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adaboost 神经网络 相关的博客

神经网络的激活函数总结

导言 激活函数在神经网络中具有重要的地位。在SIGAI之前的公众号文章“理解神经网络的激活函数”中，我们回答了3个关键的问题： 为什么需要激活函数？ 什么样的函数能用作激活函数？ 什么样的函数是好的激活函数？ 这篇文章从理论的角度介绍了激活函数的作用。承接上
1833619571093157 7年前 2231

深度卷积神经网络演化历史及结构改进脉络-40页长文全面解读

早期成果 卷积神经网络是各种深度神经网络中应用最广泛的一种，在机器视觉的很多问题上都取得了当前最好的效果，另外它在自然语言处理，计算机图形学等领域也有成功的应用。 第一个真正意义上的卷积神经网络由LeCun在1989年提出[1]，后来进行了改进，它被用于手写字
技术小能手 7年前 5196

理解计算 从根号2到AlphaGo 第3季神经网络的数学模型

1910年，英国哲学家伯特兰·罗素（Bertrand Russell ）和其老师怀特海（Alfred North Whitehead）合著的《数学原理》一书问世，这本书是如此的深奥，尤其对中国人而言，因为直到100多年后的今天，仍然没有完整而权威的中译本(能看
sigai大讲堂 7年前 1677

看了这篇文章，了解深度卷积神经网络在目标检测中的进展

近些年来，深度卷积神经网络（DCNN）在图像分类和识别上取得了很显著的提高。回顾从 2014 到 2016 这两年多的时间，先后涌现出了 R-CNN，Fast R-CNN, Faster R-CNN, ION, HyperNet, SDP-CRC, YOLO
玄学酱 8年前 1752

【机器学习笔记之四】Adaboost 算法

本文结构： 什么是集成学习？ 为什么集成的效果就会好于单个学习器？ 如何生成个体学习器？ 什么是 Boosting? Adaboost 算法？ 什么是集成学习 集成学习就是将多个弱的学习器结合起来组成一个强的学习器。 这就涉及到，先产生一组‘个体学习器’，再
angel_kitty 8年前 1051

集成学习之Adaboost算法原理小结

1. 回顾boosting算法的基本原理 　　　　在集成学习原理小结中，我们已经讲到了boosting算法系列的基本思想，如下图： 　　　　从图中可以看出，Boosting算法的工作机制是首先从训练集用初始权重训练出一个弱学习器1，根据弱学习的学习误差率表现来
文艺小青年 8年前 1486

scikit-learn Adaboost类库使用小结

1. Adaboost类库概述 　　　　scikit-learn中Adaboost类库比较直接，就是AdaBoostClassifier和AdaBoostRegressor两个，从名字就可以看出AdaBoostClassifier用于分类，AdaBoostRe
文艺小青年 8年前 1809

书籍:机器学习和图像处理实战 Practical Machine Learning and Image Processing - 2019.pdf

简介 使用Python中的机器学习和神经网络，深入了解图像处理方法和算法。本书从环境设置开始，理解基本的图像处理术语，并探索对实现本书中讨论的算法有用的Python概念。然后，您将详细介绍所有核心图像处理算法，然后再转到最大的计算机视觉库：OpenCV。您将
python人工智能命理 6年前 2328

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