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机器学习：BP神经网络

神经网络人工神经网络的结构特点人工神经网络单层神经网络双层神经网络多层神经网络BP神经网络通过TensorFlow实现BP神经网络单层感知网络是最初的神经网络，具有模型清晰、结构简单、计算量小等优点，但是它无法处理非线性问题

muyi沐一·2022-11-20 09:33

深度学习原理与框架-递归神经网络-RNN_exmaple(代码) 1.rnn.BasicLSTMCell(构造基本网络) 2.tf.nn.dynamic_rnn(执行rnn网络) 3.tf.expa...

1.rnn.BasicLSTMCell(num_hidden)#构造单层的lstm网络结构参数说明：num_hidden表示隐藏层的个数2.tf.nn.dynamic_rnn(cell,self.x,tf.float32

weixin_34209406·2022-11-20 08:57

深度学习-卷积神经网络（目标检测环境搭建）-TensorFlow及Keras环境搭建&详细安装教程

基于最小均方误差的线性判别函数参数拟合训练深度学习-卷积神经网络-实例及代码0.9—MNIST数据集介绍、下载及基本操作深度学习-卷积神经网络-实例及代码1（入门）—利用Tensorflow和mnist数据集训练单层前馈神经网络

猴哥智能·2022-11-20 04:50

基于人脸的常见表情识别实战--深度学习基础知识

感知机：单层神经网络，每个节点线性加权后输出非线性激活，节点值是输入输出值，边值为权重。

mrkindmrhope787·2022-11-20 03:53

李沐-动手学深度学习-线性回归

线性模型可以看做是单层神经网络。线性回归是对n维输入的加权，外加偏差。使用平方损失来衡量预测值和真实值的差异。线性回归具有显示解。

啥都想学点的研究生·2022-11-20 03:22

机器学习笔记-Week01

深度学习和pytorch基础文章目录深度学习和pytorch基础机器学习的模型分类监督学习无监督学习半监督学习强化学习参数模型非参数模型生成模型判别模型神经网络基础单层感知器万有逼近定理神经网络每一层的作用神经网络的参数学习

爱吃章鱼的怪兽·2022-11-20 03:01

A Sensitivity Analysis of (and Practitioners‘ Guide to) Convolutional Neural Networks for Sentence笔记

Practitioners’Guide用于句子分类的CNN有许多超参数，这篇论文专注于对单层CNN分类效果进行分析，得出了一些具有指导意义的结论。

Vincy_King·2022-11-20 02:27

直接法公式推导

单层直接法已知两帧图像，估计相机运动设待估计的目标为Tcur,refT_{cur,ref}Tcur,ref，在参考帧（前一时刻）中取一组点{pi}\{p_i\}{pi}的位姿可以通过最小化目标函数求解：

是小糖啊·2022-11-20 01:41

吴恩达深度学习 | (16) 卷积神经网络专项课程第一周学习笔记

目录1.计算机视觉2.边缘检测示例3.更多边缘检测内容4.Padding5.卷积步长6.三维卷积7.单层卷积网络8.简单卷积网络示例9.池化层10.卷积神经网络示例11.为什么使用卷积？

CoreJT·2022-11-19 22:28

【Nan‘s 吴恩达深度学习笔记】第四课第一周卷积神经网络

ConvolutionalNeuralNetworks1.1计算机视觉(Computervision)边缘检测垂直边缘过滤器选择PaddingValid卷积Same卷积步长(Stride)1.6三维卷积1.7单层卷积网络卷积层

Liareee·2022-11-19 22:22

动手学深度学习--课堂笔记softmax回归的从零开始实现

softmax回归是logistic回归的一般形式，logistic回归用于二分类，而softmax回归用于多分类,主要估算输入数据归属于每一类的概率，它输出值个数等于标签中的类别数，是单层神经网络，每个输出的计算依赖于所有的输入

weixin_46480637·2022-11-19 22:50

李飞飞计算机视觉笔记（２）--线性分类器损失函数与最优化

文章中的词语解释：分类器：完整的神经网络类别分类器：分类器中的某一个输出对应的所有权值（单层全连接神经网络）损失函数：不包括正则式的损失函数正则化损失函数：包括正则式的损失函数多类SVM损失（MulticlassSVMloss

linjiet·2022-11-19 20:13

【python代码实现】人工神经网络分类算法及其实战案例（股票价格波动分析）

目录前置知识1、前言2、人工神经网络模型2.1、神经元模型与单层神经网络2.2、多层人工神经网络模型人工神经网络分类算法1、构建数据集2、响应函数3、模型训练4、测试样本分类案例：股票价格波动分析1、数据来源

