深度前馈网络LAN

最新推荐文章于 2025-05-26 23:20:32 发布
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分类专栏： 机器学习 文章标签： 机器学习
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实例：学习 XOR：
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基于梯度的学习：
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代价函数：
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使用最大似然学习条件分布：
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学习条件统计量：

深度学习期末复习
weixin_44801852的博客
07-04 5968
学期内容回顾 一、人工智能的概念，发展历程及每个历程的特点和代表性理论或算法，或主要驱动力 二、人工神经网络ANN的前向传播计算和误差反向回传原理 三、卷积神经网络CNN的前向传播计算和误差反向回传原理 注意对比分析ANN与CNN的相同之处和不同之处，深入理解卷积运算的概念和本质 掌握卷积后的特征图尺寸的计算方法 四、神经网络优化 掌握常见激活函数 了解权值初始化的技术 理解训练神经网络的优化技术：SGD，Momentum，Adagrad， RMSProp，Adam等 五、深入理解各种类型的卷积操作 NiN
无人驾驶环境感知 车道线检测网络 LanNet 原理及实现
driving111的博客
04-18 2298
LaneNet 网络输出的是每条车道线的像素集合，常规的处理是将图像转为鸟瞰图，然后用二次或三次多项式拟合出弯曲的车道线。然而，目前所使用的透视变换矩阵的参数通常是预先设定、不会改变的，在面对水平线波动的影响（如上下坡）等情况下的车道线拟合并不准确，鲁棒性不强。具体来说，二值分割网络输出所有的车道线像素，而实例分割网络将输出的车道线像素分配到不同的车道线实例中。由于这里我使用的测试模型是在 TuSimple 数据集下训练得到的，所以我们对 TuSimple 中的图片测试效果会很好，比如前面的 1.jpg。
深度学习—策略网络
longer_tju的博客
07-31 9191
我们前面已经稍微地介绍了强化学习的内容，这一篇我们将简单地介绍一下使用TF和强化学习的方法解决CartPole问题。CartPole的环境中有一辆小车，在一个一维的无阻力轨道上运动，在车上绑着一个连接不太结实的杆，这个杆会左右摇晃。环境信息是一个有4个值的数组，包含了环境的各种信息，包括小车位置，速度，杆的角速度，速度。我们能采取的Action非常简单，就是给小车施加一个正向的或者负向的力。当小车
初识神经网络
qq_51180928的博客
09-28 1011
本周，我初步学习了神经网络，了解了神经网络的基础——感知机以及神经网络中的的前向传播和反向传播算法。本周，我学习了感知机，神经网络的前向传播和反向传播算法。下周，我将学习神经网络中的不同激活函数以及多分类问题。
深度学习
Larry的博客
04-18 1668
深度学习的概念源于人工神经网络的研究。含多隐层的多层感知器就是一种深度学习结构。深度学习通过组合低层特征形成更加抽象的高层表示属性类别或特征，以发现数据的分布式特征表示。[1]  深度学习的概念由Hinton等人于2006年提出。基于深度置信网络(DBN)提出非监督贪心逐层训练算法，为解决深层结构相关的优化难题带来希望，随后提出多层自动编码器深层结构。此外Lecun等人提出的卷积神经网络是第一个
ELAN设计理念：通过梯度路径分析设计网络设计策略
YOLOv8项目贡献者
01-08 1767
YOLOv7 ELAN 设计理念
《深度学习》(美)Ian Goodfellow 花书简要笔记（第二部分：深度网络）
Abby_Taowenx
07-30 930
本部分是目前应用比较成熟的深度学习基础方法。推荐李飞飞老师的CS231n课程（网易云课堂有全部视频和课件，建议把编程作业刷了）配合学习~ 第六章 深度前馈网络 1、 ...
