【人工智能导论：模型与算法】LDA | adaBoosting
摘要：
【人工智能导论：模型与算法】 阅读全文
posted @ 2021-11-28 00:12 HBU_DAVID 阅读(135) 评论(0) 推荐(0) 编辑
【人工智能导论：模型与算法】信息熵 交叉熵
摘要：
【人工智能导论：模型与算法】 P124 交叉熵；梯度下降法；学习率 P127 信息熵；信息增益 这几个知识点需要科普一下。梯度下降和学习率在BP部分学习。 交叉熵：度量两个概率分布间的差异性信息。 信息熵：系统有序化程度的一个度量。香农用信息熵的概念来描述信源的不确定度。 信息熵：表示随机变量的不确 阅读全文
posted @ 2021-11-27 10:23 HBU_DAVID 阅读(132) 评论(0) 推荐(0) 编辑
RNN: Binary Addition
摘要：
Anyone Can Learn To Code an LSTM-RNN in Python (Part 1: RNN) - i am trask 阅读全文
posted @ 2021-11-18 17:35 HBU_DAVID 阅读(22) 评论(0) 推荐(0) 编辑
CNN: MINST
摘要：
import keras print(keras.__version__) 2.7.0 from keras import Sequential from keras.datasets import mnist from keras.layers import Conv2D, MaxPooling2 阅读全文
posted @ 2021-11-18 13:35 HBU_DAVID 阅读(68) 评论(0) 推荐(0) 编辑
【人工智能导论：模型与算法】第六章 思维导图
摘要：
picture ref：LeeML-Notes (datawhalechina.github.io) 阅读全文
posted @ 2021-11-17 19:29 HBU_DAVID 阅读(123) 评论(0) 推荐(0) 编辑
【人工智能导论：模型与算法】6.4 循环神经网络
摘要：
一文搞懂RNN（循环神经网络）基础篇 零基础入门深度学习(5) - 循环神经网络 阅读全文
posted @ 2021-11-16 21:21 HBU_DAVID 阅读(38) 评论(0) 推荐(0) 编辑
【人工智能导论：模型与算法】6.3 卷积神经网络 学习笔记 1 基础概念
摘要：
卷积（滤波）convolution： 针对像素点的空间依赖性来对图像进行处理的一种技术 卷积核：二维矩阵，矩阵中的数值为：对图像中与卷积核同样大小的子块像素点进行卷积计算时所采用的的权重 池化 pooling： 用某一区域子块的统计信息来刻画该区域中所有像素点呈现的空间分布模式，以替代区域子块中所有 阅读全文
posted @ 2021-11-14 20:02 HBU_DAVID 阅读(105) 评论(0) 推荐(0) 编辑
【cS231n Convolutional Neural Networks for Visual Recognition】Intuitive understanding of backpropagation
摘要：
已知 x0,x1,w0,w1,w2,y g = 1 / (1 + math.exp( -((x0 * w0) + (x1 * w1) + w2))) 损失函数 f = y - g 使用BP算法，调整w0,w1，w2使得 f <0.1 x0 = -1x1 = -2w0 = 2w1 = -3w2 = - 阅读全文
posted @ 2021-11-13 23:17 HBU_DAVID 阅读(19) 评论(0) 推荐(0) 编辑
sigmoid的导数的求解推导
摘要：
sigmoid的导数的求解推导 深度学习_激活函数及梯度 - 知乎 (zhihu.com) 阅读全文
posted @ 2021-11-13 18:10 HBU_DAVID 阅读(143) 评论(0) 推荐(0) 编辑
人工智能基础 教材确定
摘要：
人工智能基础 教材探索 2021.11.14 更新 跟多名老师交流后，决定改用《人工智能导论：模型与算法》做教材，内容新，能与最新知识接轨，学生学习意愿强。 Thanks：Pro. Wang si le；Pro Liu hai bo；Doc. Cui zhen chao 经过大约20天时间学习、研究 阅读全文
posted @ 2021-11-13 13:58 HBU_DAVID 阅读(287) 评论(0) 推荐(0) 编辑
【人工智能导论：模型与算法】慕课笔记1 误差反向传播 CODE
摘要：
目标值 与 误差值，反了。 迭代后，目标值趋近于 零，误差趋近于 目标值 1.73 。 没发现原因 ~ 跟LiuHB讨论，发现是对 梯度 理解的不够深刻。继续研究。 例子的原文： https://www.cnblogs.com/hbuwyg/p/15550275.html 带Python代码 y = 阅读全文
posted @ 2021-11-13 01:51 HBU_DAVID 阅读(79) 评论(0) 推荐(0) 编辑
【人工智能导论：模型与算法】慕课笔记2 误差反向传播-前馈神经网络
摘要：
阅读全文
posted @ 2021-11-12 21:52 HBU_DAVID 阅读(23) 评论(0) 推荐(1) 编辑
《人工智能导论》王万良 读书笔记6 BP神经网络 学习
摘要：
一个很好的例子： 阅读全文
posted @ 2021-11-11 19:06 HBU_DAVID 阅读(144) 评论(0) 推荐(0) 编辑
《人工智能导论》王万良 读书笔记5 8.2 BP神经网络
摘要：
BPNN结构 BP学习算法 BPNN在模式识别中的应用 算法没看明白，明日继续…… 阅读全文
posted @ 2021-11-10 23:42 HBU_DAVID 阅读(90) 评论(0) 推荐(0) 编辑
《人工智能导论》莫宏伟 第7章 读书笔记
摘要：
现阶段人工智能以机器感知智能为主，但已开始迈入从感知智能到认知智能的变迁阶段。 深度学习在认知方面的缺陷，使研究人员重新考虑传统认知学派的价值，将推理、逻辑等符号主义方法与现代机器学习方法相结合，提升机器的认知水平。 认知智能是比感知智能更先进的人工智能，相较于感知能力，认知能力的实现难度更大，对人 阅读全文
posted @ 2021-11-07 17:57 HBU_DAVID 阅读(385) 评论(0) 推荐(0) 编辑