深度学习核心技术精讲100篇（六十）-深度学习分类算法之神经网络

最新推荐文章于 2025-04-17 17:25:38 发布
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分类专栏： 深度学习100例全系列详细教程 文章标签： 神经网络 人工智能 深度学习 MATLAB 数学建模
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/wenyusuran/article/details/108404471
本文介绍了深度学习中的核心概念，包括感知机、多层感知机（MLP）、激活函数和BP算法。通过实例解析神经网络如何解决线性不可分问题，以及BP算法在权重调整中的作用。此外，还提及了ElmanNetwork和HopfieldNetwork等其他神经网络模型。

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前言

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文章目录

一、感知机

二、多层感知机

三、激活函数

四、BP算法

五、BP算法流程

六、更多的神经网络

人的大脑神经元每秒可以运算1000次左右，与电脑元器件每秒10的10次方的速度量级相比运算速度显得慢得多。但是人脑中存在大约几百亿的神经元，

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深度学习核心技术精讲100篇（十）-机器学习模型融合之Kaggle如何通过Stacking提升模型性能
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之前的文章中谈到了机器学习项目中，要想使得使得机器学习模型进一步提升，我们必须使用到模型融合的技巧，今天我们就来谈谈模型融合中比较常见的一种方法——stacking。翻译成中文叫做模型堆叠，接下来我们就来了解下，此法到底如何将模型做堆叠从而提升模型效果的。 stacking具体流程 我们就对着下图（两层的stacking）来详细描述一下如何做模型stacking： 首先将数据分为5份， 在stacking的第一层定义5个基模型[model_1 ,model_2,model_3,model_4,mod
深度学习核心技术精讲100篇（五十五）- 基于OpenCV实现棋盘图像识别
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本文我们将一起学习如何使用计算机视觉技术识别棋子及其在棋盘上的位置 我们利用计算机视觉技术和卷积神经网络（CNN）为这个项目创建分类算法，并确定棋子在棋盘上的位置。最终的应用程序会保存整个图像并可视化的表现出来，同时输出棋盘的2D图像以查看结果。 （左）实时摄像机进给的帧和棋盘的（右）二维图像 01. 数据 我们对该项目的数据集有很高的要求，因为它最终会影响我们的实验结果。我们在网上能找到的国际象棋数据集是使用不同的国际象棋集、不同的摄影机拍摄得到的，这导致我们创建了自己的数据集。我使用
基于深度学习的场景分类算法
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2501_91697515的博客
04-17 795
生成器的任务是生成假数据，而判别器的任务是判断输入的数据是来自真实数据集还是生成器生成的假数据。在每个训练步骤中，首先使用当前参数下的生成器生成假数据，然后使用判别器判断这些数据是真实的还是生成的。在线阶段，智能体使用当前的状态和深度Q网络来选择和执行最佳的行动，并将新的经验存储在经验回放缓冲区中。在训练过程中，模型尝试学习到每个词的向量表示，使得在给定上下文中出现的词与目标词的向量表示尽可能接近。具体来说，GNN通过迭代地传递邻居信息来更新节点的表示，使得相同的社区或相近的节点具有相近的表示。
[AI算法][机器学习]：分类及回归问题
Bin_Dut的博客
02-13 4582
机器学习基础（二） 文章目录机器学习基础（二）3.2 分类算法的评估方法3.3 正确率能很好的评估分类算法吗3.4 什么样的分类器是最好的4 逻辑回归4.1 回归划分4.2 逻辑回归适用性4.3 逻辑回归与朴素贝叶斯有什么区别4.4 线性回归与逻辑回归的区别 上篇文章中，我们就机器学习的相关基础概念进行了阐述，包括机器学习的基本概念以及机器学习的分类。不了解的童鞋可以看一下补补课,机器学习系列（一...
必备核心算法神经网络通俗讲解
时光钟摆
12-15 525
深度学习 传统算法 VS 人工智能算法 传统算法：都是人为去计算 人工智能算法：部分人为需要做的事情交由机器去做【把更多的问题简单化】 IT 的发展比较高端的就是AI , AI 比较高端的主要是 1.NPL 自然语言处理 2.CV compute vision 计算机视觉 3.DM 数据挖掘（目前这个劳动力过剩，门槛低，会python ,会用常用的库基本就能满足需求） 神经网络 有输入（任何数据，最后转换成数值），得到一个输出 NN 神经网络 CNN 卷积神经网络 ，..
深度学习分类算法系列之 -KNN
konglingshneg的博客
07-26 8132
先看一个实例来体会一下什么叫做KNN。已知一堆数据a和一堆数据0，然后有一个未知数据c，要判断c到底属于a还是0.如果是1NN,就找到离C最近的数据，离哪一个最近，就判断c属于哪一类。如果利用3NN，如下图所示，以c为半径画圆，直到找出三个数为止，分别有一个a，两个0，则说明c属于0.（注意K一定是奇数可以保证不会平票） 接下来通过一个实例来讲一下KNN 分类问题： 一个学生是不是三好学...
深度学习核心技术精讲100篇（二十八）-由浅入深概览机器学习优化算法
wenyusuran的专栏
03-22 1186
学习算法一直以来是机器学习能根据数据学到知识的核心技术。而好的优化算法可以大大提高学习速度，加快算法的收敛速度和效果。该论文从浅层模型到深度模型纵览监督学习中常用的优化算法，并指出了每一种优化算法的优点及局限性，同时其还包括了一阶和二阶等各种算法的形式化表达。机器之心主要对本论文选择性地编译了优化算法的部分，更详细的推导及介绍请查看原论文。 摘要：本篇论文旨在介绍关于将最优化方法应用于机器学习的关键模型、算法、以及一些开放性问题。这篇论文是写给有一定知识储备的读者，尤其是那些熟悉基础优化算法但是不.
