第一种 %% %用神经网络解决异或问题 clear clc close ms=4;%设置4个样本 a=[0 0;0 1;1 0;1 1];%设置输入向量 y=[0,1,1,0];%设置输出向量 n=2;%输入量的个数 m=3;%隐层量的个数 k=1;%输出层的个数 w=rand(n,m);%为输入层到隐层的权值赋初值 v=rand(m,k);%为隐层到输出层的权值赋权值 yyuzhi=rand(1,m);%为输入层到隐层的阈值赋初值 scyuzhi=rand(1,1);%为隐层到输出层的阈值赋权

​ ​其中: 1.VGG 网络以及从 2012 年以来的 AlexNet 都遵循现在的基本卷积网络的原型布局:一系列卷积层.最大池化层和激活层,最后还有一些全连接的分类层. 2.ResNet 的作者将这些问题归结成了一个单一的假设:直接映射是难以学习的.而且他们提出了一种修正方法:不再学习从 x 到 H(x) 的基本映射关系,而是学习这两者之间的差异,也就是「残差(residual)」.然后,为了计算 H(x),我们只需要将这个残差加到输入上即可. 假设残差为 F(x)=H(x)-x,那么现在我

网络化部署一直是我非常想做的,现在已经基本看到了门路.今天早上实验,发现在手机上的支持也非常好(对于相机的支持还差一点),证明B/S结构的框架是非常有生命力的.下一步就是要将这个过程深化.总结,并且封装出来.我罗列了以下具体工作,分为三天完成 1.如何将服务长期运行: 2.将cbir模型移植过来,解决垂直领域问题: 3.B/S方式是未来,学习现有框架中B/S的构建方法,还需要一些修改界面的知识: 4.webapi的实现原理: 5.styletransform模型移植,特别是手机: 6.docke

解决3个问题: 1.自己实现一例flask项目: 2.在flask中,如何调用json传值: 3.进一步读懂现有代码. Flask 在整个系统中是作为一个后台框架,对外提供 api 服务,因此对它的理解学习要保持足够严谨,因为将来必然会遇到性能问题. 1.第一行代码 回显 代码里面,显而易见是使用了路由,这样可以进一步看清楚 路由也可以更复杂一些,但是现在应该不会用到 如果需要处理具体的HTTP方法,在Flask中也很容易,使用route装饰器的methods参数设置即可(当然是你首先要实现这个

个方面: 最初的图像检索研究主要集中在如何选择合适的全局特征去描述图像内容和采用什么样的相似性度量方法进行图像匹配. 第二个研究热点是基于区域的图像检索方法,其主要思想是图像分割技术提取出图像中的物体,然后对每个区域使用局部特征来描述,综合每个区域特征可以得到图像的特征描述.这两个研究方向都是以图像为中心,对于用于的需求缺乏分析. 第三个研究热点就是针对这一问题而展开的,借助相关的反馈的思想,根据用户的需求及时调整系统检索时用的特征和相似性度量方法,从而缩小低层特征和高层语义之间的差距. 第四个

基于<神经网络和深度学习>这本绝好的教材提供的相关资料和代码,我们自己动手编写"随机取样的梯度下降神经网络".为了更好地说明问题,我们先从简单的开始: 1.sigmod函数,基本上就是基于定义的: - sigmoid(z)) 2.构造函数 ) :]] ], sizes[:])] 这个地方有以下几个地方,一个是在Python中类和类的构造函数是这样定义的:二个是Python如何体现出其强大的数据处理能力的. 这里,如果 sizes = [2,  3,  1] 则sizes [

​1.联通ColaB 2.运行最基础mnist例子,并且打印图表结果  # https://pypi.python.org/pypi/pydot#!apt-get -qq install -y graphviz && pip install -q pydot#import pydotfrom __future__ import print_functionimport kerasfrom keras.datasets import mnistfrom keras.models import

我们使用google提供的colab,对我们现有的GoNetwork进行适当修改,利用网络资源进行运算. 一.什么是 Colaboratory? Colaboratory 是一款研究工具,用于进行机器学习培训和研究.它是一个 Jupyter 笔记本环境,不需要进行任何设置就可以使用.        二.什么是 Jupyter? Jupyter Notebook(此前被称为 IPython notebook)是一个交互式笔记本. 三.使用JupyterAnaconda中自己带有Jupyter,启动

在使用kears训练model的时候,一般会将所有的训练数据加载到内存中,然后喂给网络,但当内存有限,且数据量过大时,此方法则不再可用.此博客,将介绍如何在多核(多线程)上实时的生成数据,并立即的送入到模型当中训练. 本篇文章由圆柱模板博主发布.    先看一下还未改进的版本:     import numpy as np from keras.models import Sequential #载入全部的数据!! X, y = np.load('some_training_set_with_l

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,但是懂一些机器学习基础会更好地帮助理解本文. 神经网络是一种模拟人脑的神经网络以期能够实现类人工智能的机器学习技术.人脑中的神经网络是一个非常复杂的组织.成人的大脑中估计有1000亿个神经元之多. 图1 人脑神经网络 那么机

深度学习:两个重要特性:多层和非线性 线性模型:任意线性模型的组合都是线性模型,只通过线性变换任意层的全连接神经网络与单层神经网络没有区别. 激活函数:能够实现去线性化(神经元的输出通过一个非线性函数). 多层神经网络:能够解决异或问题,深度学习有组合特征提取的功能. 使用激活函数和偏置项的前向传播算法 import tensorflow as tf a = tf.nn.relu(tf.matmul(x,w1) + biases1) y = tf.nn.relu(tf.matmul(a,w2)

