cnn模型原理
mm和nn是什么意思
网络词汇mm就是“妹妹”或者“美眉”的意思，是取自这两个词的首写字母缩写。此词的缩写最早出现在BBS上，当时因为电脑的储存空间和网络传输带宽极其有限而出现了很多汉字词组的缩写，在当时甚至发表帖子都尽量使用半角的标点符号来节省空间。网络语nn是奶奶的意思，也是取字奶奶的拼音的首写字母。网络语言...
文章自动打分算法
第一种模型：NN (前向神经网络)使用了两层前向神经网络，网络输入的文章特征向量是 Glove 词向量的平均值或者训练的词向量平均值。h(out) 的计算公式如下。第二种模型：LSTM LSTM 模型接受的输入是文章所有单词的词向量序列，然后将 LSTM 最后输出的向量作为文章的特征向量 h(out)。第三种模型：BiL...
...谐振子满足什么条件时和经典物理中弹簧谐振子模型?
\\hbar \\omegaE0=21ℏω 是零点能量。当 nn 很大时，E \\approx (n + \\frac{1}{2})E_{0}E≈(n+21)E0，因此有 E \\gg E_{0}E≫E0。 此时，线性谐振子的位置和动量的不确定性相对较小，可以认为其位置和动量是确定的，因此可以将其视为经典物理中的弹簧谐振子模型 ...
数据科学|不均衡数据|采样方法
Cluster Centroids: 基于聚类的策略，通过簇中心代表多数类，保留关键信息。 Tomek Links: 通过消除决策边界附近的噪声样本，保持数据的纯净度。 ENN (Error Nearest Neighbors): 选择支持多数类的近邻，提升模型对少数类的识别能力。 CNN (Closest Class Neighbors): 保留1-NN错误分类样本，增加模型的...
了解RNN模型的基础单元LSTM、GRU、RQNN 与 SRU
RNN模型的基础结构是单元，其中比较常见的有LSTM单元，GRU单元等，它们充当了RNN模型中的基础结构部分。使用单元搭建出来的RNN模型会有更好的拟合效果。LSTM单元与GRU单元是RNN模型中最常见的单元，其内容由输入门、忘记门、和输出门三种结构组合而成。LSTM单元与GRU单元的作用几乎相同，唯一不同的是：...
各种遥感数据分类方法比较
当分类器中 K=1时,称为1-NN分类器,这时以离待分类像元最近的训练数据的类别作为该像元的类别;当 K >1 时,以待分类像元的 K 个最近的训练数据中像元数量最多的类别作为该像元的类别,也可以计算待分类像元与其 K 个近邻像元特征矢量的欧氏距离的倒数作为权重,以权重值最大的训练数据的类别作为待分类像元的...
controlnet源码解读
ControlNet是一种用于控制生成图片的网络结构,其源码主要包含以下几个部分:1.模型定义:通过继承自torch.nn.Module的ControlNet类来实现模型的定义。2.数据加载:ControlNet的数据加载在data.py文件中。3.训练过程:ControlNet的训练过程在train.py文件中。4.测试过程:ControlNet的测试过程在test.py文件中。 抢首赞 ...
K-近邻算法(K-NN)
给定一个训练数据集，对于新的输入实例， 根据这个实例最近的 k 个实例所属的类别来决定其属于哪一类 。所以相对于其它机器学习模型和算法，k 近邻总体上而言是一种非常简单的方法。找到与该实例最近邻的实例，这里就涉及到如何找到，即在特征向量空间中，我们要采取 何种方式来对距离进行度量 。距离的...
BP神经网络的原理的BP什么意思
人工神经网络有很多模型，但是日前应用最广、基本思想最直观、最容易被理解的是多层前馈神经网络及误差逆传播学习算法（Error Back-Prooaeation），简称为BP网络。在1986年以Rumelhart和McCelland为首的科学家出版的《Parallel Distributed Processing》一书中，完整地提出了误差逆传播学习算法，并被广泛接受。
超分子化学已取得的成就
侧链液晶聚合物具有小分子液晶和高分子材料的双重特性,晏华在《超分子液晶》14中具体讨论了超分子和液晶的内在联系,探讨了超分子液晶分子工程和超分子液晶热力学.李敏等15从分子设计的角度出发,合成了以对硝基偶氮苯为介晶基团的丙烯酸类液晶聚合物,液晶基元上作为电子受体的硝基和作为电子给体的烷氧基可与苯环、NN...
天门市双嘧回答： 卷积神经网络是近年发展起来,并引起广泛重视的一种高效识别方法.20世纪60年代,Hubel和Wiesel在研究猫脑皮层中用于局部敏感和方向选择的神经元时发现其独特的网络结构可以有效地降低反馈神经网络的复杂性,继而提出了卷积神经网...
众郊15745242755问： CNN神经网络给图像分类(Matlab)？
天门市双嘧回答： 1. 你要看你的图像是什么.如果是彩色数字,先转成灰度.用MNIST训练网络.如果是各种主题,用彩色的imageNET训练.如果你的数据量大到足以与数据集媲美,那么直接用你的数据训练网络即可.在流行的数据集上训练完,你需要固定卷...
众郊15745242755问： 如何理解CNN神经网络里的反向传播backpropagation,bp算法 - ？
天门市双嘧回答： 类比来说类似于 几个人站成一排 第一个人看一幅画(输入数据),描述给第二个人(隐层)……依此类推,到最后一个人(输出)的时候,画出来的画肯定不能看了(误差较大).反向传播就是,把画拿给最后一个人看(求取误差),然后最后一个人就会告诉前面的人下次描述时需要注意哪里(权值修正).
众郊15745242755问： 自然语言处理为什么用cnn好 - ？
天门市双嘧回答： 应该说,CNN(convolutional neural network)只是深度学习中的一种算法,并且由于Lenet_5等模型的原因目前应用较为广泛.其实,除了CNN之外,深度学习中还有其他的网络算法,比如Hinton的DBNs,对于语音和自然语言处理还是不错的
众郊15745242755问： CNN算法的神经元指的是什么 - ？
天门市双嘧回答： CNN是指卷积神经网络吗?神经元就是指一个带权重W和偏置B,以及激活方程f的一个单元 输入I和输出O的关系是 O = f(WI+B)
众郊15745242755问： 如何评价今年的 ILSVRC 2014 结果 - ？
天门市双嘧回答： 第一次回答此类问题,有不准确的地方敬请见谅.关于ILSVRC的背景知识, Filestorm 有一篇很好的文章,值得一读,我就不再赘叙了,免得我的文笔相形见绌:从Clarifai的估值聊聊深度学习 - 机器视觉x模式识别 今年我们在Google提交的结果...
众郊15745242755问： cnn及其核心理念 - ？
天门市双嘧回答： CNN的核心理念有三点:1.它会24小时不间断地播报新闻 2.它的目标是全球性的——CNN会从世界任何一个角落向全世界播报新闻 3.它的新闻报道将是现场的——CNN会在新闻事件发时,而不是发生后播报新闻
众郊15745242755问： 一个模型定义五个卷积核,是提取5个特征吗? - ？
天门市双嘧回答： 当你从14岁到16岁,这不是一对一的源关系. 16个特征映射中的每一个都被之前的100层中的14层和新内核卷积,由此产生的14个结果被转换成一度的特征映射. 也许下面的图表可以帮助你理解. (回答图片来源: 网页链接)
众郊15745242755问： cnn 卷积为什么可以做图像识别 - ？
天门市双嘧回答： 如果学过图像处理的话应该知道,无论是图像滤波还是边缘检测,都涉及到了相关操作和卷积操作,这也是CNN的一部分原理所在.
