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全部文章 / 学习笔记（共12篇）

数学建模模型

一——层次分析法适用于选择目的实例，选择方案权重不明确。（如：旅游）二——多属性决策模型适用于选择目的实例，但是选择方案权重明确。（如：优标）三——灰色预测模型适用于样本较少的实例。（如：股票）四——Dijkstra算法适用于选择最优路线的实例，每个目的地的路程需明确。（如：上学）五...

2021-08-19

0 396

Ele深度学习十一

RNN（基于lstm）循环神经网络（Recurrent Neural Network, RNN）是一类以序列（sequence）数据为输入，在序列的演进方向进行递归（recursion）且所有节点（循环单元）按链式连接的递归神经网络（recursive neural network）。对循环神经...

2021-08-19

0 416

Ele深度学习十

CNN(基于LeNet-5实例) CNN由纽约大学的Yann LeCun于1998年提出。CNN本质上是一个多层感知机，其成功的原因关键在于它所采用的局部连接和共享权值的方式，一方面减少了的权值的数量使得网络易于优化，另一方面降低了过拟合的风险。CNN是神经网络中的一种,的权值共享网络结构使之更类似...

2021-08-19

0 390

Ele深度学习九

mnist神经网络实例(keras) MNIST是一个入门级的计算机视觉数据集，它包含各种手写数字图片。下载下来的数据集被分成两部分：60000行的训练数据集（mnist.train）和10000行的测试数据集。每一个MNIST数据单元有两部分组成：一张包含手写数字的图片和一个对应的标签。每一张图片...

2021-08-19

0 467

Ele深度学习八

keras的蚊香实例关键代码 model = Sequential() model.add(Dense(units=8,activation='relu',input_dim=2)) model.add(Dense(units=8,activation='relu')) model.add(D...

2021-08-18

0 331

Ele深度学习六

两个x的简易神经网络关键代码 dedw1 = deda * dadz * dzdw1 #w1的斜率 dedw2 = deda * dadz * dzdw2 #w2的斜率 dedb = deda * dadz * dzdb #b的斜率 w1 = w1 - alp...

2021-08-18

0 372

Ele深度学习五

两个输入一个隐藏层将直线变为曲线

2021-08-10

0 336

Ele深度学习四

激活函数 sigmoid 函数也叫Logistic函数，用于隐层神经元输出，取值范围为(0,1)，它可以将一个实数映射到(0,1)的区间，可以用来做二分类。在特征相差比较复杂或是相差不是特别大时效果比较好。Sigmoid作为激活函数有以下优缺点：优点：平滑、易于求导。缺点：激活函数计算量大，反向传播...

2021-08-10

0 500

Ele深度学习三

梯度下降随机梯度下降和批量梯度下降随机梯度下降关键代码 x = xs[i] #xs，ys都是numpy的数组 y = ys[i] 批量梯度下降关键代码 k = 2*np.sum(xs**2)*w + np.sum(-2*xs*ys) #直接利用array的广播将xs,ys内的数据处...

2021-08-09

0 324

Ele深度学习二

rosenblatt平方误差适合训练数据集较小的情况关键代码 es = (ys - y_pre) ** 2 #平方误差 sum_e = np.sum(es) #平方误差和 ws = np.arange(0,3,0.1) #将区间为(0,3,0.1)的w数列带入for求e 绘制...

2021-08-05

0 515