分类(Classification):例如手写体识别,这类问题的特点在于最后的结果是离散的,最后分类的数字只能是 0, 1, 2, 3 而不会是 1.414, 1.732 这样的小数。 回归(Regression):例如经典的房价预测,这类问题得到的结果是连续的,例如房价是会连续变化的,有无限多种可能,不像手写体识别那样只有 0-9 这 10 种类别。 ...
总之比人工猜测用公式回归会强很多,如果有同学跟我一样的情况也可以尝试这种非线性回归。对神经网络入门困难的同学,这个也是比mnist手写数字识别更为基础的教程。 由于非计算机专业,然后网上的教程并不是特别详细,有的有过程没有预测的步骤,有的有步骤没有预测方法,有的有预测又是简单的线性回归(线性回归我为啥不直接...
神经元:在生物神经网络中,神经元是处理和传递信息的基本单位。在人工神经网络中,神经元是一个简单的计算单元,它接收输入,进行加权求和,然后通过一个非线性函数(激活函数)产生输出。 感知机模型:感知机是最早的人工神经网络之一,它是一个二分类的线性分类器。感知机模型由输入层、一个计算加权输入和的神经元以及一个...
比如,在回归问题中,常用的损失函数有均方误差(Mean Squared Error)和平均绝对误差(Mean Absolute Error);在分类问题中,交叉熵损失函数(Cross-Entropy Loss)常被使用。 模型目标:损失函数应该与模型的目标一致。例如,如果模型的目标是最小化错误率,则可以选择0-1损失函数;如果模型的目标是最大化概率似然,则可以选择...
通常,一次训练会输入一批样本(batch)进入神经网络。批规一化在神经网络的每一层,在网络(线性变换)输出后和激活函数(非线性变换)之前增加一个批归一化层(BN),BN层进行如下变换:①对该批样本的各特征量(对于中间层来说,就是每一个神经元)分别进行归一化处理,分别使每个特征的数据分布变换为均值0,方差1。从而使得...
当神经网络学习数据的新表示时,它们通过将权重和偏差与来自不同层的神经元相结合来实现。 每当训练周期发生时,他们就会使用称为反向传播的数学技术来调整这些连接的权重。 权重和偏差在每个回合中都会改善,直至达到最佳效果。 这意味着神经网络可以测量每个训练周期的错误程度,调整每个神经元的权重和偏差,然后重试。 如...
在本课程中,我们将介绍神经网络的基础知识以及如何建立深度学习编程环境。 我们还将探讨神经网络的常见组件及其基本操作。 我们将通过探索使用 TensorFlow 创建的训练有素的神经网络来结束本课程。
(2)参数更小且计算更高效,由于DenseNet是通过拼接特征来实现短路连接,实现特征重用; (3)由于特征复用,最后的分类器使用了低级特征 8.R-CNN Girshck等针对卷积神经网络如何实现目标定位的问题,提出了将Regionproposal和CNN结合的算法R-CNN,开创了神经网络实现目标检测的先河,其计算流程如图所示,可分为4步,首先利用选...
常见的监督学习算法有决策树、逻辑回归、支持向量机、神经网络等。 1.决策树 决策树(Decision Tree)是一种基本的分类与回归算法。本节只介绍分类决策树。在分类问题中,基于特征对实例进行分类的过程,可以认为是if-else的集合,也可以认为是定义在特征空间与类空间上的条件概率分布。举一个简单的例子,在邮件系统中,...
卷积神经网络的第一个成功应用是由Yann LeCun提出的LeNet结构[27],应用在手写字体识别上。此后,卷积神经网络的特征学习能力得到了关注,并伴随着庞大的标注数据集的出现以及计算机硬件性能的提高(如GPU),推动了深度学习的发展。ILSVRC(ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge)是近年来视觉领域权威学术竞赛之一...