1.:.:; rand('state',pi); %指定状态,产生相同的随机数 T=sin(*P)+rand(,length(P)); % 给正弦函数加噪声 plot(P,T,'o') % net=newrb(P,T); %广义RBF net=newrb(P,T,,); test=:.:; out=sim(net,test); % 对新的输入值test计算相对应的函数值 figure();%创建一个名为1的新窗口 hold on;plot(test,out,'b-'); legend('输入的数

本文基于台大机器学习技法系列课程进行的笔记总结. 主要内容如下图所示: 首先介绍一下径向基函数网络的Hypothesis和网络的结构,然后介绍径向基神经网络学习算法,以及利用K-means进行的学习,最后通过一个实例加深对RBF神经网络认识和理解. RBF神经网络的Hypothesis和网络结构 我们从基于Gaussian kernel的support vector machine中在无限维度中进行特征转换来获取一个large margin的边界,这个Gaussian kernel就是一个Rad

案例描述 近年来疾病早期诊断越来越受到医学专家的重视,从而产生了各种疾病诊断的新方法.乳癌最早的表现是患乳出现单发的.无痛性并呈进行性生长的小肿块.肿块位于外上象限最多见,其次是乳头.乳晕区和内上象限.因多无自觉症状,肿块常是病人在无意中(如洗澡.更衣)发现的.少数病人可有不同程度的触痛或刺激和乳头溢液.肿块的生长速度较快,侵及周围组织可引起乳房外形的改变,出现一系列体征.如:肿瘤表面皮肤凹陷:邻近乳头的癌肿可将乳头牵向癌肿方向:乳头内陷等.癌肿较大者,可使整个乳房组织收缩,肿块明显凸出.癌肿继

只要模型是一层一层的,并使用AD/BP算法,就能称作 BP神经网络.RBF 神经网络是其中一个特例.本文主要包括以下内容: 什么是径向基函数 RBF神经网络 RBF神经网络的学习问题 RBF神经网络与BP神经网络的区别 RBF神经网络与SVM的区别 为什么高斯核函数就是映射到高维区间 前馈网络.递归网络和反馈网络 完全内插法 一.什么是径向基函数 1985年,Powell提出了多变量插值的径向基函数(RBF)方法.径向基函数是一个取值仅仅依赖于离原点距离的实值函数,也就是Φ(x)=Φ(|x|),

来源:http://blog.csdn.net/zouxy09/article/details/13297881 1.径向基函数 径向基函数(Radical Basis Function,RBF)方法是Powell在1985年提出的.所谓径向基函数,其实就是某种沿径向对称的标量函数.通常定义为空间中任一点x到某一中心c之间欧氏距离的单调函数,可记作k(||x-c||),其作用往往是局部的,即当x远离c时函数取值很小.例如高斯径向基函数: 当年径向基函数的诞生主要是为了解决多变量插值的问题.可以看

XVec表示X向量.||XVec||表示向量长度.r表示两点距离.r^2表示r的平方.k(XVec,YVec) = exp(-1/(2*sigma^2)*(r^2))= exp(-gamma*r^2)...... 公式-1这里, gamma=1/(2*sigma^2)是参数, r=||XVec-YVec||实际上,可看作是计算2个点X与Y的相似性.很多参考书上,把YVec写作XVec',即 k(XVec, XVec'),也是一样的含义:两点相似性.由于Matlab上面XVec'代表XVec的转置

文本情感分类 文本分类是自然语言处理的一个常见任务,它把一段不定长的文本序列变换为文本的类别.本节关注它的一个子问题:使用文本情感分类来分析文本作者的情绪.这个问题也叫情感分析,并有着广泛的应用. 同搜索近义词和类比词一样,文本分类也属于词嵌入的下游应用.在本节中,我们将应用预训练的词向量和含多个隐藏层的双向循环神经网络与卷积神经网络,来判断一段不定长的文本序列中包含的是正面还是负面的情绪.后续内容将从以下几个方面展开: 文本情感分类数据集 使用循环神经网络进行情感分类 使用卷积神经网络进行情感

使用pytorch快速搭建神经网络实现二分类任务(包含示例) Introduce 上一篇学习笔记介绍了不使用pytorch包装好的神经网络框架实现logistic回归模型,并且根据autograd实现了神经网络参数更新. 本文介绍利用pytorch快速搭建神经网络.即利用torch.nn以及torch.optim库来快捷搭建一个简单的神经网络来实现二分类功能. 利用pytorch已经包装好的库(torch.nn)来快速搭建神经网络结构. 利用已经包装好的包含各种优化算法的库(torch.opti

from numpy import array, append, vstack, transpose, reshape, \ dot, true_divide, mean, exp, sqrt, log, \ loadtxt, savetxt, zeros, frombuffer from numpy.linalg import norm, lstsq from multiprocessing import Process, Array from random import sample fro

