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    bp神经网络对数据实现分类

    的搜索结果
  • 一文彻底搞懂BP算法:原理推导+数据演示+项目实战(上篇)

    欢迎大家关注我们的网站和系列教程:http://www.tensorflownews.com/,学习更多的机器学习、深度学习的知识! 反向传播算法(Backpropagation Algorithm,简称BP算法)是深度学习的重要思想基础,对于初学者来说也是必须要掌握的基础知识!本文希望以一个清...

    文章 磐石001 2018-04-02 2555浏览量

  • MATLAB 数据分析方法(第2版)导读

    前言 自本书第1版出版以来,我们的社会已进入大数据时代,数据分析方法越来越受到人们的重视,许多学校选用了本书作为教材,并取得了良好的教学效果。同时分析数据的MATLAB软件也在不断地升级与更新,功能越来越强大、越来越智能化。为了让读者更好地学习与掌握数据分析方法,我们对第1版进行了修订。这次修订...

    文章 华章计算机 2017-05-02 1585浏览量

  • Tensorflow系列专题(四):神经网络篇之前馈神经网络综述

    目录:  ●  神经网络前言 ●  神经网络 ●  感知机模型 ●  多层神经网络 ●  激活函数 ●  Logistic函数 ●  Tanh函数 ●  ReLu函数 ●  损失函数和输出单元 ●  损失函数的选择 ●  均方误差损失函数 ●  交叉熵损失函数 ●  输出单元的选择 ●  线性单...

    文章 技术小能手 2018-11-02 2225浏览量

  • Quick BI 数据可视化分析平台

    2020年入选全球Gartner ABI魔力象限,为中国首个且唯一入选BI产品

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  • 一文读懂神经网络(附PPT、视频)

    演讲嘉宾简介: 孙飞(丹丰),阿里巴巴搜索事业部高级算法工程师。中科院计算所博士,博士期间主要研究方向为文本分布式表示,在SIGIR、ACL、EMNLP以及IJCAI等会议发表论文多篇。目前主要从事推荐系统以及文本生成相关方面研发工作。 以下内容根据演讲嘉宾视频分享以及PPT整理而成。 本次的...

    文章 技术小能手 2018-03-26 2913浏览量

  • 带你走进神经网络的“前世今生”

    摘要:提起神经网络,你会想到什么?关于深度学习,你又是否思考过其中的原理呢?从上个世纪四十年代神经网络诞生开始,到今天已经历经70多年的发展,这中间它又经历了什么?本文将带领大家走进神经网络的“前世今生”一探究竟。 本次直播视频精彩回顾,戳这里! 演讲嘉宾简介: 孙飞(花名:丹丰),阿里巴巴...

    文章 青衫染烟雨 2018-03-21 4932浏览量

  • 《模式识别原理及工程应用》——第2章 基于贝叶斯决策理论的分类器 2.1 分类器的描述方法

    第2章 基于贝叶斯决策理论的分类器 2.1 分类器的描述方法 分类器是一种计算机程序,它的设计目标是在通过学习后,可自动将数据分到已知类别。分类器常应用在搜索引擎以及各种检索程序中,同时也大量应用于数据分析与预测领域。分类器是一种机器学习程序,因此归为人工智能的范畴。人工智能的多个领域,包括数据挖...

    文章 华章计算机 2017-08-01 1758浏览量

  • 纯干货:大数据挖掘方法及案例介绍(以后不会再被忽悠了)

    1、数据挖掘的引入 面对山一样高的,海一样广的数据,我们该怎么办? 数据挖掘中的5W问题 为什么要使用数据挖掘? 数据挖掘是什么? 谁在使用数据挖掘? 数据挖掘有哪些方法? 数据挖掘使用在哪些领域? 百度百科中关于数据挖掘的定义如下: 数据挖掘(英语:Data mining),又译为资料探勘、数...