神经网络中的优化方法(一)
qq_51180928的博客
11-30 1085
神经网络中优化的挑战，基本优化算法和参数初始化策略。
常见神经网络模型类别_基于RGB视频数据的深度行为分类模型发展综述一
weixin_42514005的博客
01-16 906
摘要：理解视频中的人体行为在视频监控、自动驾驶以及安全保障等领域有着广泛的应用前景。目前视频中的人体行为分类研究是对分割好的视频片段进行单人的行为分类。对视频中的人体行为分类研究已经从最初的几种简单人体动作到几乎包含所有日常生活的几百类行为。近些年来基于RGB视频数据的先进深度行为分类模型可以分为三类：基于双流架构的、基于循环神经网络RNN的和基于3D卷积神经网络的。本文将详细介绍前两种...
期望、方差、协方差矩阵和散度矩阵
xdy1120的博客
06-20 958
散度矩阵： 散布矩阵又称散度矩阵，将协方差矩阵乘以系数（n-1）就得到了散布矩阵，所有散布矩阵与协方差矩阵矩阵的作用是一样的，理解了协方差矩阵也就理解了散布矩阵，它们只有一个系数只差而已。 ...
深度学习数值计算问题LAN
xdy1120的博客
06-12 868
机器学习算法通常需要大量的数值计算。这通常是指通过迭代过程更新解的估计值来解决数学问题的算法， 而不是通过解析过程推导出公式来提供正确解的方法。 常见的操作包括优化（找到最小化或最大化函数值的参数）和线性方程组的求解。 对数字计算机来说实数无法在有限内存下精确表示，因此仅仅是计算涉及实数的函数也是困难的。 舍入误差会导致一些问题，特别是当许多操作复合时，即使是理论上可行的算法，如果在设计时没有考虑最小化舍入误差的 累积，在实践时也可能会导致算法失效。 下溢（underflow）： 当接近零的数被四舍五入为零
机器学习基础LAN
xdy1120的博客
06-15 522
通常，我们会更加关注机器学习算法在未观测数据上的性能如何，因为这将决定其在实际应用中的性能。 因此，我们使用 测试集（test set）数据来评估系统性能，将其与训练机器学习系统的训练集数据分开。 无监督学习算法： 训练含有很多特征的数据集，然后学习出这个数据集上有用的结构性质。在深度学习中， 我们通常要学习生成数据集的整个概率分布，显式地，比如密度估计，或是隐式地，比如合成或去噪。 还有一些其他类型的无监督学习任务，例如聚类，将数据集分成相似样本的集合。 监督学习算法： 训练含有很多特征的数据集，不过数
基于SVD的图像压缩
xdy1120的博客
06-21 474
吴恩达深度学习笔记
xdy1120的博客
05-20 317
逻辑回归是一个用于二分类的算法。 计算机中表示一张图片： 为了把这些像素值放到一个特征向量中，我们需要把这些像素值提取出来，然后放入一个特征向量x. 把图片中所有的红、绿、蓝像素值都列出来。如果图片的大小为 64x64 像素，那么向量 ???? 的总维度， 将是 64 乘以 64 乘以 3，这是三个像素矩阵中像素的总量。在这个例子中结果为 12,288。现在我们用???????? = 12,288，来表示输入特征向量的维度. 符号定义 ： 逻辑回归: sigmoid函数: 逻辑回归的代
特征值分解和奇异值分解
xdy1120的博客
06-19 211
python与tensorflow、notebook的安装配置
xdy1120的博客
10-14 187
python 下载地址： https://www.python.org/downloads/ python配置环境变量 pip下载地址 https://pypi.org/project/pip/#files 下载完成之后，在解压后的目录下，shift+鼠标右键 打开cmd或powershell ,输入 python setup.py install pip配置环境变量 C:\Pytho...
吴恩达深度学习笔记3
xdy1120的博客
05-30 180
序列模型 为什么选择序列模型：
AI时代新词-生成对抗网络（GAN）
最新发布
smileKH的博客
05-26 799
生成对抗网络（Generative Adversarial Network，简称GAN）是一种由生成器（Generator）和判别器（Discriminator）组成的深度学习模型。GAN的核心思想是通过生成器生成逼真的数据，同时通过判别器判断生成的数据是否真实，两者相互对抗、相互学习，最终使生成器能够生成高质量的假数据。GAN在图像生成、视频生成、音频生成等领域有着广泛的应用。
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