- 写在前面：大家好！我是【AI 菌】，一枚爱弹吉他的程序员。我热爱AI、热爱分享、热爱开源！ 这博客是我对学习的一点总结与记录。如果您也对 深度学习、机器视觉、算法、Python、C++ 感兴趣，可以关注我的动态，我们一起学习，一起进步~ 我的博客地址为：【AI 菌】的博客 我的Github项目地址是：【AI 菌】的Github 本教程会持续更新，如果对您有帮助的话... 写在前面：大家好！我是【AI 菌】，一枚爱弹吉他的程序员。我热爱AI、热爱分享、热爱开源！ 这博客是我对学习的一点总结与记录。如果您也对 深度学习、机器视觉、算法、Python、C++ 感兴趣，可以关注我的动态，我们一起学习，一起进步~ 我的博客地址为：【AI 菌】的博客 我的Github项目地址是：【AI 菌】的Github 本教程会持续更新，如果对您有帮助的话...
- @Author：Runsen 当阅读一篇课文时，我们可以根据前面的单词来理解每个单词的，而不是从零开始理解每个单词。这可以称为记忆。卷积神经网络模型（CNN）不能实现这种记忆，因此引入了递归神经网络模型（RNN）来解决这一问题。RNN是带有循环的网络，允许信息持久存在。 RNN的应用有： 情绪分析（多对一，顺序输入） 机器翻译（多对多，顺序输入和顺序输出... @Author：Runsen 当阅读一篇课文时，我们可以根据前面的单词来理解每个单词的，而不是从零开始理解每个单词。这可以称为记忆。卷积神经网络模型（CNN）不能实现这种记忆，因此引入了递归神经网络模型（RNN）来解决这一问题。RNN是带有循环的网络，允许信息持久存在。 RNN的应用有： 情绪分析（多对一，顺序输入） 机器翻译（多对多，顺序输入和顺序输出...
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- 通信原理相关博文目录：目录 我们常在移动通信中遇到的卷积码就是一种非分组码，卷积码和信号处理中的卷积运算有关系吗？ 是不是就是信号处理中的卷积运算，先看看编码器的编码原理再说： 下面是一个比较实用的卷积码编码器： 它有三个移位寄存器D0,D1,D2和三个模2加法器，以及一个旋转开关组成，编码前，先将各级移位寄存器清零： 现在假设输入的信息码元是1101： 当输入的第一个... 通信原理相关博文目录：目录 我们常在移动通信中遇到的卷积码就是一种非分组码，卷积码和信号处理中的卷积运算有关系吗？ 是不是就是信号处理中的卷积运算，先看看编码器的编码原理再说： 下面是一个比较实用的卷积码编码器： 它有三个移位寄存器D0,D1,D2和三个模2加法器，以及一个旋转开关组成，编码前，先将各级移位寄存器清零： 现在假设输入的信息码元是1101： 当输入的第一个...
- 什么是神经网络 神经网络可以指向两种，一个是生物神经网络，一个是人工神经网络。 生物神经网络：一般指生物的大脑神经元，细胞，触点等组成的网络，用于产生生物的意识，帮助生物进行思考和行动。 人工神经网络（Artificial Neural Networks，简写为ANNs）也简称为神经网络（NNs）或称作连接模型（Connection Model），它是一种模仿... 什么是神经网络 神经网络可以指向两种，一个是生物神经网络，一个是人工神经网络。 生物神经网络：一般指生物的大脑神经元，细胞，触点等组成的网络，用于产生生物的意识，帮助生物进行思考和行动。 人工神经网络（Artificial Neural Networks，简写为ANNs）也简称为神经网络（NNs）或称作连接模型（Connection Model），它是一种模仿...
- 数据集是航空公司评论数据集 美联航 Twitter 用户评论数据是一个Twitter评论情绪数据，从2015年2月开始抓取的美国航空公司Twitter评论数据，并对每条评论进行情感评价，包括正面、负面和中性评价。同时，对负面评价给出了原因，如：延迟、服务粗鲁等。 import pandas as pd import numpy as np data = pd.r... 数据集是航空公司评论数据集 美联航 Twitter 用户评论数据是一个Twitter评论情绪数据，从2015年2月开始抓取的美国航空公司Twitter评论数据，并对每条评论进行情感评价，包括正面、负面和中性评价。同时，对负面评价给出了原因，如：延迟、服务粗鲁等。 import pandas as pd import numpy as np data = pd.r...
- 循环神经网络，Recurrent Neural Network。神经网络是一种节点定向连接成环的人工神经网络。这种网络的内部状态可以展示动态时序行为。不同于前馈神经网络的是，RNN可以利用它内部的记忆来处理任意时序的输入序列，这让它可以更容易处理如不分段的手写识别、语音识别等。 CNN处理图片，RNN处理文本，语音和视频 分类 完全递归网络（Fully rec... 循环神经网络，Recurrent Neural Network。神经网络是一种节点定向连接成环的人工神经网络。这种网络的内部状态可以展示动态时序行为。不同于前馈神经网络的是，RNN可以利用它内部的记忆来处理任意时序的输入序列，这让它可以更容易处理如不分段的手写识别、语音识别等。 CNN处理图片，RNN处理文本，语音和视频 分类 完全递归网络（Fully rec...