    文章 skyme 2016-05-05 5323浏览量

  • 深度学习的关键术语

    深度学习已经成为编程界的一股潮流,因为其在许多领域取得了令人难以置信的成功,使其在研究和工业领域广受欢迎。那么到底什么是深度学习呢?深度学习是应用深层神经网络技术:即利用具有多个隐藏层的神经网络结构来解决问题的过程。深度学习是一个过程,如数据挖掘,它采用深度神经网络架构,它是特定类型的机器学习算法...

    文章 【方向】 2018-03-19 3054浏览量

  • 分类算法总结

          目前看到的比较全面的分类算法,总结的还不错.       主要分类方法介绍解决分类问题的方法很多[40-42] ,单一的分类方法主要包括:决策树、贝叶斯、人工神经网络、K-近邻、支持向量机和基于关联规则的分类等;另外还有用于组合单一分类方法的集成学习算法,如Bagging和Boosti...

    文章 云栖-lxl 2015-11-28 672浏览量

  • TensorFlow系列专题(九):常用RNN网络结构及依赖优化问题

    一、 常用的循环神经网络结构 前面的内容里我们介绍了循环神经网络的基本结构,这一小节里我们介绍几种更常用的循环神经网络的结构。 1. 多层循环神经网络 多层循环神经网络是最容易想到的一种变种结构,它的结构也很简单,就是在基本的循环神经网络的基础上增加了隐藏层的数量。 图1 多层循环神经网络结构 ...

    文章 技术小能手 2018-11-19 1799浏览量

  • 电子相册搭建(感悟)

    伴随着图像处理技术的飞速发展,推动了图像识别技术的产生和发展,并逐渐成为人工智能领域中重要的组成部分,并广泛地运用于面部识别、指纹识别、医疗诊断等等领域中,发挥重要作用。这也给学生思考课题给了更多的空间,今天小编就来浅谈热门课题方向中图像识别技术,希望给学生更多的启发!图像识别技术概述图像识别技术...

    文章 刘有毅 2020-09-25 136浏览量

  • UCL等三强联手提出完全可微自适应神经树:神经网络与决策树完美结合

    【新智元导读】UCL、帝国理工和微软的研究人员合作,将神经网络与决策树结合在一起,提出了一种新的自适应神经树模型ANT,打破往局限,可以基于BP算法做训练,在MNIST和CIFAR-10数据集上的准确率高达到99%和90%。 神经网络的成功关键在于其表示学习的能力。但是随着网络深度的增加,模型的容...

    文章 技术小能手 2018-07-24 1785浏览量

  • 计算机视觉怎么给图像分类?KNN、SVM、BP神经网络、CNN、迁移学习供你选(附开源代码)

    图像分类问题就是从固定的一组分类中,给输入图像分配标签的任务。这是计算机视觉的核心问题之一,尽管它看似简单,却在实际生活中有着各种各样的应用。 传统方式:功能描述和检测。 也许这种方法对于一些样本任务来说是比较好用的,但实际情况却要复杂得多。 因此,我们将使用机器学习来为每个类别提供许多...

    文章 行者武松 2017-06-01 1798浏览量

  • 转载 : 神经网络浅讲:从神经元到深度学习

      神经网络是一门重要的机器学习技术。它是目前最为火热的研究方向--深度学习的基础。学习神经网络不仅可以让你掌握一门强大的机器学习方法,同时也可以更好地帮助你理解深度学习技术。   本文以一种简单的,循序的方式讲解神经网络。适合对神经网络了解不多的同学。本文对阅读没有一定的前提要求,但是懂一些机器...

    文章 巴洛克上校 2017-07-07 4031浏览量

  • BAT资深算法工程师「Deep Learning」读书系列分享(一) | 分享总结

    雷锋网 AI 科技评论按:「Deep Learning」这本书是机器学习领域的重磅书籍,三位作者分别是机器学习界名人、GAN的提出者、谷歌大脑研究科学家 Ian Goodfellow,神经网络领域创始三位创始人之一的蒙特利尔大学教授 Yoshua Bengio(也是 Ian Goodfel...

