斯坦福神经网络神经元对特征提取的影响JS演示

最新推荐文章于 2025-05-17 02:53:49 发布
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原文链接：https://cs.stanford.edu/people/karpathy/convnetjs/demo/classify2d.html

这是一个使用斯坦福大学Karpathy的ConvNetJS库进行2D数据分类的在线演示。通过这个互动平台，用户可以直观地理解并体验卷积神经网络如何进行特征提取和分类。
语义网络技术解析：AI人工智能的知识表示方法
最新发布
AIGC应用创新大全的博客
07-04 846
想象一下，当你问AI："为什么夏天白天比冬天长？“时，AI需要知道"夏天”、“冬天”、“白天长度”、“地球公转"这些概念，以及它们之间的关系（比如"地球公转导致四季变化”、“四季变化影响白天长度”）。如何让机器用结构化的方式存储和理解知识。语义网络是最早的知识表示方法之一，诞生于20世纪60年代，如今依然是知识图谱、自然语言处理等AI技术的核心基础。
AI人工智能时代TensorFlow的发展前景
AI天才研究院
05-17 593
本文旨在全面剖析Google开源深度学习框架TensorFlow的技术演进路径，系统阐述其在人工智能时代的核心竞争力，深入探讨其在技术架构、生态建设、行业应用等方面的发展前景。研究范围涵盖TensorFlow从基础计算图模型到端云协同架构的技术体系，分析其在学术研究、工业落地、边缘设备等不同场景的应用模式，揭示其作为AI基础设施的底层逻辑和未来演进方向。技术原理篇：解析TensorFlow核心架构与算法实现工程实践篇：通过实战案例演示端到端开发流程行业应用篇：剖析典型领域的落地场景与解决方案。
ConvnetJS ：可视化 神经网络的二元分类效果
冷月无声的博客
04-16 1749
进入网页ConvnetJS demo，可视化双层神经网络的分类结果，红点表示类别0，绿点表示类别1的数据， type为网络层之间的连接方式，fc表示fully connected(全连接)， activation为激活函数，此处用双曲正切函数，对于分类采用softmax，类别数目 num_classes为2 layer_defs.push({type:'fc', num_neurons:...
神经网络 demo（斯坦福）
weixin_30409849的博客
09-17 363
http://cs.stanford.edu/people/karpathy/convnetjs/demo/classify2d 转载于:https://www.cnblogs.com/akrusher/articles/5879218.html
斯坦福cs231n学习笔记（6）------神经网络初步
huplion的专栏
01-16 959
从这一篇开始，我们将进入神经网络学习中。 一、起源 说到神经网络，必然先从生物神经元的结构说起： 左边细胞主体（cell body），它的周围有许多突触（dendrites），突触（dendrites）与周围的神经元相连，所有实际上这个神经元周围还有很多的神经元，突触（dendrites）就是与其他神经元相互连接 的桥梁。看图中的蓝色箭头，从突触（dendrites）开始输入，进入神
深度学习11-20
zsysingapore的博客
06-23 629
（3）Drop-out：在神经网络的训练过程中，在某一次的迭代中，每一层随机的按照固定的比例杀死一些神经元，不参与后序的更新与传播。杀死的神经元可能会在其他迭代中派上用场。sigmoid函数当梯度为0（斜率为0）的时候，不进行更新和传播，即梯度消失。（1）隐层1的神经元增加一个，相当于输入层输入一组参数。惩罚力度小的时候，模型奇形怪状。2）神经元，参数个数对结果的影响。过拟合是神经网络的一个大问题。（2）神经元是10个的时候。1）惩罚力度对结果的影响。（d,h)矩阵的行和列数。（1）神经元3个的时候。
ConvNetJs
Zhaohui1995_Yang的专栏
08-21 2527
发现一个很神奇的网站：http://cs.stanford.edu/people/karpathy/convnetjs/index.html使用浏览器的js来直接训练网络，excited！ 代码在：https://github.com/karpathy/convnetjs1.intro页intro页的几个实验都很有意思，发现几个神奇的地方比如说在1d的回归上，有时候添加一个点，那么分界线就有可能有
斯坦福博士(生)手把手教你用Javascript写深度学习代码
stereohomology
11-14 7253
Andrej Karpathy blog About Hacker's guide to Neural Networks Hacker's guide to Neural Networks Hi there, I'm a CS PhD student at Stanford. I've worked on Deep Learning for a few yea
AI人工智能深度学习中的卷积神经网络详解
AI天才研究院
05-12 1107
卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）是深度学习领域处理视觉数据的核心架构，其灵感源于哺乳动物视觉皮层的神经机制。揭示CNN的数学本质与层次化特征提取原理解析核心组件（卷积层、池化层、激活函数）的设计逻辑演示从基础算法实现到复杂工程应用的完整链路探讨CNN在计算机视觉领域的前沿应用与未来挑战全文覆盖理论推导、代码实现、项目实战与行业应用，适用于从机器学习入门者到资深工程师的技术人群。核心概念：剖析CNN的生物启发来源与层次化架构数学基础。
机器学习笔记——从手写数字识别开始
m0_56010727的博客
07-03 2161
文章目录前言监督学习全连接神经网络的实现决策树以及随机森林的实现卷积神经网络的实现支持向量机的实现无监督学习K-means聚类的实现SVD矩阵分解的实现总结 前言 这是作者的第一篇博客，作为初学者将自己大一下学期进行的机器学习内容进行一个简单的整理，并且尝试使用多种方法实现手写minst数字识别项目。 作者自2021年4月，根据本校一位老师的学习指导，至7月假期，课余进行了一些基本机器学习算法的学习，从最基础的线性回归开始，直至后续的随机决策森林，朴素贝叶斯以及简单的CNN等。由于均系课余时间学习，算法
[机器学习]机器学习资源大全中文版
图解AI
05-27 6684
机器学习资源大全中文版 我想很多程序员应该记得 GitHub 上有一个 Awesome - XXX 系列的资源整理。awesome-machine-learning 就是 josephmisiti 发起维护的机器学习资源列表，内容包括了机器学习领域的框架、库以及软件（按编程语言排序）。 Awesome 系列虽然挺全，但基本只对收录的资源做了极为简要的介绍，如果有更详细的中文介绍，对相应开发者的...
斯坦福机器学习在线demo
walle的博客
01-23 1542
ConvNetJS CIFAR-10 demo 这个不错 http://cs.stanford.edu/people/karpathy/convnetjs/demo/cifar10.html 转自：机器学习在线资源
走进深度学习的世界神经网络模型
Mrrunsen的博客
06-10 207
第二章——走进深度学习的世界 神经网络模型 反向传播计算方法 简单的例子： 如何让 f 值更小，就是改变x、y、z，而损失函数也是这样，那么我们分别求偏导，则能得出每个值对结果的影响 链式法则 梯度是一步一步传的 复杂的例子： 神经网络整体架构 类生物神经元 左半边是生物学上的神经元，右半边是数学上的“神经元”，可以说是非常像。 整体架构 input layer输入层：比如输入X，有多少个x即有多少个input，比如前面的猫有3千多像素点，那么就有3千多个“圈”进行input。 h
K-近邻
明月朗，潇水寒
11-17 203
对于未知类别属性数据集中的点： 计算一直类别数据集中的点与当前点的距离 按照距离依次排序 选取与当前点距离最校的K个点 确定前K个点所在类别的出现频率 返回前K个点出现频率最高的类别作为当前点预测分类 概述：     KNN算法本身简单有效，它是一种lazy-learning算法。分类其不需要使用训练集进行训练，训练时间复杂度为0。  &nbs...
9-神经网络
进击的小杨人
03-25 221
推荐一个神经网络可视化网站，以便更好地理解神经网络的工作原理。 网址：https://cs.stanford.edu/people/karpathy/convnetjs/demo/classify2d.html 内容和代码待更新
神经网络架构
Ricardo_PING的Blog
11-24 3068
神经网络架构
Stanford CS231n实践笔记（课时14卷积神经网络详解 上）
GreenOpen专注图像处理
04-18 269
本课我们主要来研究一个“浏览器中的卷积神经网络”这只是一个展示项目，但是能够帮助直观地看到一些东西地址：https://cs.stanford.edu/people/karpathy/convnetjs/demo/cifar10.htmllayer_defs = [];layer_defs.push({type:'input', out_sx:32, out_sy:32, out_dep...
svm对未知数据的分类_勇哥的视觉实验：SVM分类器（八） 支持向量机的应用例子，对2d数据进行分类...
weixin_34138102的博客
01-12 826
前言：==========================================================分类器相对于深度学习来讲是一种古老传统的图片处理技术。halcon中常见的有四类分类器：MLP(多层神经网络neural Nets)SVM(支持向量机)K-NN(K-最邻近)GMM(高斯混合类型)分类器的应用领域主要是下面这些：image segmentation ...
从零开始深度学习0419——CNN基本知识
刚子的博客
06-11 483
0419 B站深度学习视频https://www.bilibili.com/video/BV1ht411i7Ld?p=1 12-17 总结 神经网络泛化能力一定要强 激活函数与损失函数 https://www.jianshu.com/p/e5bcdd932d05 激活函数的作用 线性模型的表达能力不够，激活函数增加神经网络模型的非线性，提升神经网络模型表达能力（数据往往线性不可分 ）。 几种激活函数： Sigmoid：常用来做二分类任务，会造成梯度消失 Tanh：...
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