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    bp 神经网络分类器

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  • 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

  • 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

  • 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

  • 《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

  • RBF网络——核心思想:把向量从低维m映射到高维P,低维线性不可分的情况到高维就线性可分了

    RBF网络能够逼近任意的非线性函数,可以处理系统内的难以解析的规律性,具有良好的泛化能力,并有很快的学习收敛速度,已成功应用于非线性函数逼近、时间序列分析、数据分类、模式识别、信息处理、图像处理、系统建模、控制和故障诊断等。 输入X是个m维的向量,样本容量为P,P>m。可以看到输入数据点X...

    文章 桃子红了呐 2017-11-09 1372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

  • 浅谈神经网络算法

    我们在设计机器学习系统时,特别希望能够建立类似人脑的一种机制。神经网络就是其中一种。但是考虑到实际情况,一般的神经网络(BP网络)不需要设计的那么复杂,不需要包含反馈和递归。 人工智能的一大重要应用,是分类问题。本文通过分类的例子,来介绍神经网络。 1.最简单的线性分类 一个最简单的分类,是在平面...

    文章 长征6号 2016-09-26 904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

  • 干货 | 算法工程师入门第一期——罗恒讲深度学习

    雷锋网(公众号:雷锋网)按:本文为大牛讲堂算法工程师入门课程第一篇。地平线资深算法工程师罗恒、穆黎森、黄李超将分别带来深度学习、增强学习、物体检测的相关课程。本期地平线资深算法研究员罗恒将为大家带来深度学习简介,包括神经网络历史回顾和神经网络训练等内容。 ▼  整个神经网络,从历史上就可以把很多...

    文章 云栖大讲堂 2017-08-01 1517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

  • 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

  • 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

  • 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

  • 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

  • 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

  • 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

  • 【深度学习之美】BP算法双向传,链式求导最缠绵(入门系列之八)

    更多深度文章,请关注:https://yq.aliyun.com/cloud 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...

    文章 【方向】 2017-06-25 34771浏览量

  • 机器学习与数据挖掘基本算法初步介绍

    随着互联网技术的发展,特别是web2.0时代的到来,互联网为我们提供了丰富的数据来源,如何充分的利用这些数据,挖掘用户信息,是下一代互联网急需解决的问题。 机器学习和数据挖掘主要是解决以下几个方面的问题,分类与预测,优化,独立特征提取等。机器学习的很多算法都是基于以下图1中模型来进行设计。 ...

    文章 nieson 2014-01-03 2054浏览量

  • 【深度学习之美】激活引入非线性,池化预防过拟合(入门系列之十二)

    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】 2017-08-11 25813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

  • 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。但是如果说DNN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,如果一定要将DNN、CNN、RNN...

    文章 玄学酱 2017-08-02 2334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

  • 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

  • 深度学习入门:几幅手稿讲解CNN

    本文来自AI新媒体量子位(QbitAI) 学习深度神经网络方面的算法已经有一段时间了,对目前比较经典的模型也有了一些了解。这种曾经一度低迷的方法现在已经吸引了很多领域的目光,在几年前仅仅存在于研究者想象中的应用,近几年也相继被深度学习方法实现了。 无论是对数据的分析或是生成,无论数据形式是图像...

    文章 行者武松 2018-01-09 1015浏览量

  • 大牛的《深度学习》笔记,Deep Learning速成教程

    雷锋网(公众号:雷锋网)按:本文由Zouxy责编,全面介绍了深度学习的发展历史及其在各个领域的应用,并解释了深度学习的基本思想,深度与浅度学习的区别和深度学习与神经网络之间的关系。 深度学习,即Deep Learning,是一种学习算法(Learning algorithm),亦是人工智能领域的一...

    文章 青衫无名 2017-08-01 1285浏览量

  • 吴恩达深度学习课程笔记之卷积神经网络基本操作详解

    卷积层 CNN中卷积层的作用: CNN中的卷积层,在很多网络结构中会用conv来表示,也就是convolution的缩写。 卷积层在CNN中扮演着很重要的角色——特征的抽象和提取,这也是CNN区别于传统的ANN或SVM的重要不同。 对于图片而言,图片是一个二维度的数据,我们怎样才能通过学习...

    文章 大黄有故事 2017-12-08 1621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

  • 深度学习进化编年大事记

    本文来自AI新媒体量子位(QbitAI) 本文作者Andrew Fogg,可视化网页抓取网站Import.io的联合创始人。这篇文章阐明了人工智能、机器学习与深度学习的关系,进而讲述深度学习成长史,带你一文入门深度学习。 当你听到“深度学习”时,可以想象一个巨大的深度神经网络。“深度”指的是...

    文章 行者武松 2018-01-16 978浏览量

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