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神经网络和学习机器。

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简介：
针对计算机工程、电气工程和计算机科学等院系提供的研究生级别的神经网络课程，本书具有卓越的严谨性和易读性。作为一本精心组织且内容全面、始终保持更新的教材，它被广泛认为是神经网络领域从工程角度出发的最为详尽的论述。本书经过重新聚焦、修订和更名，以反映神经网络和学习机器的双重性，并认识到将这两个主题结合研究能使学科内容更加丰富。本书巧妙地融合了神经网络和机器学习的思想，从而在各自独立无法实现的任务中，能够完成更优越的学习任务。

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  • 机器学习、深度学习、神经网络与深度神经网络.docx
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    本文档探讨了机器学习的基础概念，并深入解析了深度学习及其核心组件——神经网络和深度神经网络的工作原理和发展现状。 1.1 机器学习算法 随着多年的发展，机器学习领域已经涌现出了多种多样的算法。例如支持向量机（SVM）、K近邻（KNN）、K均值聚类（K-Means）、随机森林、逻辑回归和神经网络等。 从这些例子可以看出，尽管神经网络在当前的机器学习中占据了一席之地，但它仅仅是众多算法之一。除了它之外，还有许多其他重要的技术被广泛使用。 1.2 机器学习分类 根据学习方式的不同，可以将机器学习分为有监督、无监督、半监督和强化学习四大类： - **有监督学习**：这种类型的学习涉及带有标签的数据集，在这些数据集中每个样本都包含特征X以及相应的输出Y。通过这种方式，算法能够从标记好的示例中进行训练，并逐步提高预测准确性。 - **无监督学习**：在这种情况下，提供给模型的是未标注的输入变量集合（即只有X），没有明确的目标或结果标签供参考。目标是让机器找出数据中的内在结构、模式或者群组等信息。 - **半监督学习**：该方法结合了有监督和无监督的特点，在训练过程中既利用带有标签的数据，也使用大量未标记的信息来改进模型性能。 - **强化学习**：这是一种通过试错机制进行的学习方式。在这种框架下，智能体（agent）执行操作并根据环境反馈获得奖励或惩罚作为指导信号，从而学会如何采取行动以最大化长期累积回报。 半监督方法的一个优点是它只需要少量的标注数据就能实现有效的训练，并且避免了完全依赖于无标签信息可能带来的不确定性问题。
     
  • MATLAB深度学习：包含机器学习、神经网络等...
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    本书深入浅出地介绍了如何使用MATLAB进行深度学习实践，涵盖机器学习和神经网络等多个领域，适合初学者与进阶读者参考。 开始使用MATLAB进行深度学习和人工智能的深入入门指南。本书首先介绍机器学习的基础知识，然后逐步过渡到神经网络、深度学习以及卷积神经网络的学习。《MATLAB 深度学习》一书在理论与应用相结合的基础上，采用 MATLAB 作为编程语言和工具来展示书中案例研究中的示例。 通过这本书，你将能够解决一些当今世界上的大数据问题、智能机器人以及其他复杂的数据难题。你会了解到深度学习是现代数据分析和使用中更为复杂的机器学习方面，并且更加智能化。 本书内容包括： - 使用MATLAB进行深度学习 - 发现神经网络及多层神经网络的工作原理 - 掌握卷积与池化层的运用方法 - 通过一个MNIST示例来实践这些知识 目标读者：希望使用 MATLAB 学习深度学习的人士。有一定 MATLAB 经验会更有帮助，但不是必须的。
     
  • 机器学习神经网络图表参考PPT
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    该PPT为机器学习中的神经网络提供全面的视觉参考资料，涵盖各种模型架构和算法示意图，适合研究与教学使用。 机器学习、神经网络、深度学习各个框架的绘图模板和配色方案。
     
  • （机器学习）分类器、神经网络及SVM等.ppt
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    本PPT深入浅出地介绍了机器学习中的几种重要模型和技术，包括分类器的基本概念、神经网络架构及其工作原理以及支持向量机(SVM)的应用。适合初学者和进阶学习者参考使用。 这份详细的PPT课件涵盖了KNN（最近邻算法）、贝叶斯分类器、神经网络和支持向量机的相关讲解。
     
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    本课程带领学生探索Python编程语言在机器学习和神经网络领域的应用，通过一系列实践实验加深理解。 在机器学习和认知科学领域，人工神经网络（artificial neural network, ANN）简称神经网络（neural network, NN）或类神经网络，是一种模仿生物神经网络结构与功能的数学模型或计算模型，主要用于函数估计或近似。这种系统由大量的联结在一起的人工神经元构成，并且大多数情况下能够根据外界信息自适应地改变内部结构。 现代人工神经网络可以看作一种非线性统计数据建模工具。每个单独的组件被称为“神经元”。一个典型的神经元模型包括输入变量（例如，x1、x2和x3），中间部分代表处理单元即实际的“神经元”，而输出则是函数hw,b(x)的结果。 整个过程可以概括为：输入 -> 处理 -> 输出。多个这样的神经元组合在一起就形成了人工神经网络。比如一个四层结构的人工神经网络，其中layer1是输入层、layer4是输出层，中间的layer2和layer3则被称作隐藏层。简单来说，典型的神经网络由三部分组成：输入层（接收外部数据）、若干个隐藏层（进行内部处理）以及最终的输出层（提供结果）。
     
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    本资料集包含了全面的图神经网络学习资源与演示文稿，旨在帮助研究者和开发者深入了解该领域核心概念、算法及应用。 寻找入门图神经网络（GNN）的优质资源来了解其基本原理、训练方法及各种变体的应用是很有帮助的。一个好的学习材料应该能够通俗易懂且全面覆盖这些内容，适合初学者系统地掌握相关知识。
     
  • 基于C++的多层神经网络机器学习库
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    这是一款基于C++开发的开源软件库，专注于实现高效的多层神经网络模型，为开发者和研究人员提供便捷且强大的机器学习工具。 C++实现的多层神经网络机器学习库包含多种激活函数：RELU, LEAKY_RELU, SIGMOID 和 SOFTMAX。该库提供了一个范例程序来指导如何构建模型、选择层数及各层维度，以及训练和确定错误率终止条件的方法。此库未使用矩阵库，因此运行速度非常快，在几秒钟内即可完成上百万次的训练任务。用户可以使用VS2017打开sln文件，并直接编译运行程序。
     
  • 深度神经网络之机器学习第六部分
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    本部分深入探讨深度神经网络在机器学习中的应用，重点讲解高级架构和算法，结合实际案例分析其在复杂数据集上的训练与优化技巧。 1. 全面比较卷积神经网络（CNN）与全连接网络的异同。 2. 推导神经网络前向传播及反向传播算法中的优化迭代公式。 3. 熟练掌握一种深度神经网络的算法及其应用，并提供在人脸识别、身份证识别以及通用手写体识别等方面的两个以上实际案例和效果；同时介绍transformer模型，将其与上述方法进行性能对比。