，它会激活并兴奋，向其他连接的神经元发送...
机器学习 第五章 神经网络
Avery123123的博客
03-05 333
机器学习 第五章 神经网络神经网络神经元模型感知机和多层网络误差逆传播算法全局最小与局部极小深度学习 神经网络 神经元模型 感知机和多层网络 误差逆传播算法 全局最小与局部极小 深度学习 ...
机器学习第五章 神经网络
poppyl917的博客
07-15 337
参考链接https://www.cnblogs.com/maybe2030/p/5597716.html 梯度检测 确认没有错误之后就关掉这个梯度检测，否则会变得很慢，因为他比反向传播慢的很 选择神经网络的架构 输入层与输出层是与特征的维度与类别的数目相关的。 对于隐藏层，如果大于1隐藏单元的数目应该是相等。 欠拟合：高偏差 过拟合： 高方差 交叉验证： 分为训练集 测试集以及交叉验证集...
机器学习——第五章 神经网络
adchloe的博客
08-04 1181
ART网络是竞争型学习的重要代表，由比较层，识别层，识别阈值和重置模块构成。训练过程：接受到训练样本，每个输出层神经元计算该样本与自身携带的权向量之间的距离，距离最近的神经元成为竞争获胜者（最佳匹配单元），最佳匹配单元及其邻近神经元的权向量被调整，使权向量与当前输入样本的距离缩小，上述过程不断迭代直到收敛。在这个模型中,神经元接收到来自几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与神经元的值进行比较，然后通过激活函数处理以产生神经元的输出。
小白学习机器学习---第五章：神经网络
hx14301009的博客
03-29 713
1. BP算法分析如下图所示BP网络：对样本 a = (x_k,y_k)，其输出为 ^y_k，即是：由此得出在样本 a 上的均方误差：我们的目标是使所有样本得出的均方误差最小化，为此我们要找到最优的参数（即上图中的连接权(w, v)及对应阈值(θ, γ)）。考虑梯度下降法。比如对于 w = w+Δw，梯度下降法调整式为：式中，η 是学习率，他控制着算法迭代步长，直接关系着算法的收敛速度甚至收敛性。...
【吴恩达机器学习笔记】第五章 神经网络学习
weixin_42104137的博客
03-04 626
【吴恩达机器学习笔记】第五章 神经网络学习
机器学习 -- 《机器学习》（周志华）第五章笔记
Zhou_Yulong的博客
09-03 505
机器学习 – 《机器学习》（周志华）第五章笔记 神经网络 摘要 神经网络是具有适应性的简单单元组成的广泛并进行互联的网络，他的组织能够模拟生物神经系统进行对真实的世界物体所作出的交互反应，其并不是生物学意义上的神经网络。它由众多的简单单元组合，其中一个被“刺激”后“激活”，其便会向其他单元发送“反应” 笔记 M-P神经元模型 每个神经元有其适当的权重。当一个或多个神经元给当前神经元进行刺激后，对其输入以及权重进行计算，如果超过当前神经元阈值，则当前神经元被激活,然后当前神经元通过“激活函数” 进行处理，
机器学习周志华第五章 5.5
最新发布
02-15
### 关于周志华《机器学习》第五章5.5节的内容解读 #### 5.5 集成方法 (Ensemble Methods) 在机器学习领域，集成方法是一种通过组合多个模型预测结果的技术，旨在提高整体性能并减少泛化误差。该章节主要探讨了几...
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