ARM按照今年年初的路线图稳步推进，这个月如期带来了CMSIS5.7.0。 1、CMSIS5.7.0镜像下载：http://www.armbbs.cn/forum.php?mod=viewthread&tid=96992 2、首版单片机机器学习库教程发布：http://www.armbbs.cn/forum.php?mod=viewthread&tid=97329CMSIS-DSP： 升级到V1.8.0版本，更新较大。 （1）大量的Helium（单片机版Neon）API将陆续添加进来，并增加预编译选项ARM_MATH_HELIUM, ARM_MATH_MVEF 和 ARM_MATH_MVEI。 （2）新增SVM...
import numpy as npfrom matplotlib import pyplot as plt from sklearn import neighbors, datasets from matplotlib.colors import ListedColormap from sklearn.neural_network import MLPClassifier## 加载数据集np.random.seed(0) # 使用 scikit-learn 自带的 iris 数据集 iris=datasets.load_iris() # 使用前两个特征，方便绘图 X=iris.data[:,0:2] # 标记值 Y=iris.target data=np.hstack((X,Y.reshape(Y.size,1))) # ...
转自 飞鸟各投林 神经网络 神经网络(也称之为人工神经网络，ANN)算法是80年代机器学习界非常流行的算法，不过在90年代中途衰落。现在，携着“深度学习”之势，神经网络重装归来，重新成为最强大的机器学习算法之一。 神经网络的诞生起源于对大脑工作机理的研究。早期生物界学者们使用神经网络来模拟大脑。机器学习的学者们使用神经网络进行机器学习的实验，发现在视觉与语音的识别上效果都相当好。在BP算法(加速神经网络...
本篇讲述了神经网络的误差反向传播以及训练一个神经网络模型的流程更多内容参考 机器学习&深度学习神经网络可以理解为两个过程：信号的正向传播和误差的反向传播。在正向的传播过程中，计算方法为Sj=wijxi+bj，其中i是样本、j是层数。然后xj=f(Sj)，f为激活函数。引入激活函数的原因是可以带来一定的非线性特性。由于样本的y是在最后一层输出的，因此在计算误差的时候，需要从最后一层开始计算、针对与之关联的参数进行求梯度，获得...
之前在进行梯度下降时，通常我们让Θ等参数为0，这样的做法在逻辑回归中还是可行的，但是在神经网络中，如果你让所有的参数都初始化为0，这将意味着第二层的所有的激活单元都会有相同的值，同理，如果我们初始化所有的参数都是一个非0的数，结果也是一样的。例如在设置初始化参数Θ时，可以用如下方法：Theta1 = rand(10,11) * (2 *INIT_EPSILON)-INIT_EPSILON 小结一下使用神经网络时的步骤:网络结构:第一件要做的事是选择网络结构...
一个简单的神经网络结构：如图中如果 x1 x2 ∈{0,1}y1 = x1 && x2 那么我们的输出函数hΘx = g (-30 + 20x1+20x2)我们知道 g(x)的图像是 x1x2hΘ(x)00g(-30)≈001g(-10)≈010g(-10)≈011g(10)≈1所以我们有hΘ(x) ≈x1 & x2这就是一个AND函数，同理，我们可以写一个OR函数的模型： 我们有hΘ(x) ≈x1 | x2 我们可以利用这些类似的神经元足额和起来成为更加复杂的运算，例如如果我们想要实现一个XNOR。首先，构造一个能表达（Nx1）A...
更新：文章迁移到了这里。http://lanbing510.info/2014/11/07/Neural-Network.html，有对应的PPT链接。 注：整理自向世明老师的PPT 看不到图片的同学能够直接打开链接：https://app.yinxiang.com/shard/s31/sh/61392246-7de4-40da-b2fb-ccfd4f087242/259205da4220fae3内容提要1 发展历史 2 前馈网络（单层感知器，多层感知器。径向基函数网络RBF） 3 反馈网络（Hopfield网络。联想存储网络，SOM。Boltzman及受限的玻尔兹曼机RBM，D...
原文见http://blog.csdn.net/abcjennifer/article/details/7758797，添加了一些自己的理解本栏目（Machine learning）包括单参数的线性回归、多参数的线性回归、Octave Tutorial、Logistic Regression、Regularization、神经网络、机器学习系统设计、SVM（Support Vector Machines 支持向量机）、聚类、降维、异常检测、大规模机器学习等章节。所有内容均来自Standford公开课machinelearning中Andrew老师的讲解。（https://class.c...
具体原理网址：http://wenku.baidu.com/link?url=zSDn1fRKXlfafc_tbofxw1mTaY0LgtH4GWHqs5rl8w2l5I4GF35PmiO43Cnz3YeFrrkGsXgnFmqoKGGaCrylnBgx4cZC3vymiRYvC4d3DF3自组织特征映射神经网络（Self-Organizing Feature Map。也称Kohonen映射），简称为SMO网络，主要用于解决模式识别类的问题。SMO网络属于无监督学习算法，与之前的Kmeans算法类似。所不同的是，SMO网络不需要预先提供聚类的数量，类别的数量是由网络自动识别出来的。...
一、BP神经网络的概念 BP神经网络是一种多层的前馈神经网络，其基本的特点是：信号是前向传播的，而误差是反向传播的。详细来说。对于例如以下的仅仅含一个隐层的神经网络模型：(三层BP神经网络模型)BP神经网络的过程主要分为两个阶段。第一阶段是信号的前向传播，从输入层经过隐含层。最后到达输出层；第二阶段是误差的反向传播，从输出层到隐含层。最后到输入层，依次调节隐含层到输出层的权重和偏置，输入层到隐含层的权重和...
一个元素的输出能够部分地影响作用于该元素的输入，从而造成一个或多个围绕该系统进行信号传输的封闭路径时，则动态系统中存在反馈（feedback）。原文：http://blog.csdn.net/lxytsos/article/details/45176085
8.1非线性假设（1）无论线性回归还是逻辑回归当特征量太多时，计算的负荷会非常大。如50x50像素有2500特征，如果两两组合将会有25002/2个（接近300万个特征）。普通的线性回归和逻辑回归模型不能有效处理这么多特征，这时候需要用神经网络了。8.2神经元和大脑大脑的某一块可以经过学习，学会其他功能，比如某一块感受触觉，但是接受视觉训练之后，能够感受视觉。8.3模型表示1（1）神经元有树突和轴突，许多树突接受电信号，一个轴突...
python数据分析个人学习读书笔记-目录索引 19章卷积神经网络 本章介绍现阶段神经网络中非常火的模型——卷积神经网络，它在计算机视觉中有着非常不错的效果。不仅如此，卷积神经网络在非图像数据中也有着不错的表现，各项任务都有用武之地，可谓在机器学习领域遍地开花。那么什么是卷积呢？网络的核心就在于此，本章将带大家一步步揭开卷积神经网络的奥秘。 19.1卷积操作原理 卷积神经网络也是神经网络的一种，本质上来说都...
序列数据案例 循环神经网络RNN
深度学习之卷积神经网络 卷积神经网络