    文章 云栖大讲堂 2017-08-01 842浏览量

  • 【直观梳理深度学习关键概念】优化算法、调参基本思路、正则化方式等

    引言 深度学习目前已成为发展最快、最令人兴奋的机器学习领域之一,许多卓有建树的论文已经发表,而且已有很多高质量的开源深度学习框架可供使用。然而,论文通常非常简明扼要并假设读者已对深度学习有相当的理解,这使得初学者经常卡在一些概念的理解上,读论文似懂非懂,十分吃力。另一方面,即使有了简单易用的深度学...

    文章 技术小能手 2017-11-28 2150浏览量

  • 独家 | 一文读懂优化算法

    一、前言 模拟退火、遗传算法、禁忌搜索、神经网络等在解决全局最优解的问题上有着独到的优点,其中共同特点就是模拟了自然过程。模拟退火思路源于物理学中固体物质的退火过程,遗传算法借鉴了自然界优胜劣汰的进化思想,禁忌搜索模拟了人类有记忆过程的智力过程,神经网络更是直接模拟了人脑。它们之间的联系也非常紧...

    文章 行者武松 2017-10-10 2031浏览量

  • 2020 年图机器学习的热门趋势

    虽然我们才刚刚进入 2020 年,但已经可以在最新的研究论文中看到图机器学习(Graph Machine Learning,GML)的趋势了。本文是我对 2020 年图机器学习的重要内容以及对有关这些论文的讨论的看法。 引言 本文写作目的并非介绍图机器学习的基本概念,如图神经网络(Graph Ne...

    文章 机器智能技术 2020-02-10 293浏览量

  • 人工神经网络简介和单层网络实现AND运算--AForge.NET框架的使用(五)

    原文:人工神经网络简介和单层网络实现AND运算--AForge.NET框架的使用(五) 前面4篇文章说的是模糊系统,它不同于传统的值逻辑,理论基础是模糊数学,所以有些朋友看着有点迷糊,如果有兴趣建议参考相关书籍,我推荐《模糊数学教程》,国防工业出版社,讲的很全,而且很便宜(我买成7元钱)。 人工神...

    文章 杰克.陈 2015-11-30 1183浏览量

  • 【深度学习之美】局部连接来减参,权值共享肩并肩(入门系列之十一)

    系列文章: 一入侯门“深”似海,深度学习深几许(深度学习入门系列之一) 人工“碳”索意犹尽,智能“硅”来未可知(深度学习入门系列之二) 神经网络不胜语,M-P模型似可寻(深度学习入门系列之三) “机器学习”三重门,“中庸之道”趋若人(深度学习入门系列之四) Hello World感知机,懂你我心才...

    文章 【方向】 2017-08-06 23694浏览量

  • 独家 | 一文读懂深度学习

    Figure1. Deep learning导图   前言 深度学习(deep learning)的概念最早可以追溯到1940-1960年间的控制论(cybernetics),之后在1980-1990年间发展为连接主义(connectionism),第三次发展浪潮便是2006年由人工神经网络(A...

    文章 行者武松 2017-08-01 2162浏览量

  • 用深度学习解决Bongard问题

    Bongard问题是苏联计算机科学家Mikhail Bongard提出的。从20世纪60年代,他致力于研究模式识别,并且设计了100个这样的谜题,使之成为评判模式识别能力的一个好基准。而且这些谜题对人和算法都具有挑战性。举个简单例子:   如图所示,左边的6张图片符合某种规则,而右边的图片则符合另...