貮叁·2022-11-19 18:00

人工神经网络（ANN）及python实现

一、什么是神经网络1.单层神经网络首先以单层神经元为例解释人工神经元是如何工作的x1,x2,…,xN：神经元的输入

杨Zz.·2022-11-19 18:52

Gromacs用alpha-A链和beta-B链制作电荷平衡的测试蛋白

这里用chain-A和chain-B测试，具体结构是先将chain-A和chain-B溶于水，然后做离子平衡，将部分水替换成NA+后，每个单层蛋白质盖成电中性，然后按照这里的步骤按步骤进行。制作alp

小响尾蛇·2022-11-19 14:56

pytorch

https://pytorch-cn.readthedocs.io/zh/latest/根据model计算参数数量自己算：单层乘法，层间加法，一个卷积核就算一层，这样是8层defcount_param(

klhidol·2022-11-19 13:27

diffusion model原理和算法伪代码

文章目录Diffusionmodel前置数学知识VAE和多层VAE回顾1.单层VAE的原理2.多层VAE的原理Diffusionmodel扩散过程（DiffusionProcess）逆扩散过程（ReverseProcess

长星照耀十三州府_·2022-11-19 12:35

pytorch自定义RNN结构（附代码）

pytorch自定义LSTM结构（附代码）有时我们可能会需要修改LSTM的结构，比如用分段线性函数替代非线性函数，这篇博客主要写如何用pytorch自定义一个LSTM结构，并在IMDB数据集上搭建了一个单层反向的

皮皮宽·2022-11-19 08:37

卷积神经网络基础题——如何计算CNN的参数量？

先从简单的单层结构分析：CNN的单层结构与标准的神经网络单层结构非常相似：Z[l]=W[l]A[l−1]+bA[l]=g[l](Z[l])Z^{[l]}=W^{[l]}A^{[l-1]}+b\\A^{[

G5Lorenzo·2022-11-19 07:45

【论文笔记】Neural Graph Collaborative Filtering

论文学习文章目录《NeuralGraphCollaborativeFiltering》论文学习摘要一、介绍二、NGCF2.1EmbeddingLayer2.2EmbeddingPropagationLayers单层传播层多层传播层

卷不动·2022-11-19 07:57

李沐动手学深度学习-学习笔记之多层感知机

单层感知机→多层感知机：同或门的引用1.多层感知机1.1隐藏层关于隐藏层的理解这篇文章解释的很好，本小白表示看懂了神经网络的隐藏层神经网络的隐藏层_浮生若梦-CSDN博客_隐藏层H=σ(XW(1)+b(

zizz7177·2022-11-19 06:37

利用MNIST数据集训练神经网络模型，并可以精准识别手写数字

'''1---神经网络有单层感知器和多层感知器，多层感知器又叫MLP算法，多层神经网络算法又叫深度学习算法''''''2---在生成隐藏层之后要对结果进行非线性矫正（relu）和（tanh）双曲正切处理

漂泊的小森·2022-11-19 06:14

深度学习（一）——感知器代码实现

目录1.单层感知器1.1AND感知器代码实现1.2OR感知器代码实现1.3NOT感知器2.多层感知器——XOR异或感知器感知器和人脑的神经元类似，神经元对神经脉冲进行处理，类似的感知器利用方程对输入数据进行处理

萱萱欧尼·2022-11-19 04:44

【深度学习】单层感知器及其Python实现

【深度学习】单层感知器及其Python实现首先，原谅一个初学者无法给出神经网络和感知器通俗易懂的解释。

捡石子的小伙·2022-11-19 04:28

神经网络：传统神经网络基础学习

1、单层神经网络1.2张量方式实现单层全连接层在TensorFlow中，要实现全连接层，只需要定义好权值张量和偏置张量，并利用TensorFlow提供的批量矩阵相乘函数tf.matmul()即可完成网络层的计算

