% 生成训练样本集 clear all; clc; P=[110 0.807 240 0.2 15 1 18 2 1.5; 110 2.865 240 0.1 15 2 12 1 2; 110 2.59 240 0.1 12 4 24 1 1.5; 220 0.6 240 0.3 12 3 18 2 1; 220 3 240 0.3 25 3 21 1 1.5; 110 1.562 240 0.3 15 3 18 1 1.5; 110 0.547 240 0.3 15 1 9 2 1.5]; 0

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在 ML2 配置文件中 enable local network 后,本节将开始创建第一个 local network. 我们将通过 Web GUI 创建第一个 local network. 首先确保各个节点上的 neutorn agent 状态正常.GUI 菜单 为 Admin -> System -> System Infomation -> Neutron Agents GUI 中有两个地方可以创建 network: 1. Project -> Network -> N

Logistic Regression with a Neural Network mindset You will learn to: Build the general architecture of a learning algorithm, including: Initializing parameters(初始化参数) Calculating the cost function and its gradient(计算代价函数,和他的梯度) Using an optimization

转自:http://matlabbyexamples.blogspot.com/2011/03/starting-with-neural-network-in-matlab.html The neural networks is a way to model any input to output relations based on some input output data when nothing is known about the model. This example shows

This example shows how to use Neural Network Toolbox™ to train a deep neural network to classify images of digits. Neural networks with multiple hidden layers can be useful for solving classification problems with complex data, such as images. Each l

作业文件: machine-learning-ex4 1. 神经网络 在之前的练习中,我们已经实现了神经网络的前反馈传播算法,并且使用这个算法通过作业给的参数值预测了手写体数字.这个练习中,我们将实现反响传播算法来学习神经网络的参数. 1.1 可视化数据 这一节的代码将会加载数据,并且以二维的格式展现出来.运行代码会将训练集加载到变量X与y中. load('ex4data1.mat'); m = size(X, 1); % Randomly select 100 data points to d

第二周:神经网络的编程基础(Basics of Neural Network programming) 二分类(Binary Classification) 这周我们将学习神经网络的基础知识,其中需要注意的是,当实现一个神经网络的时候,我们需要知道一些非常重要的技术和技巧.例如有一个包含 \(m\) 个样本的训练集,你很可能习惯于用一个 for 循环来遍历训练集中的每个样本,但是当实现一个神经网络的时候,我们通常不直接使用 for 循环来遍历整个训练集,所以在这周的课程中你将学会如何处理训练集.

http://blog.csdn.net/ljp1919/article/details/42556261 Neural Network Toolbox为各种复杂的非线性系统的建模提供多种函数和应用程序.该工具箱提供各种监督学习模型:前向反馈,径向基核函数和动态网络等模型.同时也提供自组织图和竞争层结构(competitive layers)的非监督学习模型.该工具箱具有设计.训练.可视化与仿真神经网络的功能.基于该工具箱可以进行数据拟合.模式识别.分类和时间序列预测及其动态系统的建模和控制.

Introduction to neural network 不能自欺欺人. 实干兴邦,空谈误国. ----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- 题外话: Matlab的神经网络工具箱使得神经网络得到大力的推广,得到很多其它的人关注与研究使用. 然而,非常多

作者:zhbzz2007 出处:http://www.cnblogs.com/zhbzz2007 欢迎转载,也请保留这段声明.谢谢! 本文翻译自 RECURRENT NEURAL NETWORKS TUTORIAL, PART 2 – IMPLEMENTING A RNN WITH PYTHON, NUMPY AND THEANO . github地址 在这篇博文中,我们将会使用Python从头开始实现一个循环神经网络,并且利用Theano(一个在GPU上执行操作的库)优化原始的实现.所有的代码

yi作者:zhbzz2007 出处:http://www.cnblogs.com/zhbzz2007 欢迎转载,也请保留这段声明.谢谢! 本文翻译自 RECURRENT NEURAL NETWORK TUTORIAL, PART 4 – IMPLEMENTING A GRU/LSTM RNN WITH PYTHON AND THEANO . 本文的代码github地址 在此 .这是循环神经网络教程的第四部分,也是最后一个部分.之前的博文在此, RNN概述 利用Python,Theano实现RNN

翻译自Build a Convolutional Neural Network using Estimators TensorFlow的layer模块提供了一个轻松构建神经网络的高端API,它提供了创建稠密(全连接)层和卷积层,添加激活函数,应用dropout regularization的方法.本教程将介绍如何使用layer来构建卷积神经网络来识别MNIST数据集中的手写数字. MNIST数据集由60,000训练样例和10,000测试样例组成,全部都是0-9的手写数字,每个样例由28x28大小

PyTorch Prerequisites - Syllabus for Neural Network Programming Series PyTorch先决条件 - 神经网络编程系列教学大纲 每个人都在发生什么事?欢迎来到PyTorch神经网络编程系列. 在这篇文章中,我们将看看做好最佳准备所需的先决条件. 我们将对该系列进行概述,并对我们将要开展的项目进行预览. 这将使我们对我们将要学习什么以及在系列结束时我们将拥有哪些技能有一个很好的了解. 不用多说,让我们直接了解细节. 此系列需要两个

Building your Recurrent Neural Network - Step by Step Welcome to Course 5's first assignment! In this assignment, you will implement your first Recurrent Neural Network in numpy. Recurrent Neural Networks (RNN) are very effective for Natural Language

论文标题:An End-to-End Trainable Neural Network for Image-based Sequence Recognition and Its Application to Scene Text Recognition 论文作者: Baoguang Shi, Xiang Bai and Cong Yao 论文代码的下载地址:http://mc.eistar.net/~xbai/CRNN/crnn_code.zip 论文地址:https://arxiv.org/p

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Building your Deep Neural Network: Step by Step Welcome to your third programming exercise of the deep learning specialization. You will implement all the building blocks of a neural network and use these building blocks in the next assignment to bui

手写单字体的识别,在看过卷积神经网络的mnist例子之后,很容易实现,那么如何实现多字体的同时识别呢? 如下图 LeCun大神所用的是SDNN space displacement neural network,这是什么鬼? 经过一番查询之后,原来它就是滑动窗口+图像金子塔+NMS,2015年yahoo的一篇论文 Multi-view Face Detection using deep convolutional Neural Networks 用的也是这种方法 参考页面:https://www

最近做Machine Learning作业,要在Jupyter Notebook上用Keras搭建Neural Network.结果连最简单的一层神经网络都运行不了,更奇怪的是我先用iris数据集跑了一遍并没有任何问题,但是用老师给的fashion mnist一运行服务器就提示挂掉重启.更更奇怪的是同样的code在同学的电脑上跑也是一点问题都没有,让我一度以为是我的macbook年代久远配置太低什么的,差点要买新电脑了>_< 今天上课经ML老师几番调试,竟然完美解决了,不愧是CMU大神!(这里

A Survey of Model Compression and Acceleration for Deep Neural Network时s 本文全面概述了深度神经网络的压缩方法,主要可分为参数修剪与共享.低秩分解.迁移/压缩卷积滤波器和知识精炼,论文对每一类方法的性能.相关应用.优势和缺陷等方面进行了独到分析. 研究背景 在神经网络方面,早在上个世纪末,Yann LeCun 等人已经使用神经网络成功识别了邮件上的手写邮编.至于深度学习的概念是由 Geoffrey Hinton 等人首次提出