深度学习核心技术精讲100篇（六）-keras 实战系列之推荐系统FM（Factorization Machine）算法
wenyusuran的专栏
09-22 1344
笔者在之前的文章中介绍过使用keras搭建一个基于矩阵分解的推荐系统,而那篇文章所介绍的方法可能只是一个庞大推荐系统中的一小环节。而对于工业级别的推荐系统，面对极其庞大的产品种类数量，一步就输出符合用户心意的产品可能够呛，最好的方式应该是从巨大的产品类别之中粗筛出一些靠谱的待推荐产品，然后再从粗筛的产品中精挑细选出要推荐给用户的最终产品。 工业级别的推荐系统简介 工业级别的推荐系统的架构图如下图所示，大致分为两个阶段： 召回阶段：也就是粗筛阶段，由于涉及到的产品数量巨大，大的公司都是千万级别，甚至上亿
深度学习核心技术精讲100篇（五十八）- 如何量化医学图像分割中的置信度？
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在过去的十年里，深度学习在一系列的应用中取得了巨大的成功。然而，为了验证和可解释性，我们不仅需要模型做出的预测，还需要知道它在做出预测时的置信度。这对于让医学影像学的临床医生接受它是非常重要的。在这篇博客中，我们展示了我们在韦洛尔理工学院进行的研究。我们使用了一个基于变分推理技术的编码解码架构来分割脑肿瘤图像。我们比较了U-Net、V-Net和FCN等不同的主干架构作为编码器的条件分布采样数据。我们使用Dice相似系数(DSC)和IOU作为评价指标来评价我们在公开数据集BRATS上的工作。 医学图像分割
深度学习算法研究及其在图像分类上的应用
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将深度学习应用到图像分类中，涉及受限玻尔兹曼机，自适应学习率和交替迭代等。
深度学习之美——算法的分类
nk1212582的博客
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深度学习分类算法系列之 -决策树
konglingshneg的博客
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决策树的理解： 决策树是一种一种类似于流程图的树结构，其中每个内部结点表示在一个属性上的测试对未知数据进行分类，每个分支代表一个属性输出，每个树叶结点代表类或类分布。 决策树包括：根结点、若干个内部结点、若干个叶节点（即目标分类节点）。 例如： 决策树包含三种结点，并用含属性值标记（比如上图中的晴，雨，云）的有向边相连（一定自上向下忽略方向箭头）。 （1）根结点(root node)，用矩...
【深度学习与图神经网络核心技术实践应用高级研修班-Day1】卷积神经网络（CNN详解）
风口IT猪的成长录
08-21 526
卷积神经网络1. 从神经元到多层神经网络1.1 深度学习方法->反向传播1.2 常见损失函数1.2.1 均方误差1.2.2 交叉熵损失函数2. 卷积神经网络2.1 卷积神经网络的产生背景2.2 卷积层2.3 滤波器与通道数2.4 池化层2.5 全连接层2.6 激活函数层2.7 3D CNN 1. 从神经元到多层神经网络 1.1 深度学习方法->反向传播 1.2 常见损失函数 1.2.1 均方误差 均方误差是指真实值与预测值之差平方的期望值，常用于回归问题 1.2.2 交叉熵损失函数
基于深度学习的图像分类算法核心思想与算法优化总结（深度学习与图像分析-李松斌）
古月哥欠666的博客
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深度学习-图像分类算法恒等映射残差单元-ResNet多层密集连接-DenseNet特征通道重标定-SENet通道压缩与扩展-SqueezeNet深度可分离卷积-MobileNet二级目录三级目录 恒等映射残差单元-ResNet ResNet 是在 2015年 由何凯明等几位大神提出，斩获当年ImageNet竞赛中分类任务第一名，目标检测第一名。获得COCO数据集中目标检测第一名，图像分割第一名。 残差单元原理 H(x)= F(x)+x 多层密集连接-DenseNet huang等2017年受ResNet启发
基于深度学习的文本分类6大算法-原理、结构、论文、源码打包分享
lqfarmer的博客
01-23 3353
传统的文本分类需要依赖很多词法、句法相关的human-extracted feature，自2012年深度学习技术快速发展之后，尤其是循环神经网络RNN、卷积神经网络CNN在NLP领域逐渐获得广泛应用，使得传统的文本分类任务变得更加容易，准确率也不断提升，本文主要内容整理自网络，汇集了2014年以来，DL在文本分类领域相关的6篇论文，主要从CNN、RNN、Attention、RNN+CNN,或Word-level、Character-level角度出发，提升文本分类准确率。文本附论文及源码下载地址。
多种文本分类模型tensoflow实现
fkyyly的专栏
08-02 2566
 导读：文本分类是NLP领域一项基础工作，在工业界拥有大量且丰富的应用场景。传统的文本分类需要依赖很多词法、句法相关的human-extracted feature，自2012年深度学习技术快速发展之后，尤其是循环神经网络RNN、卷积神经网络CNN在NLP领域逐渐获得广泛应用，使得传统的文本分类任务变得更加容易，准确率也不断提升，本文主要内容整理自网络，汇集了2014年以来，DL在文本分类领域相关...
深度学习核心技术
周红伟讲AI
04-03 1942
核心技术 Core Tech 人脸检测 Face Detection Linkface 开发了基于深度学习的人脸检测创新算法 。无论场景中是单人或多人，还是侧脸、半遮挡、模糊等情景中，均能进行精准检测。据全球最具权威的人脸检测评测平台 FDDB 最新数据，Linkface 的人脸检测算法达到了世界第一的水平。 Linkface 开发了基于深度学习的人脸检测
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