- 这是一个CNN大project 先看下数据集 每个文件夹有1942张图片，分别是anchor给与人安全感的人，negative坏人，positive 好人，以及测试数据集 预处理图片 DataLoader.py import cv2 import numpy as np import os # 建立数据集 anchor_path = "./Data/a... 这是一个CNN大project 先看下数据集 每个文件夹有1942张图片，分别是anchor给与人安全感的人，negative坏人，positive 好人，以及测试数据集 预处理图片 DataLoader.py import cv2 import numpy as np import os # 建立数据集 anchor_path = "./Data/a...
- TensorFlow是一个基于数据流编程（dataflow programming）的符号数学系统，被广泛应用于各类机器学习（machine learning）算法的编程实现，其前身是谷歌的神经网络算法库DistBelief Tensorflow拥有多层级结构，可部署于各类服务器、... TensorFlow是一个基于数据流编程（dataflow programming）的符号数学系统，被广泛应用于各类机器学习（machine learning）算法的编程实现，其前身是谷歌的神经网络算法库DistBelief Tensorflow拥有多层级结构，可部署于各类服务器、...
- KNN的工作原理 “近朱者赤，近墨者黑”可以说是 KNN 的工作原理。整个计算过程分为三步： 一、计算待分类物体与其他物体之间的距离； 二、统计距离最近的 K 个邻居； 三、对于 K 个最近的邻居，它们属于哪个分类最多，待分类物体就属于哪一类。 12345 K值的选择： 关于KNN为什么K值变大会造成欠拟合，K值过小会造成过拟合： 首先明确题目，K值是过大，... KNN的工作原理 “近朱者赤，近墨者黑”可以说是 KNN 的工作原理。整个计算过程分为三步： 一、计算待分类物体与其他物体之间的距离； 二、统计距离最近的 K 个邻居； 三、对于 K 个最近的邻居，它们属于哪个分类最多，待分类物体就属于哪一类。 12345 K值的选择： 关于KNN为什么K值变大会造成欠拟合，K值过小会造成过拟合： 首先明确题目，K值是过大，...
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- 多层感知器(神经网络) 从线性回归模型和对数几率回归模型本质上都是单个神经元 计算输入特征的加权 使用一个激活函数计算输出 单个神经元(二分类) 多和神经元(多分类) 但是单层神经元有缺陷 无法拟合“异或”运算 多去官网https://keras.io/zh/看看 因此多层感知器诞生 生物的 多层感知器(神经网络) 从线性回归模型和对数几率回归模型本质上都是单个神经元 计算输入特征的加权 使用一个激活函数计算输出 单个神经元(二分类) 多和神经元(多分类) 但是单层神经元有缺陷 无法拟合“异或”运算 多去官网https://keras.io/zh/看看 因此多层感知器诞生 生物的
- 什么是一维卷积 一维卷积 • 图中的输入的数据维度为8，过滤器的维度为5。与二维卷积类似，卷积后输出的数据维度为8−5+1=48−5+1=4。 • 如果过滤器数量仍为1，输入数据的channel数量变为16，即输入数据维度为 8 × 16 。这里channel的概念相当于自然语言处理中的embedding，而该输入数据代表8个单词，其中每个单词的词向量维度大小... 什么是一维卷积 一维卷积 • 图中的输入的数据维度为8，过滤器的维度为5。与二维卷积类似，卷积后输出的数据维度为8−5+1=48−5+1=4。 • 如果过滤器数量仍为1，输入数据的channel数量变为16，即输入数据维度为 8 × 16 。这里channel的概念相当于自然语言处理中的embedding，而该输入数据代表8个单词，其中每个单词的词向量维度大小...
- 已知下面两个序列： 求这两个序列的卷积。 求卷积的函数是conv，但是使用这个函数有个问题，就是下标问题，也就是求卷积之后的元素值的位置。因此，我们必须要定一个起始点和一个结束点。 方法： 是两个有限长序列，二者卷积的起始点和结束点定义为： 测试脚本： clcclearclose all nx = -3:3;x = [3,11,7,0... 已知下面两个序列： 求这两个序列的卷积。 求卷积的函数是conv，但是使用这个函数有个问题，就是下标问题，也就是求卷积之后的元素值的位置。因此，我们必须要定一个起始点和一个结束点。 方法： 是两个有限长序列，二者卷积的起始点和结束点定义为： 测试脚本： clcclearclose all nx = -3:3;x = [3,11,7,0...
- 引入： 能量有限而平均功率为0的信号称之为能量信号； 能量无限而平均功率有限的信号称之为功率信号；（如周期信号） 能量谱密度：能量信号的能量在频域上的分布； 功率谱密度：功率信号的功率在频域上的分布； 二者与频谱的不同之处： 首先是计算结果的不同； 其次是频谱图上纵轴上表示的是能量或功率的大小而非信号幅度的大小； 计算能量谱密度以及功率谱密度： 能量谱密度： 功率谱密度： ... 引入： 能量有限而平均功率为0的信号称之为能量信号； 能量无限而平均功率有限的信号称之为功率信号；（如周期信号） 能量谱密度：能量信号的能量在频域上的分布； 功率谱密度：功率信号的功率在频域上的分布； 二者与频谱的不同之处： 首先是计算结果的不同； 其次是频谱图上纵轴上表示的是能量或功率的大小而非信号幅度的大小； 计算能量谱密度以及功率谱密度： 能量谱密度： 功率谱密度： ...
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