cnn算法原理
深度学习——1.全连接神经网络(NN)
深度学习的基石，全连接神经网络（NN），如同大脑的神经元网络，是实现深层学习的关键。深入理解神经网络，无疑能揭开深度学习的神秘面纱。全连接神经网络由三个核心组成部分构建：输入层，隐藏层，以及输出层。每一个层次都由众多神经元交织而成，输入层接收训练数据的特征向量，数据通过连接点间精细调整的...
神经网络NN算法(理论篇)
揭开神经网络NN算法的神秘面纱：理论篇 神经网络，作为机器学习的核心算法，是深度学习的基石，它深刻地改变了我们理解复杂问题的方式。深入理解神经网络的工作原理，将为后续学习打下坚实的理论基础。历史的脉络 追溯至1904年，生物学家揭示了神经元的结构，为神经网络的诞生提供了最初的灵感。1943年，心理...
神经网络模型需要心理学吗
人工神经网络（artificial neural network，缩写ANN），简称神经网络（neural network，缩写NN），是一种模仿生物神经网络的结构和功能的数学模型或计算模型。神经网络由大量的人工神经元联结进行计算。大多数情况下人工神经网络能在外界信息的基础上改变内部结构，是一种自适应系统。现代神经网络是一种非线性统...
如何用python和scikit learn实现神经网络
1:通过迭代性来处理训练集中的实例 2:输入层输入数 经过权重计算得到第一层的数据,第一层的数据作为第二层的输入,再次经过权重计算得到结果,结果和真实值之间是存在误差的,然后根据误差,反向的更新每两个连接之间的权重 3:算法详细介绍 输入:D : 数据集,| 学习率(learning rate),一个多层前向神经网络 输出:...
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...
knn算法的分类原理有()。a需要分类的样本的类别就是这k个样本中最多...
k 近邻法 (k-nearest neighbor, k-NN） 是一种基本分类与回归方法。是数据挖掘技术中原理最简单的算法之一，核心功能是解决有监督的分类问题。KNN能够快速高效地解决建立在特殊数据集上的预测分类问题，但其不产生模型，因此算法准确 性并不具备强可推广性。k近邻法 的输入为实例的特征向量，对应与特征...
K-近邻算法(K-NN)
距离的度量用在 k 近邻中我们也可以称之为 相似性度量 ，即特征空间中两个实例点相似程度的反映。在机器学习中，常用的距离度量方式包括欧式距离、曼哈顿距离、余弦距离以及切比雪夫距离等。 在 k 近邻算法中常用的距离度量方式是欧式距离，也即 L2 距离， L2 距离计算公式如下：一般而言，k 值的大小...
什么叫做knn算法?
K-NN是一种基于实例的学习，或者是局部近似和将所有计算推迟到分类之后的惰性学习。k-近邻算法是所有的机器学习算法中最简单的之一。无论是分类还是回归，衡量邻居的权重都非常有用，使较近邻居的权重比较远邻居的权重大。例如，一种常见的加权方案是给每个邻居权重赋值为1\/ d，其中d是到邻居的距离。...
图像分割技术论文
分析法是直接分析分割算法本身的原理及性能,而实验法是通过对测试图像的分割结果来评价算法的。两种方法各有优劣,由于缺乏可靠理论依据,并非所有分割算法都能够通过分析法分析其性能。每种评价方法都是出于某种考虑而提出来的,不同的评价方法只能反映分割算法性能的某一性能。另一方面,每一种分割算法的性能是由多种因素...
多款合作车型亮相,商汤绝影极致量产效率打造科技出行新体验
此外，商汤绝影创新研发的深度学习融合感知算法NN-Fusion，以数据驱动打破了“规则”算法局限。当前，行业通用的基于规则与传统算法的融合系统存在算法框架复杂、计算资源消耗大、时延性较高、开发难度大、泛化能力差等问题。而NN-Fusion算法是以数据驱动的深度学习融合算法，能够有效规避上述问题，减少资源占用...
西充县征之回答： 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...
仍浩18580919339问： c0n+c2n+c3n+...+cnn=2^n 怎么证明? - ？
西充县征之回答： 你可以这么想:现在有n个球要放到左右两个盒子里,有多少中放法.首先可以这么算:左面的盒子里可能装0个,那就是C0n,也可能装1个,那么就从n个里选一,是C1n......还可能选n个,就是Cnn,由加法原理,加起来就是c0n+c1n+c2n+...+cnn 还可以换一种算法:上面的算法是盒子选球,现在我们让球去选盒子,每个球都有两种选法,由乘法原理,n个球共有2^n种选法 因为同题必同解,所以c0n+c1n+c2n+...+cnn=2^n
仍浩18580919339问： GPU对CNN计算的加速原理到底是怎样的 - ？
西充县征之回答： 不一定.只有需要大量浮点数计算,例如矩阵乘法,才需要GPU加速.用CNN对图像进行分类就是一个需要大量浮点数计算的典型案例,通常需要GPU加速
仍浩18580919339问： 机器学习中的主动学习算法 有什么? - ？
西充县征之回答： 楼主肯定对机器学习了解不多才会提这种问题.这问题专业程度看起来和“机器学习工程师”这词汇一样.机器学习,基础的pca模型理论,贝叶斯,boost,adaboost,模式识别中的各种特征,诸如hog,haar,sift等 深度学习里的dbn,cnn,bp,rbm等...
仍浩18580919339问： “深度学习”和“多层神经网络”的区别 - ？
西充县征之回答： “深度学习”和“多层神经网络”不存在区别关系.深度学习的网络结构是多层神经网络的一种.深度学习中最著名的卷积神经网络CNN,在原来多层神经网络的基础上,加入了特征学习部分,这部分是模仿人脑对信号处理上的分级的.广义...
仍浩18580919339问： CNN算法的神经元指的是什么 - ？
西充县征之回答： 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)
仍浩18580919339问： CNNs卷积神经网络算法最后输出的是什么,一维向量?和原始输入图像有什么关系呢? - ？
西充县征之回答： 看你的目的是什么了,一般传统分类的输出是图片的种类,也就是你说的一维向量,前提是你输入图像是也是一维的label. 如果你输入的是一个矩阵的label,也可以通过调整网络的kernel达到输出一个矩阵的labels.
仍浩18580919339问： 人工智能算法当中涉及众多的学习算法,比如机器学习、迁移学习、增...？
西充县征之回答： 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.
