bp神经网络提高准确率

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计算机视觉怎么给图像分类？KNN、SVM、BP神经网络、CNN、迁移学习供你选（附开源代码）

图像分类问题就是从固定的一组分类中，给输入图像分配标签的任务。这是计算机视觉的核心问题之一，尽管它看似简单，却在实际生活中有着各种各样的应用。 传统方式：功能描述和检测。 也许这种方法对于一些样本任务来说是比较好用的，但实际情况却要复杂得多。 因此，我们将使
行者武松 7年前 2279

UCL等三强联手提出完全可微自适应神经树：神经网络与决策树完美结合

【新智元导读】UCL、帝国理工和微软的研究人员合作，将神经网络与决策树结合在一起，提出了一种新的自适应神经树模型ANT，打破往局限，可以基于BP算法做训练，在MNIST和CIFAR-10数据集上的准确率高达到99%和90%。 神经网络的成功关键在于其表示学习
技术小能手 6年前 2110

反向传播算法最全解读，机器学习进阶必看！

目前网络上关于反向传播算法的教程已经很多，那我们还有必要再写一份教程吗？答案是‘需要’。 为什么这么说呢？我们教员Sanjeev最近要给本科生上一门人工智能的课，尽管网上有很多反向传播算法的教程，但他却找不到一份令他满意的教程，因此我们决定自己写一份关于反向传
云栖大讲堂 7年前 1062

《模式识别原理及工程应用》——第2章 基于贝叶斯决策理论的分类器 2.1 分类器的描述方法

第2章　基于贝叶斯决策理论的分类器 2.1　分类器的描述方法 分类器是一种计算机程序，它的设计目标是在通过学习后，可自动将数据分到已知类别。分类器常应用在搜索引擎以及各种检索程序中，同时也大量应用于数据分析与预测领域。分类器是一种机器学习程序，因此归为人工智
华章计算机 7年前 2074

深度学习进化编年大事记

本文来自AI新媒体量子位（QbitAI） 本文作者Andrew Fogg，可视化网页抓取网站Import.io的联合创始人。这篇文章阐明了人工智能、机器学习与深度学习的关系，进而讲述深度学习成长史，带你一文入门深度学习。 当你听到“深度学习”时，可以想象一个巨
行者武松 7年前 1292

深度|为什么 Deep Learning 最先在语音识别和图像处理领域取得突破？

Deep learning实际上同时推动了很多领域的发展。一个我所知道的例子是自然语言处理NLP中词向量（Word Embedding）方法对传统语言模型的提升[1]；而且我相信，deep learning还会进一步推动更多AI领域的发展。 当然，深度学习D
沉默术士 7年前 3073

数据挖掘与数据分析

一、数据挖掘和数据分析概述 数据挖掘和数据分析都是从数据中提取一些有价值的信息，二者有很多联系，但是二者的侧重点和实现手法有所区分。 数据挖掘和数据分析的不同之处： 1、在应用工具上，数据挖掘一般要通过自己的编程来实现需要掌握编程语言;而数据分析更多的是借助现
玄学酱 7年前 2463

数据有限时怎样调优深度学习模型

迁移学习 所谓迁移学习，就是将一个问题上训练好的模型通过简单的调整，使其适用一个新的问题，可以认为是一种模型调优的“取巧”方法。可以类比人的举一反三能力。 迁移学习的特点 1. 需求数据量少 假设有两个领域，一个领域已经有很多的数据，能成功地建一个模型，有一个
反向一觉 7年前 1561

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