神经网络 多类分类 from 吴恩达的机器学习

最新推荐文章于 2024-10-15 14:00:00 发布
翻译 最新推荐文章于 2024-10-15 14:00:00 发布 · 476 阅读 · 0

本文介绍了一种针对四类分类任务的神经网络结构。该网络包含三个维度的输入向量，两个中间层及四个输出神经元，每个输出神经元对应一个类别。每个样本在输出层仅有一个神经元激活值为1，以标识所属类别。

以四类分类为例：

输入向量有三个维度，两个中间层，输出层4个神经元分别用来表示4类，也就是每一个数据在输出层都会出现，且中仅有一个为1，表示当前类。下面是该神经网络的可能结构示例：


输出结果可能为四种可能情形之一


多类别分类——逻辑回归和神经网络
吴小胖的博客
05-29 1596
假设有一个训练集如下图左部分所示，有3个类别。逻辑回归的方法是将其分成3个二元分类问题。先从类别1开始，创建一个新的“伪”训练集，类别2和类别3定为负类，类别1设定为正类，如图所示： 对新的训练集训练一个标准的逻辑回归分类器，记作hθ(1)(x)h_{\theta }^{\left ( 1 \right )}\left ( x \right )hθ(1)​(x)。接着类似地，选择另一个类标记为正向类，将其它类都标记为负向类，将这个模型记作hθ(2)(x)h_{\theta }^{\left ( 2 \ri
【神经网络】{4} ——多元分类
Giyn
02-19 2526
如何利用神经网络解决多类别分类问题
BPNN神经网络多分类
04-13
ANN处理多分类神经网络， 多层多分类处理10分类问题。
25张图让你读懂神经网络构架
热门推荐
dengm155的专栏
06-06 1万+
[独家]25张图让你读懂神经网络架构 2017-05-21 22:32 　　由于新的神经网络架构无时无刻不在涌现，想要记录所有的神经网络是很困难的事情。要把所有这些缩略语指代的网络(DCIGN，IiLSTM，DCGAN等)都弄清，一开始估计还无从下手。 　　下表包含了大部分常用的模型(大部分是神经网络还有一些其他的模型)。虽然这些架构都是新奇独特的，但当我开始把它们的
机器学习入门16 - 多类别神经网络 (Multi-Class Neural Networks)
weixin_34387284的博客
02-01 294
原文链接：https://developers.google.com/machine-learning/crash-course/multi-class-neural-networks/ 多类别分类，这种模型可从多种可能的情况中进行选择。 1- 一对多 一对多提供了一种利用二元分类的方法。鉴于一个分类问题会有 N 个可行的解决方案，一对多解决方案包括 N 个单独的二元分类器，每个可能的结果...
吴恩达机器学习课后作业Python实现(三)：多类分类与前馈神经网络
在无人问津的日子里默默努力
08-11 1922
在前一部分实现了多类逻辑回归识别手写数字，然后，逻辑回归并不能形成更复杂的假设，在这一部分，将搭建一个前馈神经网络对相同的数据集实现识别手写数字，神经网络可以实现非常复杂的非线性模型，在这部分我们将利用已经训练好的权重进行预测。接着加载数据，其中包含5000个训练示例，每个训练示例为20×20的数字灰度图，每个像素都有一个浮点数表示，其中20×20被转为1×400，每个训练示例为数据矩阵X的一行，每一行都是一个手写数字图像的训练示例。共5000行，10列，每行代表一个样本，每列是预测对应数字的概率。....
吴恩达机器学习-C2W1L3-简单神经网络
weixin_50946965的博客
08-16 1326
吴恩达机器学习实验室中文翻译-C2W1L3-简单神经网络
吴恩达机器学习_可选实验_简单的神经网络
qq_45930344的博客
07-24 1873
在本次实验中，我们将构建一个简单的神经网络。
吴恩达机器学习-可选实验室：简单神经网络（Simple Neural Network）
qyk666的博客
03-20 1650
在第一个可选实验室中，您在NumPy和Tensorflow中构建了一个神经元，并注意到它们的相似性。如讲座中所述，可以使用for循环访问层中的每个单元（j），并对该单元（W[:,j]）执行权重的点积，并对单元（b[j]）的偏差求和以形成z。回想一下，我们模型的输出是一个概率。让我们从编写一个类似于Tensorflow的model.product（）的例程开始。此图显示了整个网络的操作，与之前实验室的Tensorflow结果相同。我们可以在Tensorflow中复制以前实验室中训练过的权重和偏差。
吴恩达机器学习代码
wenchlove的博客
04-15 1545
后续内容持续更新
基于卷积神经网络的视频分类检索
05-24
随着深度学习在图像识别领域的巨大成功，深度学习被应用到越来越多的领 域，包括视频处理领域，文本处理领域以及音频处理领域。卷积神经网络是深度学习中非常重要的一类网络模型，它和传统神经网络的区别在于引入了卷积层、池化层。卷积神经网络在图像识别领域取得成功之后，研究人员开始逐步将其应用于视频分类任务中，并取得了分类效果上的提高，这充分说明了卷积神经网络在视频分类任务中起到的重要作用。 本文的研究内容在于实现一个通用且有效的分类检索模型。在图像研究领域 有研究人员提出在卷积神经网络中引入哈希层来得到图像对应的O一1向量哈希 码，使用这个哈希码来进行相似图片的查找，取得了不错的效果。本文的一个创 新点在于将这种思路引入到了视频处理领域，验证了哈希层在这个应用场景中的有效性，继而提出通用且效果更好的分类检索模型；另外一个创新点在于采用了更为高效的检索算法来提高模型的可用性。
吴恩达机器学习练习3——多元分类与神经网络
cherry1307的博客
11-02 1076
机器学习练习3——多元分类与神经网络神经网络——手写数字识别网络模型ex3_nn.m预测 神经网络——手写数字识别 网络模型 输入层：400个神经元；隐藏层：26个神经元；输出层：10个神经元 ex3_nn.m %% Machine Learning Online Class - Exercise 3 | Part 2: Neural Networks % Instructions % ...