本文作者:七牛云人工智能实验室-林亦宁原文地址:https://zhuanlan.zhihu.com/p/26168331 什么是智能 回到几万年前的东非大草原,谁能意识到,那个到处被欺负的,被表哥从树上赶下来只能很奇怪慢吞吞用两条腿走路的灵长类动物,短短几万年时间,怎么就建立起了这个星球上的绝对话语权? 一开始的我们比各表亲近邻没什么优越感.可能只是来源于某一次基因突变,可能只是某位老祖宗爬着爬着直立起来打个呵欠发现站着很舒服,然后决定站着走路.总之是一个微小的扰动,从此地球踏上了一条不归路.

神经网络——最易懂最清晰的一篇文章 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,但是懂一些机器学习基础会更好地帮助理解本文. 神经网络是一种模拟人脑的神经网络以期能够实现类人工智能的机器学习技术.人脑中的神经网络是一个非常复杂的组织.成人的大脑中估计有1000亿个神经

反向传播算法(Back Propagation)分二步进行,即正向传播和反向传播.这两个过程简述如下: 1．正向传播 输入的样本从输入层经过隐单元一层一层进行处理,传向输出层:在逐层处理的过程中.在输出层把当前输出和期望输出进行比较,如果现行输出不等于期望输出,则进入反向传播过程. 2．反向传播 反向传播时,把误差信号按原来正向传播的通路反向传回,逐层修改连接权值,以望代价函数趋向最小. 下面以单隐层的神经网络为例,进行权值调整的公式推导,其结构示意图如下: 输入层输入向量(n维):X=(x1,

注:在吴恩达老师讲的[机器学习]课程中,最开始介绍神经网络的应用时就介绍了含有一个隐藏层的神经网络可以解决异或问题,而这是单层神经网络(也叫感知机)做不到了,当时就觉得非常神奇,之后就一直打算自己实现一下,一直到一周前才开始动手实现.自己参考[机器学习]课程中数字识别的作业题写了代码,对于作业题中给的数字图片可以达到95%左右的识别准确度.但是改成训练异或的网络时,怎么也无法得到正确的结果.后来查了一些资料才发现是因为自己有一个参数设置的有问题,而且学习率过小,迭代的次数也不够.总之,异或逻辑的

一.Introduction Perceptron can represent AND,OR,NOT 用初中的线性规划问题理解 异或的里程碑意义 想学的通透,先学历史! 据说在人工神经网络(artificial neural network, ANN)发展初期,由于无法实现对多层神经网络(包括异或逻辑)的训练而造成了一场ANN危机,到最后BP算法的出现,才让训练带有隐藏层的多层神经网络成为可能.因此异或的实现在ANN的发展史是也是具有里程碑意义的.异或之所以重要,是因为它相对于其他逻辑关系,例如

单神经元解决XOR问题 有两个输入的单个神经元的使用得到的决策边界是输入空间的一条直线.在这条直线的一边的所有的点,神经元输出1:而在这条直线的另一边的点,神经元输出0.在输入空间中,这条直线的位置和方向有两个输入节点相连的神经元的突触权值和它的偏置决定.由于输入模式(0,0)和(1,1)是位于单位正方形相对的两个角,输入模式(0,1)和(1,0)也一样,很明显不能做出这样一条直线作为决策边界可以使(0,0)和(1,1)在一个区域而(0,1)和(1,0)在另一个区域.换句话说,通常一个基本单层感

目前,深度学习(Deep Learning,简称DL)在算法领域可谓是大红大紫,现在不只是互联网.人工智能,生活中的各大领域都能反映出深度学习引领的巨大变革.要学习深度学习,那么首先要熟悉神经网络(Neural Networks,简称NN)的一些基本概念.当然,这里所说的神经网络不是生物学的神经网络,我们将其称之为人工神经网络(Artificial Neural Networks,简称ANN)貌似更为合理.神经网络最早是人工智能领域的一种算法或者说是模型,目前神经网络已经发展成为一类多学科交叉的

目前,深度学习(Deep Learning,简称DL)在算法领域可谓是大红大紫,现在不只是互联网.人工智能,生活中的各大领域都能反映出深度学习引领的巨大变革.要学习深度学习,那么首先要熟悉神经网络(Neural Networks,简称NN)的一些基本概念.当然,这里所说的神经网络不是生物学的神经网络,我们将其称之为人工神经网络(Artificial Neural Networks,简称ANN)貌似更为合理.神经网络最早是人工智能领域的一种算法或者说是模型,目前神经网络已经发展成为一类多学科交叉的

上一章介绍了使用逻辑回归处理分类问题.尽管逻辑回归是个非常好用的模型,但是在处理非线性问题时仍然显得力不从心,下图就是一个例子: 线性模型已经无法很好地拟合上面的样本,所以选择了更复杂的模型,得到了复杂的分类曲线: 然而这个模型存在两个问题:过拟合和模型复杂度.过拟合问题可参考<ML(附录3)——过拟合与欠拟合>,这里重点讲模型复杂度. 还是非线性分类,现在将输入扩充为100个,为了拟合数据,我们构造了更多的特征: 约有 1002/2 = 5000个特征.由此看来,对于n个输入,二次项特征的个