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在【机器学习12：分类 Classification】一文中，笔者介绍了二元分类模型，它可以在两个可能的选择之一之间进行选择，例如：文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-522630.html
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第1关：神经网络基本概念 第2关：激活函数 第3关：反向传播算法 第4关：使用pytorch搭建卷积神经网络识别手写数字
神经网络：一种计算模型，由大量的节点(或神经元)直接相互关联而构成。每个节点(除输入节点外)代表一种特定的输出函数(或者认为是运算),称为激励函数；每两个节点的连接都代表该信号在传输中所占的比重(即认为该信号对该节点的影响程度) 神经网络三要素：模型、策略
如果对于下图使用Logistics回归算法，如果只有x1和x2两个特征的时候，Logistics回归还是可以较好地处理的。它可以将x1和x2包含到多项式中 但是有很多问题所具有的特征远不止两个，甚至是上万个，如果我们想要包含很多特征，那Logistics回归的假设函数将会相当复杂。这些多项
采用任意一种课程中介绍过的或者其它卷积神经网络模型（例如LeNet-5、AlexNet等）用于解决某种媒体类型的模式识别问题。 卷积神经网络可以基于现有框架如TensorFlow、Pytorch或者Mindspore等构建，也可以自行设计实现。 数据集可以使用手写体数字图像标准数据集，也可以自行构
目录 一、介绍 二、实验数学原理 三、实验算法和实验步骤 四、实例分析 神经网络是一种运算模型，由大量的节点（或称“神经元”，或“单元”）和之间相互联接构成。每个节点代表一种特定的输出函数，称为激励函数（activation function）。每两个节点间的连接
在生物神经网络中，神经元之间相互连接，当一个神经元受到的外界刺激足够大时，就会产生兴奋（称为\\\"激活\\\"），并将剩余的\\\"刺激\\\"向相邻的神经元传导。 神经元模型 模型中 x i x_i x i 表示各个神经元传来的刺激，刺激强度有大有小，所以 w i w_i w i 表示不同刺激的权重
本文部分资料与案例来源：《MATLAB神经网络43个案例分析》 再介绍RBF神经网络之前我们先来看一下径向基函数（RBF），在百度百科上，RBF定义如下： 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‖),或者还可以是到任意一点c的距离，c点称为中
神经网络 神经网络（neural network）是机器学习的一个重要分支，也是深度学习的核心算法。神经网络的名字和结构，源自人类的大脑构造，即神经网络是模拟生物学中神经元信号传输而形成的一种算法。 机器学习 在开展神经网络或深度学习研究前，需要理清人工智能（AI）、
1943年，心理学家McCulloch和逻辑学家Pitts建立神经网络的数学模型，MP模型 每个神经元都可以抽象为一个圆圈，每个圆圈都附带特定的函数称之为激活函数，每两个神经元之间的连接的大小的加权值即为权重。 1960年代，人工网络得到了进一步地发展感知机和自适应线性元件等
1.感知机网络（解决线性可分问题，20世纪40年代） 2.BP神经网络（解决线性不可分问题，20世纪80年代） 3.深度神经网络（海量图片分类，2010年左右） 常用的深度神经网络：CNN、RNN、LSTM、GRU、GAN、DBN、RBM… 1.计算机视觉 2.语音识别 3.自然语言处理 4.人机博弈 传统机器学习算法
