神经网络之样本设计

最新推荐文章于 2023-11-25 14:08:36 发布
最新推荐文章于 2023-11-25 14:08:36 发布
阅读量341 收藏
点赞数
CC 4.0 BY-SA版权
文章标签： 人工智能
原文链接：http://www.cnblogs.com/xiaoniu-666/p/10282801.html
本文探讨了单通道和三通道数据的设计方法，通过tf.reshape函数将原始数据转换为适用于图片表示的矩阵形式，分别为17x4的单通道和15x4x3的三通道样本。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

 单通道数据设计

　　原始数据 

0000 0000 0000 0000 1000 1000 1110 1100 1100 1000 1000 1100 1110 0000 1111 0000 0000
忽略空格，为了方便阅读添加分隔符

 

　　
　　tf.reshape(X, [-1, 17, 4, 1])

　　图片转换17x4　　　　

00000...10
00000...10
00000...10
00001...10

　　

 

三通道样本设计 

　　　　

　　原始数据

　　　　021: 每个数据点，有三个元素表示，eg：RGB

021 021 021 021   021 021 021 021   021021021021021021021021021021021021121021021021121121021021121121121021121021021021121121021021121121121021121121121021121021021021021021021021121121121121　　　
忽略空格，为了方便阅读添加分隔符

　　转换15x4x3

 

tf.reshape(X, [-1, 15, 4, 3])

 

　　　　下图的每一列，代表的就是每一个通道的数据点，共计三层

　　　　

 

