神经网络算法程序
下载地址，请到网盘的程序的位置处查找下载 matlab 代码运行后的效果如下。 没有整理与归纳的知识，一文不值！高度概括与梳理的知识，才是自己真正的知识与技能。 永远不要让自己的自由、好奇、充满创造力的想法被现实的框架所束缚，让创造力自由成长吧！ 多花时间，关心他（她）人，正如别人所关心你的。理想的腾飞与实现，没有别人的支持与帮助，是万万不能的。 本文转自wenglab...
DeepLearning.ai学习笔记（二）改善深层神经网络：超参数调试、正则化以及优化--Week2优化算法
1. Mini-batch梯度下降法 介绍 假设我们的数据量非常多，达到了500万以上，那么此时如果按照传统的梯度下降算法，那么训练模型所花费的时间将非常巨大，所以我们对数据做如下处理： 如图所示，我们以1000为单位，将数据进行划分，令\(x^{\{1\}}=\{x^{(1)},x^{(2)}……x^{(5000)}\}\), 一般地用\(x^{\{t\}},y^{\{t\}}\)来表示划分.....
[Step By Step]SAP HANA PAL 自组织映射神经网络算法Self -Organizing Maps实现案例SELFORGMAP
编程规范：http://www.cnblogs.com/omygod/archive/2013/05/07/3064441.html 1. PAL Setup 2. APP Setup 3. Run Time 4. Check data 我们创建了一个视图来查看数据： 5. 更改参数 6. 更改参数2...
![[Step By Step]SAP HANA PAL 自组织映射神经网络算法Self -Organizing Maps实现案例SELFORGMAP](https://ucc.alicdn.com/3hpepkwwfuoki/developer-article355162/20241017/c00c32d306ce4b41b5c8310c43b03285.png)
使用神经网络和遗传算法玩转 Flappy Bird
我们创建一个人工智能机器人，它能够学习如何把Flappy Bird这个游戏玩出最高分。这样，我们的小鸟就能安全地飞过一些障碍物了。在最好的情况下，它永远不会死。 欢迎阅读这篇完整的HTML5教程，本文展示了针对Flappy Bird游戏设计的机器学习算法。本实验的目标是使用神经网络和遗传算法编写一个人工智能游戏控制器。 因此，我们打算创建一个人工智能机器人，它能够学习如何把Flappy Bird....
[PAL规范]SAP HANA PAL 自组织映射神经网络算法Self -Organizing Maps编程规范SELFORGMAP
1. 生成规范： CALL SYSTEM.AFL_WRAPPER_GENERATOR ( ' <procedure name> ', 'AFLPAL', 'SELFORGMAP', <signature table>); 其中signature表应该具有的记录： 2. 调用方式： CALL <procedure name> ( <i...
![[PAL规范]SAP HANA PAL 自组织映射神经网络算法Self -Organizing Maps编程规范SELFORGMAP](https://ucc.alicdn.com/3hpepkwwfuoki/developer-article355171/20241017/fad57829d229486e80312724de88529f.png)
《深度学习：Java语言实现》一一2.5神经网络的理论和算法
2.5神经网络的理论和算法前面一节，你已经了解了使用机器学习进行数据分析的一般流程。这一节，我们会介绍神经网络的理论及算法（神经网络是机器学习众多方法之一），为接下来的深度学习内容做铺垫。虽然我们只是轻描淡写地说 “神经网络”，它们的历史其实极其悠久。首个公开的神经网络算法名为“感知器（Perceptron）”，这篇名为“The perceptron: A perceiving and Reco....
一文详解神经网络 BP 算法原理及 Python 实现
最近这段时间系统性的学习了 BP 算法后写下了这篇学习笔记，因为能力有限，若有明显错误，还请指正。 什么是梯度下降和链式求导法则 假设我们有一个函数 J(w)，如下图所示。 梯度下降示意图 现在，我们要求当 w 等于什么的时候，J(w) 能够取到最小值。从图中我们知道最小值在初始位置的左边，也就意味着如果想要使 J(w) 最小，w的值需要减小。而初始位置的切线的斜率a > 0（也即该...
神经网络算法Batch Normalization的分析与展望 | 大牛讲堂
雷锋网(公众号：雷锋网)按：作者罗恒，地平线机器人技术资深算法研究员。2011年博士毕业于上海交通大学，后随Yoshua Bengio从事博士后研究，2014年加入百度深度学习实验室，参与深度学习在搜索中应用、PaddlePaddle研发等工作。2016年加入地平线机器人公司，负责深度学习模型压缩与加速。 训练更深的神经网络近年来一直是深度学习领域的重要趋势之一，2015年初Goog...
AI 黑箱难题怎么破？基于神经网络模型的算法使机器学习透明化
编者按：人们可以训练人工智能 （AI）和机器人完成任务，但整个过程在黑箱中运作。我们并不知道 AI 和机器人是如何决策的。一家名为 OptimizingMind 的初创公司想要解决这个问题。这篇文章将讲述该公司对建立透明 AI 决策过程的愿景和大胆尝试。本文发表于 TechRepublic，作者 Hope Reese，原标题《 Transparent machine learn...
为啥神经网络里的BP算法花了那么久才被发明?
Roseblatt在五十年代就提出了感知机, 又过了将近30年, 多层神经网络的BP算法才得以普及。 而事实上这不过是微积分中链式法则的简单应用而已, 为什么要花这么久呢？ bengio在quora上这样回答道： 很多看似显而易见的想法只有在事后才变得显而易见。 在控制论中, 很早就开始应用链式反则来解决多层非线性系统。 但在80年代早期, 神经网络的输出是离散的, 这样就无法用基于梯度的方法来....
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