系统学习机器学习之神经网络（三）--GA神经网络与小波神经网络WNN

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系统学习机器学习之神经网络（三）--GA神经网络与小波神经网络WNN

系统学习机器学习之神经网络(三)--GA神经网络与小波神经网络WNN 2017年01月09日 09:45:26 Eason.wxd 阅读数 14135更多分类专栏: 机器学习 1 遗传算法1.1 遗传算法简介:遗传算法是一类借鉴生物界的进化规律(适者生存,优胜劣汰遗传机制)演化而来的随机化搜索方法.它是由美国的 J.Holland 教授 1975 年首先提出,其主要特点是直接对结构对象进行操作,不存在求导和函数连续性的限定:具有内在的隐并行性和更好的全局寻优能力: 采用概率化的寻优方法…

小波神经网络（WNN）

人工神经网络(ANN) 是对人脑若干基本特性通过数学方法进行的抽象和模拟,是一种模仿人脑结构及其功能的非线性信息处理系统. 具有较强的非线性逼近功能和自学习.自适应.并行处理的特点,具有良好的容错能力. 人工神经元神经元是构成神经网络的最基本单元.要想构造一个人工神经网络系统,首要任务是构造人工神经元模型. 一个人工神经网络的神经元模型和结构描述了一个网络如何将它的输入矢量转换为输出矢量的过程. 一个神经元有两个输入:输入向量p,阈值b,也叫偏差. 输入向量p通过与它相连的权值分量w相乘,求和…

机器学习作业（三）多类别分类与神经网络——Python(numpy)实现

题目太长了!下载地址[传送门] 第1题简述:识别图片上的数字. import numpy as np import scipy.io as scio import matplotlib.pyplot as plt import scipy.optimize as op #显示图片数据 def displayData(X): m = np.size(X, 0) #X的行数,即样本数量 n = np.size(X, 1) #X的列数,即单个样本大小 example_width = int(np.r…

机器学习作业（三）多类别分类与神经网络——Matlab实现

题目太长了!下载地址[传送门] 第1题简述:识别图片上的数字. 第1步:读取数据文件: %% Setup the parameters you will use for this part of the exercise input_layer_size = 400; % 20x20 Input Images of Digits num_labels = 10; % 10 labels, from 1 to 10 % (note that we have mapped "0" to…

Node.js学习之（第三章：简易小demo）

前言我们前面已经学习完了Node中一些核心模块还有如何正确配置响应头的Content-Type,今天我们来实现一个简单的demo,巩固下之前学习的内容. 需求我们平时访问百度或者其他大的门户网站的时候,服务器给我们返回的基本都是一个HTML文档,然后浏览器解析渲染成页面. 今天我们就用Node.js来搭建一个简单的web服务器实现上面的类似效果. 主体创建一个文件夹baidu,并且在里面创建子文件夹resource.resource文件夹用来存放我们服务器上的资源文件,比如图片(xxx.j…

【深度学习系列】手写数字识别卷积神经--卷积神经网络CNN原理详解(一)

上篇文章我们给出了用paddlepaddle来做手写数字识别的示例,并对网络结构进行到了调整,提高了识别的精度.有的同学表示不是很理解原理,为什么传统的机器学习算法,简单的神经网络(如多层感知机)都可以识别手写数字,我们要采用卷积神经网络CNN来进行别呢?CNN到底是怎么识别的?用CNN有哪些优势呢?我们下面就来简单分析一下.在讲CNN之前,为避免完全零基础的人看不懂后面的讲解,我们先简单回顾一下传统的神经网络的基本知识. 神经网络的预备知识为什么要用神经网络? 特征提取的高效性.…

ufldl学习笔记与编程作业：Multi-Layer Neural Network(多层神经网络+识别手写体编程)

ufldl学习笔记与编程作业:Multi-Layer Neural Network(多层神经网络+识别手写体编程) ufldl出了新教程,感觉比之前的好,从基础讲起,系统清晰,又有编程实践. 在deep learning高质量群里面听一些前辈说,不必深究其它机器学习的算法,能够直接来学dl. 于是近期就開始搞这个了.教程加上matlab编程.就是完美啊. 新教程的地址是:http://ufldl.stanford.edu/tutorial/ 本节学习地址:http://ufldl.stanfor…