转载于:https://www.cnblogs.com/xiaoniu-666/p/10282801.html

计算机视觉卷积神经网络CNN架构设计指南：如何构建高效的视觉模型？
优快云博客专家，系统架构师，有合作、疑惑请私信博主。
04-20 11万+
计算机视觉CNN架构设计指南：如何构建高效的视觉模型？人工智能、大模型、AI、计算机视觉领域，卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）已成为主导性的模型架构。从图像分类到目标检测，从语义分割到图像生成，CNN 展现出了强大的性能。构建一个高效的 CNN 视觉模型，不仅需要对其基本原理有深入理解，还需要掌握一系列架构设计技巧。本文将详细探讨如何构建高效的 CNN 视觉模型，涵盖从基础概念到复杂架构设计的各个方面，并通过丰富的代码示例帮助读者更好地理解和实践。
BP神经网络对小样本数据的处理方式
最新发布
梵心白莲的博客
12-17 1361
本文深入探讨了 BP 神经网络在面对小样本数据时的处理方式。小样本数据在许多实际应用场景中较为常见，如医学罕见病研究、特殊材料性能测试等领域。由于样本数量有限，传统的 BP 神经网络训练方法可能面临过拟合、泛化能力差等问题。本文详细阐述了针对小样本数据的多种数据增强技术、网络结构优化策略以及正则化方法，并通过丰富的代码示例展示其实现过程，旨在为处理小样本数据的神经网络应用提供全面且实用的技术参考。
bp神经网络需要多少样本,bp神经网络训练时间
aifans_bert的博客
10-08 2772
表示对网络训练结果的测试。Mse的意思是均方误差，当然越小越好。但这和你有多少训练样本，有多少训练课程有很大关系。这个没有标准，每个人都知道零偏差是最好的。但是，神经网络本身的致命缺陷被消除了，因为它是对解析表达式的迭代收敛逼近，所以不可能达到零误差。这样只能根据用户的工程技术要求来判断，误差指标应该小于工程误差范围啊。但对于科学研究来说，只能具体分析。量化没有明确或绝对的意义。BP神经网络的计算过程包括正演计算过程和反演计算过程。
完整的神经网络样例程序（一）
ANDY
09-27 3016
import tensorflow as tf from numpy.random import RandomState w1=tf.Variable(tf.random_normal([2,3],stddev=1,seed=1)) w2=tf.Variable(tf.random_normal([3,1],stddev=1,seed=1)) batch_size=8 x=tf.placeho...
神经网络的样本要求多大,神经网络只有10个样本
kfc67269的博客
08-26 4677
指对人工神经网络训练。向网络足够多的样本，通过一定算法调整网络的结构（主要是调节权值），使网络的输出与预期值相符，这样的过程就是神经网络训练。根据学习环境中教师信号的差异，神经网络训练大致可分为二分割学习、输出值学习和无教师学习三种。谷歌人工智能写作项目：神经网络伪原创。...
【深度学习】深度神经网络及样本
MangoloD的博客
03-17 1879
一、深度神经网络(DNN) 单层感知器由一个线性组合器和一个二值阈值元件组成 多层感知机就是单层感知机的组合多层感知机也称为“深度神经网络”(DNN) 1.神经网络比较 生物神经网络 生物神经网络是指生物的大脑神经元，细胞等组成的网络，用于产生生物的意识，帮助生物进行思考和行动。 人工神经网络 人工神经网络是模仿动物神经网络行为特征所建立的数学算法基础，它是对自然界某种算法或者函数的逼近。 2.神经网络前向传播过程 3.神经网络后向传播过程 二、神经网络参数更新 1.如何更新 2.
神经网络实验数据集（.mat）
05-09
数据集大小3*3000，代表3000个二维样本，第三行为输出
matlab神经网络和优化算法：57使用灰色神经网络预测小样本数据.zip
08-17
灰色神经网络在设计上更注重数据的内在规律，因此在处理小样本数据时有较好的表现。 在MATLAB中实现灰色神经网络，通常包括以下步骤： 1. **数据预处理**：清洗和整理数据，确保数据的质量和格式适合神经网络模型...
bp神经网络训练样本个数,bp神经网络训练时间
aifamao6的博客
10-05 2118
BP神经网络的训练集需要大样本吗？一般样本个数为多少？BP神经网络样本数有什么影响学习神经网络这段时间，有一个疑问，BP神经网络中训练的次数指的网络的迭代次数，如果有a个样本,每个样本训练次数n，则网络一共迭代an次，在n>>a 情况下 ， 网络在不停的调整权值，减小误差，跟样本数似乎关系不大。而且，a大了的话训练时间必然会变长。换一种说法，将你的数据集看成一个固定值， 那么样本集与测试集 也可以按照某种规格确定下来如7：3 所以如何看待 样本集的多少与训练结果呢？或者说怎么使你的网络更加稳定，更加符合你的
BP神经网络
qq_54078788的博客
11-03 2358
对神经网络的简单理解，并没理解太深，提供给初学者使用。
BP神经网络的训练样本集容量
04-16
最经典的神经网络就是BP神经网络，对神经网络的训练至关重要，本文讨论如何合理选取样本集容量
训练样本背景图片
11-10
opencv训练样本背景图片，供学习人工智能之用，正样本图片正在整理中，整理好后会共享给大家。
神经网络单样本
aids1990的博客
08-12 177
前向传播: 代价函数: 反向传播: 转载于:https://www.cnblogs.com/TimVerion/p/11339491.html
第十三章RNN网络样本的生成方法
qq_45742413的博客
11-25 1009
神经网络的输入采用的是向量，循环神经网络、LSTM网络也是一个时间序列，这个时间序列怎么进行编码？在本章节中，我们将模拟循环神经网络的样本生成方法。首先我们模拟生成一个序列数据然后将数据转变为窗口数据并剔除不完整的数据，最终转化为列表。结果如下：0 1 2 3 41 2 3 4 52 3 4 5 63 4 5 6 74 5 6 7 85 6 7 8 96 7 8 97 8 98 99得到的每个子序列等长。结果如下：0 1 2 3 41 2 3 4 5。
神经网络训练集最少可以是多少个？
staple
10-28 9905
(mnist 0 ,2)---81*30*2---(1,0)(0,1) 用81*30*2的网络分类mnist的0和2。让训练集的数量n分别等于5000,4500,4000,3500,3000,2500,2000,1500,1000,500,400,300,200,100,50,40,30,20,10,5,4,3,2，共22个值。看看训练集的大小对分类结果到底有什么影响。 让收敛标准δ等于0.5到1e-5的25个值，每个值收敛199次，取平均值。因此共收敛了25*199*22次，首先比较迭代次数 .
bp神经网络需要多少样本,神经网络结果图如何看
神器榜
10-05 1823
出现的情况就是像图上一样，均方误差达到0.00128左右的时候就无法继续下去了，误差梯度总是反复，先下降，一会又缩回去了。应该有三条曲线显示才对，分别代表训练，验证，测试误差，你现在只有训练误差的。图上的三个彩色实线分别是：每一代BP训练过程的MSE指标的性能，每一代BP交叉验证过程的MSE指标的性能以及BP测试的MSE指标在每一代中执行的过程。其实样本数量很少，就不需要训练那么多次了，训练了也白训练。你输入输出有12年的数据，但是你把这12年数据，其中多少年的数据拿来做网络训练用，多少年的拿来测试用呢？
小样本学习之原型网络
北国觅梦
04-07 1338
参考链接：https://blog.youkuaiyun.com/Snoopy_S/article/details/88420013 在小样本分类问题中，最需要解决的一个问题是数据的过拟合，由于数据过少，一般的分类算法会表现出过拟合的现象，从而导致分类结果与实际结果有较大的误差。为了减少因数据量过少而导致的过拟合的影响，可以使用基于度量的元学习方法，而原型网络便是。在此方法中，需要将样本投影到一个度量空间，且在这个空间中同类样本距离较近，异类样本的距离较远，如图： 在这个投影空间中，存在有三个类别的样本，且相同类别
tensorlfow完整神经网络样例及简单实现数据集的可视化
qq_19841133的博客
08-05 573
模拟数据集上训练神经网络，解决简单的二分类问题，以及简单实现数据集的可视化 这里数据集的可视化用的matplotlib的pyplot中的散点图scatter()就可以实现 这个是测试用的数据集，样例将进行解决二分类问题。 该例中有两个输入x1和x2，数据集中x1+x2<1认为是正样本,反之为负样本。 经过一层隐藏层的加权和一层输出层的加权和后将y值进行非线性化（sigmoid）经过反复运行...
数据设计
qq_22478923的博客
02-19 7056
有时我们需要对数据进行转换。我们可能有这样一组数据，如果不作任何处理直接可视化，有些部分很难看清。同时，如果要对数据进行统计检验的话，很多常用的检验方法都会假设数据服从某种特定的分布（比如正态分布）。然而在实际生活中，我们经常碰到不满足这些假设的数据。数据转换可以同时解决上述两种问题。 数据转换的核心就是对偏态数据进行处理以使之满足正态分布（高斯分布）这个默认假设的要求。 根据
神经网络训练技巧：样本选择与初始权值设计
"人工神经网络的训练过程涉及到样本的选择与组织，以及初始权值的设计。样本的数量和质量直接影响网络训练的效果。通常，训练样本越多，训练结果越能准确反映内在规律，但样本收集受到实际条件限制。训练样本数一般...
评论
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