天使也掉毛

神经网络与机器学习笔记—基本知识点（下）0.1网络结构： 神经网络中神经元的构造方式与用于训练网络的学习算法有着密切的联系，有三种基本的网络结构：0.7知识表示： 知识就是人或机器存储起来以备使用的信息或模型，用来对外部世界作出解释、预测和适当的反应。主要特征： ...

径向基函数（RBF）网络结构，基于产值理论输入层，由m0个源节点组成，其中m0是输入向量x的维数。 隐藏层，由和训练样本的大小N相同个数的计算单元组成，每个单元都从数学上用一个径向基函数描述： 第j个输入数据点xj定义了该径向基函数中心，向量x是作用于输入层的信号（模式）。因此，与多层感知器不同，源节点和隐藏单元的链接是直接链接，没有权值。...

对于神经网络的监督学习有多种不同方法。之前一直总结整理的多层感知器反向传播算法，可以看做是递归技术的应用，这种技术在统计学中通称为随机逼近。这次是采用不同的途径，通过包含如下两个阶段的混合方式解决非线性可分模式的分类问题：将一个给定的非线性可分模式的集合转换为新的集合，在一定的条件下，转换后的模式变为线性的可能性很高；关于这一转换的数学证明可以追溯到Cover的早期论文。 通过最...

监督学习的可行性依赖于下面的关键问题：由N个独立同分布的样本(X1，D1),(X2,D2),…,(Xn,Dn)组成的训练样本是否包含了构造具有良好泛化性能的机器学习的足够信息？计算考虑：神经网络模型（例如单层多层感知器）必须是可控变量，使得它能够被自由地调整以达到对从未出现过的数据的最好测试性能。另一个可控变量是用于训练的样本数量。为了增加监督训练过程的实际真实性，Bottou通过...

时序模式、非线性滤波以多层感知器为例的静态神经网络的原型应用是结构化模式识别。时序模式识别或飞翔性滤波要求对随时间演化的模式进行处理，对特定的时刻的相应不仅依赖于输入的当前值，还依赖于以前的值。简单说，时间是有序的量，构成了时序模式识别任务中学习过程的重要成分。对于动态神经网络来说，它必须以一种或另一种形式给定短期记忆。完成这已修改的一个简单途径是利用时间延迟，时间延迟可以在网络内部的突触...

支持向量机（SVM）的主要思想：给定训练样本，支持向量机建立一个超平面作为决策曲面，使得正例和反例之间的隔离边缘被最大化。线性可分模式的最优超平面训练样本{（xi,di）}^Ni=1,其中xi是输入模式的第i个样例，di是对应的期望相应（目标输出）。首先假设由子集di=+1代表的模式（类）和di=-1代表的模式是“线性可分的”。用于分离的产平面形式的决策曲面方程是：W^TX...

卷积神经网络之前的一些都是考虑多层感知器算法设计相关的问题，这次是说一个多层感知器结构布局相关的问题。来总结卷积神经网络。对于模式分类非常合适。网络的提出所隐含的思想收到了神经生物学的启发。第一个卷积网络是为了识别二维形状而特殊设计的一个多层感知器，这种二维形状对平移、比例缩放、倾斜或者其他形式的变形具有高度不变性。这个艰巨的任务是通过如下网络在监督方式下学会的，网络的结构包括如下形式的约...

反向传播算法是一个对于计算代价函数的梯度（即一阶导数）计算有效的技术。代价函数由刻画多层感知器的可调参数（突触权值和偏置）的函数来表示。算法计算能力是由两个明显的性质而导出的：反向传播算法是局部计算简单的；当算法是在线（逐次）学习时它实现权值空间的随机梯度下降。 反向传播算法是依靠局部计算来发现神经网络信息处理能力的一个连接论者范例的例子。计算限制的这种形式称为局部约束，它是指单...

先看下面信号流图，L=2和M0=M1=M2=M3=3的情况，上面是前向通过，下面部分是反向通过。1.初始化。假设没有先验知识可用，可以以一个一致分布来随机的挑选突触权值和阈值，这个分布选择为均值等于0的均匀分布，它的方差选择应该使得神经元的诱导局部域的标准偏差位于sigmoid激活函数的线行部分与饱和部分过渡处。 (1)训练样本的呈现。呈现训练样本的一个回合给网络。对...

