...
最近在github上看到一個很有趣的項目,通過文本訓練可以讓計算機寫出特定風格的文章,有人就專門寫了一個小項目生成汪峰風格的歌詞。看完后有一些自己的小想法,也想做一個玩兒一玩兒。用到的原理是深度學習里的循環神經網絡,無奈理論太艱深,只能從頭開始開始慢慢看,因此產生寫一個項目的想法,把機器學習和深度學習里關於分類的算法整理一下,按照原理寫一些demo,方便自己也方便其他人。項目地址:https: g ...
2016-04-16 23:12 1 2445 推薦指數:
...
一、回歸神經網絡 1、神經網絡結構 定義一個簡單的回歸神經網絡結構: 數據集為(xi,yi),數據的特征數為1,所以x的維度為1。 輸入層1個神經元。 隱藏層數為1,4個神經元。 輸出層1個神經元。 隱藏層的激活函數為f(x)=x,輸出層的激活函數為ReLU ...
一、基本概念 1、邏輯回歸與線性回歸的區別? 線性回歸預測得到的是一個數值,而邏輯回歸預測到的數值只有0、1兩個值。邏輯回歸是在線性回歸的基礎上,加上一個sigmoid函數,讓其值位於0-1之間,最后獲得的值大於0.5判斷為1,小於等於0.5判斷為0 二、邏輯回歸的推導 \(\hat y ...
進行微調(fine tune),使其向着想要的網絡去收斂。 分類時, ...
在大數據時代,數據挖掘是最關鍵的工作。大數據的挖掘是從海量、不完全的、有噪聲的、模糊的、隨機的大型數據庫中發現隱含在其中有價值的、潛在有用的信息和知識的過程,也是一種決策支持過程。其主要基於人工智能, ...
預測線性函數 z = w1 * x1 + w2 * x2 ...
神經網絡(Artificial Neural Network):全稱為人工神經網絡(ANN),是一種模仿生物神經網絡(動物的中樞神經系統,特別是大腦)的結構和功能的數學模型或計算模型。 部分原理: 下面是單個神經元的數學模型 ...
目錄 (1)分類 (2)回歸分析 (3)聚類 (4)關聯規則 (5)神經網絡方法 (6)Web數據挖掘 在大數據時代,數據挖掘是最關鍵的工作。大數據的挖掘是從海量、不完全的、有噪聲的、模糊的、隨機的大型數據庫中發現隱含 ...