图4-3 人工神经元与两种常见的输出函数神经网络学习及识别方法最初是借鉴人脑神经元的学习识别过程提出的。 输入参数好比神经元接收信号,通过一定的权值(相当于刺激神经兴奋的强度)与神经元相连,这一过程有些类似于多元线性回归,但模拟的非线性特征是通过下一步骤体现的,即通过设定一阈值(神经元兴奋极限)来确定神经元...
优化器,神经网络的基本概念,并且学习基础神经网络的构建;第二部分是第四章,是神经网络在实践中的应用,包括手写数字识别,猫狗分类,目标检测等实际应用,通过实践带领大学了解神经网络是如何在生活中使用的;第三部分是第五章,主要介绍了TPU的参数和状态的查看方法。
Assignment1–KNN作业要求见这里. 主要需要完成 KNN,SVM,Softmax分类器,还有一个两层的神经网络分类器的实现。 数据集CIFAR-10.KNN原理K近邻算法(KNN)算法是一种简单但也很常用的分类算法,它也可以应用于回归计算。KNN是无参数学习,这意味着它不会对底层数据的分布做出任何假设。它是基于实例,即该算法没有显式地...
1-1计算机软件的变化 1-2 实践准备 - 分布式版本管理工具 第二章 从程序到软件 本章聚焦于程序和软件二个概念,从程序概念入手,引申出软件概念,分析程序和软件二者之间的区别和联系,阐明软件的特点和质量要求,讨论开源软件及其应用价值,指出当前软件特征出现的一些新变化以及这些变化对软件开发带来的新...
根据3D人物的实际动画效果,就能设计出对应的网络了:从人物最主要的两个动作,即改变表情和旋转脸部,来让人物“动起来”。 也就是说,首先需要控制眼睛和嘴张开的程度,然后,再想办法让动漫人物的头部“转起来”。 先是改变表情。这一步骤相对简单,只需要找到一个张嘴、睁眼的动漫头像,就能用算法,让主角眨眼睛、改变...
本课程作为人工智能专业方向的主干课程,主要介绍深度学习的应用技术与算法,包括优化、卷积神经网络、循环神经网络、强化学习和一些实践方法论等。主要分成三部分,第一部分是前三章,介绍深度学习的基础知识,了解Tensor,Autograd,优化器,神经网络的基本概念,并且学习基础神经网络的构建;第二部分是第四章,是神经网络在实践中...
1、自组织神经网络SOM:该方法的基本思想是--由外界输入不同的样本到人工的自组织映射网络中,一开始时,输入样本引起输出兴奋细胞的位置各不相同,但自组织后会形成一些细胞群,它们分别代表了输入样本,反映了输入样本的特征 (六)基于统计学的聚类算法 1、COBWeb:COBWeb是一个通用的概念聚类方法,它用分类树的形式表现层...
由于线性回归是单层神经网络,所以先学习线性回归,了解深度学习模型的基本要素和基本方法。二、一个具体的例子以房屋价格预测作为例子来解释线性回归的基本要素。房屋的价格受很多因素的影响,比如房屋状况、地段、市场行情等等。这里,我们假设价格只取决于两个因素:面积(平方米)和房龄(年 头歌线性回归基础 线性回归 ...
本实验课程是计算机、人工智能、软件工程等专业学生的一门专业课程,通过实验,帮助学生更好地掌握数据挖掘与机器学习相关概念、技术、原理、应用等;通过实验提高学生编写实验报告、总结实验结果的能力;使学生对机器学习模型、算法等有比较深入的认识。要掌握的知识点如下: 掌握机器学习中涉及的相关概念、模型、算法; 熟悉...