~hello world~·2022-11-19 03:53

深度学习入门--感知机

深度学习入门--感知机单层感知机数学表达式逻辑电路的简单实现（与门）导入权重和偏置逻辑电路的简单实现（与门/或门）局限性多层感知机单层感知机数学表达式感知机是多个输入，一个输出，（0或者是1）的表达式也可以理解为具有触发开关的神经元

Silent Knight·2022-11-19 02:30

python深度学习入门-感知机

异或门无法通过单层感知机来表示。使用2

诗雨时·2022-11-19 02:57

深度学习入门之多层感知机

深度学习入门之多层感知机参考书籍：深度学习入门——基于pyhthon的理论与实现文章目录深度学习入门之多层感知机前言一、单层感知机局限性1.感知机?

ℳ๓执手ꦿ听风吟້໌ᮨ·2022-11-19 02:28

回归预测 | MATLAB实现BiLSTM(双向长短期记忆神经网络)多输入单输出

MATLAB实现BiLSTM(双向长短期记忆神经网络)多输入单输出目录MATLAB实现BiLSTM(双向长短期记忆神经网络)多输入单输出BiLSTM介绍BiLSTM回归参数设置方法学习单元设定单层BiLSTM

机器学习之心·2022-11-18 23:51

《机器学习实战》7.AdaBoost元算法提高分类性能

目录1基于数据集多重抽样的分类器1.1bagging：基于数据随机重抽样的分类器构建方法1.2boosting2训练算法：基于错误提升分类器的性能3基于单层决策树后见弱分类器4完整AdaBoost算法的实现

豆豆豆豆芽·2022-11-18 08:31

pytorch深度学习实战lesson16

参数管理自定义层读写文件模型构造（层和块）#层和块#首先，我们回顾一下多层感知机importtorchfromtorchimportnnfromtorch.nnimportfunctionalasF#一些函数#单层神经网络

光·宇·2022-11-18 08:00

线性二分类的实现

神经网络结构从视觉上判断是线性可分的，使用单层神经网络；输入层设置两个输入单元，表示经纬度：=1,2输出层设置一个单元，表示地盘所属阵营：=+a=Logistic(z)权重参数为：=(1,2)^,=()

唯见江心秋月白、·2022-11-18 08:22

线性回归（机器学习）

用神经网络的思维来看待线性回归单层的神经网络，其实就是一个神经元，可以完成一些线性的工作，比如拟合一条直线，这用一个神经元就可以实现。

唯见江心秋月白、·2022-11-18 08:22

《深度学习入门》第5期-从感知机到神经网络-码农解书（视频）

一般而言，“朴素感知机”是指单层网络，指的是激活函数使用了阶跃函数（后述）的模型。“多层感知机”是指神经网络，即使用sigmoid函数（后述）等平滑的激活函数的多层

码农甲V·2022-11-18 04:24

动手学习深度学习——softmax函数与sigmoid函数区别

1.解决的实际问题不同在动手学深度学习——softmax回归之OneHot、softmax与交叉熵一文中，我们以softmax函数和交叉熵实现了一个“单层神经网络”——softmax回归分类器；同

时生丶·2022-11-17 07:11

rust还是python_在数据科学领域，Rust 会是 Python 的最佳替代方案吗？

Python实现第一章描述了一个非常简单的单层神经网络。这个神经网络可以使用基于随机梯度下降的机器学习算法，对来自于MNIST数据集的手写数字进行分类。

weixin_39755712·2022-11-16 00:32

[2022-11-06]神经网络与深度学习第4章 - 卷积神经网络(part 4)

——恒等快捷链接ResNet18网络实例化没有残差连接的ResNet18带残差连接的ResNet18比较写在最后卷积神经网络(part4)ResNet写在开头虽然根据泛逼近定理，只要有足够的训练样本，单层前馈网络也能足以表示任何函数

三工修·2022-11-15 17:12

Pytorch学习笔记6——时间序列RNN

【5，3，10】单层RNN实现时间序列预测（波形预测）RNN的梯度弥散与梯度爆炸gradientclipping方法解决梯度爆炸使用LSTM可以很

深度学不学习·2022-11-15 11:51

菜菜学paddle第一篇：单层网络构建手写数字识别

前言：1、数字识别是计算机从纸质文档、照片或其他来源接收、理解并识别可读的数字的能力，目前比较受关注的是手写数字识别。手写数字识别是一个典型的图像分类问题，已经被广泛应用于汇款单号识别、手写邮政编码识别等领域，大大缩短了业务处理时间，提升了工作效率和质量。2、MNIST是深度学习领域标准、易用的、成熟的手写数字识别模型数据集，包含50000条训练样本和10000条测试样本。一、数据加载1、使用pa