泛化和交叉验证泛化 在反向传播学习中，一般从一个训练样本开始，而且通过网络中装载尽可能多的训练样本来使用反向传播算法计算一个多层感知器的突触权值。希望这样设计的神经网络可以很好的泛化。对于从未在生成或训练网络时使用过的测试数据，若网络计算的输入-输出映射对他们来说是正确的（或接近于正确）的，我们就认为网络的泛化是很好的。（也就是预知能力）。 学习过程（即神经网络的训练）可以...

改善反向传播的性能试探法整理8个能提高BP效率的方法：随机和批量方式更新反向传播学习的随机（串行）方式（涉及一个模式接一个模式的更新）要比批量方式计算快。特别是当新联数据集很大且高度冗余时，更是如此。（批量学习再高度冗余的时候Jacobi矩阵会很麻烦）最大信息内容作为一个基本的规则，对呈现给反向传播算法的每一个训练样本的挑选必须建立在其信息内容对解决问题有很大可能的基础上...

单神经元解决XOR问题 有两个输入的单个神经元的使用得到的决策边界是输入空间的一条直线。在这条直线的一边的所有的点，神经元输出1；而在这条直线的另一边的点，神经元输出0。在输入空间中，这条直线的位置和方向有两个输入节点相连的神经元的突触权值和它的偏置决定。由于输入模式（0,0）和（1,1）是位于单位正方形相对的两个角，输入模式（0,1）和（1,0）也一样，很明显不能做出这样一条直线作为决...

神经网络与机器学习笔记—LMS（最小均方算法）和学习率退火LMS算法和Rosenblatt感知器算法非常想，唯独就是去掉了神经元的压制函数，Rosenblatt用的Sgn压制函数，LMS不需要压制函数，两者一样是只有单个神经元。LMS算法信号流图算法小结：然后在说下退火：#pragmaonce#include"stdafx.h"#inclu...

多层感知器（MLP） Rosenblatt感知器和LMS算法，都是单层的并且是单个神经元构造的神经网络，他们的局限性是只能解决线性可分问题，例如Rosenblatt感知器一直没办法处理简单异或问题。然而日常生活中大多数问题不是线性可分的，都是多维度且无法直接进行线性分类。为了增加神经网络对这一类问题的泛化能力，出现了多层感知器（多层神经网络）的概念。多层感知器基本特征： 网...

神经网络与机器学习笔记—基本知识点（上）0.1什么是神经网络： 神经网络是由简单处理单元构成的大规模并行分布处理器，天然具有存储经验知识和使之可用的特性。神经网络在两个方面与大脑类似。神经网络是通过学习过程从外界环境中获取知识的。 互连神经元的连接强度，即突触权值，用于存储获取的知识。 用于完成学习过程的程序称为学习算法，其功能是以有序的方...

Rosenblatt感知器收敛算法C++实现算法概述自己用C++实现了下，测试的例子和模式用的都是双月分类模型，关于双月分类相关看之前的那个笔记：https://blog.youkuaiyun.com/u013761036/article/details/90548819直接上实现代码：#pragma once#include "stdafx.h"#include <str...

Rosenblatt感知机器 感知器在神经网络发展的历史上占据着特殊位置：它是第一个从算法上完整描述的神经网络。它的发明者Rosenblatt是一位心里学家，在20世纪60年代和70年代，感知器的启发，工程师、物理学家以及数学家们纷纷投身于神经网络各个不同方面的研究。值得一提的是，尽管在58年Rosenblatt关于感知器的论文就发表了，感知器在今天依然是有效的。 ...

机器视觉-EasyDL商品检测-标准版功能：EasyDL是百度大脑中的一个定制化训练和服务平台，EasyDL零售版是EasyDL针对零售场景推出的行业版，定制商品检测服务是EasyDL零售版的一项服务，专门用于训练货架合规性检查、自助结算台、无人零售货柜等场景下的定制化商品检测AI模型，训练出的模型将以API的形式为客户提供服务，API接口可以返回商品的名称和商品在图中的位置，适用...