吴恩达-机器学习-Multi-class Classification and Neural Networks （多类分类和神经网络）
qq_30182357的博客
03-08 583
Multi-class Classification and Neural Networks 1 Multi-class Classification 1.1 Dataset import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import scipy.io as sio import matplotlib import scipy.optimiz...
第四章 第十二节 神经网络（程序示例--多分类问题）
LW_ICE
03-20 401
我们手上包含有手写字符的数据集，该数据集来自斯坦福机器学习的课后作业，每个字符图片大小为20×2020×20，总的样本规模为5000×4005000×400， 我们的神经网络设计如下，包含 1 个隐含层，隐层含 25 个神经元，： # coding: utf-8 # neural_network/test_handwritten_digits.py """手写字符集 """ im...
人工智能小白日记之16 ML学习篇之12多类别神经网络 Multi-Class Neural Networks
kkae8643150的专栏
02-23 741
人工智能小白日记之16 ML学习篇之12多类别神经网络 Multi-Class Neural Networks前言课程内容1 一对多2 softmax2-1 Softmax方程式2-2 Softmax 选项2-3 一个标签与多个标签 前言 前面已经了解了二元分类问题，比如这张图片是不是小狗
机器学习笔记(吴恩达)——神经网络与多分类作业
qq_44589327的博客
08-07 592
import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib import numpy as np from scipy.io import loadmat filename1=r'F:\jypternotebook\吴恩达机器学习python作业代码\code\ex3-neural network\ex3data1.mat' ex3data1=loadmat(filename1) X=ex3data1.get('X') y=ex3data1.get('y')
机器学习笔记（六）神经网络引入及多分类问题实践
babyface88888的博客
12-07 433
一、 神经网络引入 我们将从计算机视觉直观的问题入手，提出引入非线性分类器的必要性。首先，我们希望计算机能够识别图片中的车。显然，这个问题对于计算机来说是很困难的，因为它只能看到像素点的数值。 应用机器学习，我们需要做的就是提供大量带标签的图片作为训练集，有的图片是一辆车，有的图片不是一辆车，最终我们希望我们给出一张图片，计算机可以准确地告诉我们这是不是一辆车。 显然这需要...
神经网络（四）：应用示例之分类
LLM学堂
11-10 3711
文章目录一、 传统分类模型的局限二、 神经网络的优势三、 代码实现([完整的代码请见](https://github.com/GenTang/intro_ds/blob/feature_pep_8/ch12-ann/mlp.py))程序清单1 定义神经网络的结构程序清单2 定义神经网络的结构程序清单3 训练模型程序清单4 对未知数据做预测四、广告时间 一、 传统分类模型的局限 在之前的文章中（《神...
GA-CNN-多输入分类|遗传算法-卷积神经网络|Matlab
不定时分享电力优化、神经网络、数学建模等技术等
10-15 1109
本代码基于。
吴恩达机器学习中文版
最新发布
02-04
### 吴恩达机器学习课程中文资料 《吴恩达机器学习笔记》是对吴恩达机器学习课程内容的详细记录和总结，该资源为中文版本[^1]。这份笔记不仅覆盖了广泛的理论基础，还通过具体实例帮助理解复杂的概念和技术。 #### 主要内容概述 - **定义与背景** Arthur Samuel在五十年代给出了早期关于机器学习的一个重要定义——即赋予计算机无需显式编程即可获得的学习能力[^2]。 - **核心算法解析** 笔记深入探讨了几种基本却强大的算法，比如线性回归、逻辑回归以及聚类分析等方法。这些工具被形象化描述成解决问题的有效手段而非抽象的概念。 - **实践应用指导** 面对高维度数据挑战时（如图像识别中的大量像素特征），传统方法变得不再适用；此时则需借助更先进的技术来应对复杂情况下的模式识别任务[^4]。 #### TensorFlow 实现指南 对于希望进一步探索实际编码实现的同学，《吴恩达机器学习笔记》也提供了有关构建神经网络的具体步骤说明： ```python from tensorflow.keras.models import Sequential from tensorflow.keras.layers import Dense, Activation model = Sequential() # 添加一层具有25个节点并采用Sigmoid作为激活函数的全连接层 model.add(Dense(25, input_dim=..., activation='sigmoid')) ... ``` 上述代码片段展示了如何利用TensorFlow框架搭建一个多层感知器架构，并指定了各层之间的连接关系及其参数配置详情[^3]。
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
表情包 代码片
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值