    文章 【方向】 2018-03-09 4641浏览量

  • 神经网络和机器学习基础入门分享

             最近在做知识图谱实体对齐和属性对齐中,简单用了下Word2vec谷歌开源代码。Word2vec是一个将单词表征成向量的形式,它可以把文本内容的处理简化为向量空间中的向量运算,计算出向量空间上的相似度,来表示文本语义上的相似度。         Word2vec采用CBOW(Con...

    文章 小珞珞 2015-11-03 6776浏览量

  • 神经网络基础知识笔记

    神经网络表示 神经元模型 神经网络从大脑的工作原理得到启发,可用于解决通用的学习问题。神经网络的基本组成单元是神经元(neuron)。每个神经元具有一个轴突和多个树突。每个连接到本神经元的树突都是一个输入,当所有输入树突的兴奋水平之和超过某一阈值,神经元就会被激活。激活的神经元会沿着其轴突发射信号...

    文章 墨航 2017-05-16 3755浏览量

  • Tensorflow快餐教程(8) - 深度学习简史

    深度学习简史 从机器学习流派说起 如果要给机器学习划分流派的话,初步划分可以分为『归纳学习』和『统计学习』两大类。所谓『归纳学习』,就跟我们平时学习所用的归纳法差不多,也叫『从样例中学习』。归纳学习又分为两大类,一类是像我们归纳知识点一样,把知识分解成一个一个的点,然后进行学习。因为最终都要表示成...

    文章 lusing 2018-05-03 2910浏览量

  • 一文详解神经网络 BP 算法原理及 Python 实现

      什么是梯度下降和链式求导法则 假设我们有一个函数 J(w),如下图所示。 梯度下降示意图 现在,我们要求当 w 等于什么的时候,J(w) 能够取到最小值。从图中我们知道最小值在初始位置的左边,也就意味着如果想要使 J(w) 最小,w的值需要减小。而初始位置的切线的斜率a > 0(也即该...

    文章 玄学酱 2017-08-02 2110浏览量

  • 清华大学邓志东教授:国内研究氛围浮躁,原创性算法太少

    雷锋网(公众号:雷锋网) AI 科技评论按:自去年 3 月 AlphaGo 战胜李世乭后,人工智能「突如一夜春风来」地步入人们视线,业已成为家喻户晓的一个名词。目前,以深度卷积神经网络为核心,以计算机视觉、语音识别与自然语言处理为代表的人工智能产品已经步入全面开发与大规模产业化应用阶段。这一趋...

    文章 云栖大讲堂 2017-08-01 1158浏览量

  • 深度学习的昨天,今天和明天

    机器学习是人工智能领域的一个重要学科.自从20世纪80年代以来机器学习在算法理论和应用等方面都获得巨大成功.2006年以来机器学习领域中一个叫深度学习的课题开始受到学术界广泛关注到今天已经成为互联网大数据和人工智能的一个热潮.深度学习通过建立类似于人脑的分层模型结构对输入数据逐级提取从底层到高层的...

    文章 小旋风柴进 2017-05-02 1975浏览量

  • 一文读懂 CNN、DNN、RNN 内部网络结构区别

    从广义上来说,NN(或是更美的DNN)确实可以认为包含了CNN、RNN这些具体的变种形式。在实际应用中,所谓的深度神经网络DNN,往往融合了多种已知的结构,包括卷积层或是LSTM单元。但是就题主的意思来看,这里的DNN应该特指全连接的神经元结构,并不包含卷积单元或是时间上的关联。 因此,题主一定要...

    文章 青衫无名 2017-08-01 1619浏览量

  • 一页纸说清楚“深度学习”

    深度学习:像人脑一样深层次地思考 如果你认为"个性化推荐"系统有了“人工智能”,那你就错了。其实,这些推荐系统背后的运行原理主要基于概率统计、矩阵或图模型,计算机对这些数值运算确实很擅长,但由于采用的只是“经验主义”的实用方法(也即管用就行),而非以“理性主义”的原则真正探求智能产生的原理,所以距...

    文章 小旋风柴进 2017-04-03 1256浏览量

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