Wesley13 Wesley13
3年前
R语言实现人工神经网络预测实例
R语言中很多包(package)关于神经网络,例如nnet、AMORE、neuralnet以及RSNNS。nnet提供了最常见的前馈反向传播神经网络算法。AMORE包则更进一步提供了更为丰富的控制参数,并可以增加多个隐藏层。neuralnet包的改进在于提供了弹性反向传播算法和更多的激活函数形式。RSNNS则是连接R和SNNS的工具,在R中即可直接调用SNN
Stella981 Stella981
3年前
Python实现bp神经网络识别MNIST数据集
前言训练时读入的是.mat格式的训练集,测试正确率时用的是png格式的图片代码!/usr/bin/envpython3codingutf8importmathimportsysimportosimportnumpyasnpfromPIL
Wesley13 Wesley13
3年前
KNN分类算法原理分析及代码实现
1、分类与聚类的概念与区别分类:是从一组已知的训练样本中发现分类模型,并且使用这个分类模型来预测待分类样本。目前常用的分类算法主要有:朴素贝叶斯分类算法(NaïveBayes)、支持向量机分类算法(SupportVectorMachines)、KNN最近邻算法(kNearestNeighbors)、神经网络算法(NNet)以及决策树(De
人工智能人才培养
No.1第一天一、机器学习简介与经典机器学习算法介绍什么是机器学习?机器学习框架与基本组成机器学习的训练步骤机器学习问题的分类经典机器学习算法介绍章节目标:机器学习是人工智能的重要技术之一,详细了解机器学习的原理、机制和方法,为学习深度学习与迁移学习打下坚实的基础。二、深度学习简介与经典网络结构介绍神经网络简介神经网络组件简介神经网络训练方法卷积神经网络介
四儿 四儿
1年前
点云标注的算法优化与性能提升
点云标注的算法优化和性能提升是提高自动驾驶技术的关键因素。通过优化算法和提升性能,可以获得更准确、更高效的结果。首先,算法优化可以通过使用先进的深度学习模型和算法来实现。例如,使用三维卷积神经网络(CNN)可以提取点云中的特征信息,提高障碍物检测和车道线标
SPI扩展点在业务中的使用及原理分析 | 京东物流技术团队
目前仓储中台和京喜BP的合作主要通过SPI扩展点的方式。好处就是对修改封闭、对扩展开放,中台不需要关心BP的业务实现细节,通过对不同BP配置扩展点的接口来达到个性化的目的。目前京喜BP主要提供两种方式的接口实现,一种是jar包的方式,一种是提供jsf接口。