深度神经网络——决策树的实现与剪枝
概述 决策树 是一种有用的机器学习算法，用于回归和分类任务。 “决策树”这个名字来源于这样一个事实：算法不断地将数据集划分为越来越小的部分，直到数据被划分为单个实例，然后对实例进行分类。如果您要可视化算法的结果，类别的划分方式将类似于一棵树和许多叶子。 这是决策树的快速定义，但让我们深入了解决策树的工作原理。 更好地了解决策树的运作方式及其用例，将帮助您了解何时在机器学习项目中使用它们。 决策树的结构 ...
深度神经网络——什么是NLP（自然语言处理）？
进行概括。 词义消歧是根据单词出现的上下文为文本中的单词赋予含义的过程。 NLP 深度学习模型 常规多层感知器无法处理顺序数据的解释，其中信息的顺序很重要。 为了处理顺序数据中顺序的重要性，使用了一种神经网络来保留训练中先前时间步的信息。 递归神经网络 神经网络的类型 循环之前时间步的数据，在计算当前时间步长的权重时将它们考虑在内。本质上，RNN 具有在前向训练过程中使用的三个参数：基于先前隐藏状态的矩阵...
卷积神经网络图像识别车辆类型
卷积神经网络图像识别车辆类型 1、图像 自行车： 汽车： 摩托车： 2、数据集目录 3、流程 1、获取数据，把图像转成矩阵，并随机划分训练集、测试集2、把标签转为数值，将标签向量转换为二值矩阵3、图像数据归一化，0-1之间的值4、构造卷积神经网络5、设置图像输入形状(32, 32, 3)6、设置卷积、池化层输出为三维矩阵7、三维平展为一维,输入全连接层8、输出层使用 softmax 激活函...
C/C++ Adaline自适应线性神经网络算法详解及源码
专栏导航： 标题：C/C++ Adaline自适应线性神经网络算法详解及源码 目录 1. 简介2. 原理3. 实现步骤3.1 初始化权重3.2 前向传播3.3 计算误差3.4 更新权重3.5 重复步骤2-4 4. 源码示例5. 总结 1. 简介 Adaline（自适应线性神经元）是一种用于模式分类的线性神经网络。它与感知器类似，但具有一些改进，如使用连续的激活函数和梯度下降算法进行权重调整。本文将介绍A...
深度神经网络——什么是降维？
引言 什么是降维？ 降维是用于降低数据集维度的过程，采用许多特征并将它们表示为更少的特征。 例如，降维可用于将二十个特征的数据集减少到仅有几个特征。 降维通常用于无监督学习任务 降维是一个用于降低数据集维度的过程，采用许多特征并将它们表示为更少的特征。 例如，降维可用于将二十个特征的数据集减少到仅有几个特征。 降维常用于 无监督学习 从许多功能中自动创建类的任务。 为了更好地理解 为什么以及如何使用降维...
基于负相关误差函数的4集成BP神经网络matlab建模与仿真
2 = zeros(Len,KER); while(jj<=Len) for k=1:No; d(k)=T(jj); end for i=1:NI; x(i)=P(jj,i); end %集成多个BP神经网络 for bpj = 1:KER for j=1:Nh%BP前向 net=0; for i=1:NI net=net+x(i)*W0(i,j,bpj); %加权和∑X(i)V(i) end y(j)=...
基于卷积神经网络（CNN）的深度迁移学习在声发射（AE）监测螺栓连接状况的应用
，从而识别螺栓的紧固级别。详细步骤如下： 2.3.1 模型选择 选择合适的深度学习模型进行分类。本研究中使用了四种不同的模型架构： GoogleNet: 一种具有“inception 模块”的深度卷积神经网络，能够有效地提取图像特征。ResNet18: 一种具有残差连接的深度卷积神经网络，能够有效地解决梯度消失问题。MobileNetV2: 一种轻量级的深度卷积神经网络，适合在移动设备上进行部署。Effi...
【猫狗识别系统】图像识别Python+TensorFlow+卷积神经网络算法+人工智能深度学习
搭建了一个Web网页端可视化操作界面。实现用户上传一张图片识别其名称。 一、前言 本研究中，我们开发了一个基于深度学习的猫狗识别系统，使用了TensorFlow框架下的MobileNetV2轻量级卷积神经网络模型。MobileNetV2模型以其高效的结构和较低的计算成本而闻名，非常适合在移动和嵌入式设备上使用。通过对数千张标记好的猫狗图片进行训练，最终生成了一个准确率较高的模型文件（H5格式），可以有效地...
深度神经网络——什么是 CNN（卷积神经网络）？
Facebook和Instagram自动检测图像中的面孔，Google通过上传照片搜索相似图片的功能，这些都是计算机视觉技术的实例，它们背后的核心技术是卷积神经网络（CNN）。那么，CNN究竟是什么呢？接下来，我们将深入探讨CNN的架构，揭示它们是如何工作的。 CNN是一种深度学习模型，它模仿了人类大脑处理视觉信息的方式。它们之所以在图像识别等领域表现出色，是因为它们能够自动从图像中学习复杂的特征。CN...
深度神经网络——什么是梯度下降？
如果对神经网络的训练有所了解，那么很可能已经听说过“梯度下降”这一术语。梯度下降是提升神经网络性能、降低其误差率的主要技术手段。然而，对于机器学习新手来说，梯度下降的概念可能稍显晦涩。本文旨在帮助您直观理解梯度下降的工作原理。 梯度下降作为一种优化算法，其核心在于通过调整网络的参数来优化性能，目标是最小化网络预测与实际或期望值（即损失）之间的差距。梯度下降从参数的初始值出发，利用基于微积分的计算方法，对...