若石之上·2022-11-15 11:11

Paddle极简方案快速构建手写数字识别模型-V1

1998年，LeCun分别用单层线性分类器、多层感知器（

时空摆渡者·2022-11-15 11:41

菜菜学paddle第二篇：全连接神经网络构建手写数字识别

前言：从前面的第一篇文章，我们得知单层全连接网络是没法识别手写数字的。为此我们在本篇文章使用经典的全连接神经网络来识别一下，看看识别的效果如何。什么是经典的全连接神经网络呢？

若石之上·2022-11-15 11:41

Python值传递和引用传递（详细分析）

不可变对象赋值3.2可变对象赋值3.3变量删除3.4变量赋值总结4.Python函数的参数传递4.1参数传递定义4.2不可变对象的参数传递4.3可变对象的参数传递5.总结6不可变与可变对象赋值对比：6.1单层源对象

朝歌晚酒南栀雪·2022-11-15 09:25

时序预测 | MATLAB实现LSTM多输入多步预测

时序预测|MATLAB实现LSTM多输入多步预测目录时序预测|MATLAB实现LSTM多输入多步预测基本介绍模型结构程序设计单层网络多层网络参考资料致谢基本介绍本次构造带有外源输入的LSTM响应式预测模式

机器学习之心·2022-11-15 00:56

paddle,paddle.nn.Conv2D示例，可变卷积

以上都是单层的情况，但我们的图片通常不是单层的，比如RGB图，它就是三层的。我们就称这个输入的图片有三个通道，那么相应的这时候我们的卷积核也要与之对应，也是要有三个通道。

Vertira·2022-11-12 17:02

飞桨深度学习零基础入门（二）——使用飞浆（Paddle）实现卷积神经网络的手写数字（mnist）识别

系列文章往期回顾飞桨深度学习零基础入门（序）——Python实现梯度下降飞桨深度学习零基础入门（一）——使用飞桨（Paddle）单层神经网络预测波士顿房价使用飞浆实现卷积神经网络的手写数字识别系列文章往期回顾引入依赖包定义数据集读取器定义模型结构训练正则化模型评估可视化使用

艾醒(AiXing-w)·2022-11-12 17:30

【深度学习】第一章：深度学习概述

文章目录1.神经元2.神经网络的组成3.相关符号的说明4.神经网络4.1单层神经网络4.2多层神经网络5.神经网络的整个流程6.神经网络的分类1.神经元说明：为什么使用激活函数？

别闹'·2022-11-12 11:10

极简pytorch-单层神经网络正向传播

首先我们来看下单层神经网络的结构由于业内共识输入层不算层数，所以这是一个单层的神经网络整张图对应的数学公式如下，我们知道不管是机器学习还是深度学习，主要的功能是做预测，比如我们要预测房价,有一组数据，是面积

隐形喷火龙·2022-11-11 23:18

【花书笔记|PyTorch版】手动学深度学习6：多层感知机

—4.1多层感知机4.1.1单层感知机h=σ(W1x+b1)o=W2TH+b2h=\sigma(W_1x+b_

羊老羊·2022-11-11 07:31

pytorch深度学习实战lesson9

下面做出两个假设：线性模型可以看做是单层的神经网络每个箭头代表一个权重，输出是o1，输入是xn神经网络其实源于神经科学，下图是真实的神经元：有了模型之后，就要对其进行预测了，放在上面的案例里面讲也就是比较房价的真实值和预估值

光·宇·2022-11-10 11:15

代码随想录算法训练营第37天 | 738.单调递增的数字 714.买卖股票的最佳时机含手续费 968.监控二叉树

代码随想录系列文章目录贪心篇文章目录代码随想录系列文章目录738.单调递增的数字714.买卖股票的最佳时机含手续费dp解法贪心解法968.监控二叉树思路确定二叉树遍历顺序如何隔两个节点放一个摄像头递归的函数，以及终止条件已经确定了，再来看单层逻辑处理

lebowskii·2022-11-08 17:10

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