人工神经网络概述: 人工神经元模型: 神经网络的分类: 按照连接方式,可以分为:前向神经网络 vs. 反馈(递归)神经网络: 按照学习方式,可以分为:有导师学习神经网络 vs. 无导师学习神经网络: 按照实现功能,可以分为:拟合(回归)神经网络 vs. 分类神经网络. 数据归一化:将数据映射到[0, 1]或[-1, 1]区间或其他的区间. 数据归一化的原因: 1.输入数据的单位不一样,有些数据的范围可能特别大,导致的结果是神经网络收敛慢.训练时间长.2.数据范围大的输入在模式分类中的作用可能会偏

看李政轩老师讲的Kernel,讲的非常好!前面有几道作业题,用MATLAB简单做了下,不知道对不对,错误之处还请指出. 题目是这样的. 一.MATLAB版本: clear; clc % 生成training sample MU1 = [1 2]; MU2 = [4 6]; SIGMA1 = [4 4; 4 9]; SIGMA2 = [4 2; 2 4]; M1 = mvnrnd(MU1,SIGMA1,100); M2 = mvnrnd(MU2,SIGMA2,100); %生成testing sa

读了一篇文章,用到卷积神经网络的方法来进行文本分类,故写下一点自己的学习笔记: 本文在事先进行单词向量的学习的基础上,利用卷积神经网络(CNN)进行句子分类,然后通过微调学习任务特定的向量,提高性能. 在从无监督神经语言模型中获得单词向量(Tomas Mikolov等人做过相关工作,即谷歌的word2vector完成,将原始的1/V模型变化为分布式低维表示)后利用一层卷积层的CNN进行学习. 模型结构: 首先输入具有两个通道,分别对应static和non-static的方式,其中static方式

一.人工神经网络 关于对神经网络的介绍和应用,请看如下文章 ​ 神经网络潜讲 ​ 如何简单形象又有趣地讲解神经网络是什么 二.人工神经网络分类 按照连接方式--前向神经网络.反馈(递归)神经网络 按照学习方式--有导师学习神经网络.无导师学习神经网络 按照实现功能--拟合(回归)神经网络.分类神经网络 三.BP神经网络概述 1. 特点 BP神经网络中 BP 是指 BackPropagation (反向传播) ,指的是误差的反向传播 ,其信号是向前传播的 , 从结构上分类 ,它是前向有导师学习神经

这一篇将会介绍卷积神经网络 (CNN),CNN 模型非常适合用来进行图片相关的学习,例如图片分类和验证码识别,也可以配合其他模型实现 OCR. 使用 Python 处理图片 在具体介绍 CNN 之前,我们先来看看怎样使用 Python 处理图片.Python 处理图片最主要使用的类库是 Pillow (Python2 PIL 的 fork),使用以下命令即可安装: pip3 install Pillow 一些简单操作的例子如下,如果你想了解更多可以参考 Pillow 的文档: # 打开图片 >>

1.tf.nn.lrn(pool_h1, 4, bias=1.0, alpha=0.001/9.0, beta=0.75) # 局部响应归一化,使用相同位置的前后的filter进行响应归一化操作 参数说明:pool_h1表示输入数据,4表示使用前后几层进行归一化操作,bias表示偏移量,alpha和beta表示系数 局部响应的公式 针对上述公式,做了一个试验代码: # 自己编写的代码, 对x的[1, 1, 1, 1]进行局部响应归一化操作,最后结果是相同的x = np.array([i for

前言: 用手工设计的两层神经网络,经过200个epoch,最后得到0.9599,约0.96的精度 正文 import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data #载入数据集 mnist = input_data.read_data_sets("MNIST_data\MNIST_data",one_hot=True) #每个批次的大小 batch_size = 32 #计算一共有

IDE:jupyter   数据集请查看:鸢尾花数据集 测试效果预览   成功率96.7% 代码已上传到码云

运行代码: import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data # set random seed for comparing the two result calculations tf.set_random_seed(1) # this is data mnist = input_data.read_data_sets('MNIST_data', one_hot=True) #

IDE:jupyter 目前我知道的数据集来源有两个,一个是csv数据集文件另一个是从sklearn.datasets导入 1.1 csv格式的数据集(下载地址已上传到博客园----数据集.rar)   1.2  数据集读取 file = "flower.csv" import pandas as pd df = pd.read_csv(file, header=None) df.head(10) 1.3结果  2.1  sklearn中的数据集 from sklearn.datase

今天分享同样数据集的CNN处理方式,同时加上tensorboard,可以看到清晰的结构图,迭代1000次acc收敛到0.992 先放代码,注释比较详细,变量名字看单词就能知道啥意思 import tensorflow as tf import tensorflow.examples.tutorials.mnist.input_data as input_data   mnist = input_data.read_data_sets("MNIST_data/", one_hot=Tru