逻辑回归是一种分类方法，而并不是回归方法。 逻辑回归（Logistic Regression）是一种广泛使用的线性分类算法，主要用于二分类问题。尽管它的名字中包含“回归”二字，但它实际上是一种分类算法。逻辑回归通过预测一个事件发生的概率，来决定该事件是否发生。 数据集： https://cdn.aibydoing.com/hands-on-ai/files/course-8-data.

利用CIFAR-10数据（彩色图像）集实现卷积神经网络（CNN）进行图像分类 1. 数据集准备 CIFAR-10 数据集包括 \(60,000\) 张 \(32 \times 32\) 的彩色图像，分成 \(10\) 类，每类 \(6,000\)张。其中 \(50,000\) 张用于训练，\(10,000\) 张用于测试。 1234567891011121314151617# 为训练和测试

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DNN实现手写数字识别具体步骤 深度学习在图像识别领域取得了巨大的成功，其中卷积神经网络（CNN）是最常见的模型之一，特别是在图像分类任务中。然而，即使不使用卷积神经网络，也可以通过其他类型的神经网络实现手写数字识别。以下是使用简单的多层感知器（DNN）实现手写数字识别的步骤： 数据准备： 首先，需要一个手写数字数据集，如MNIST数据集。这个数据集包含60,000个训练样本和10,000个

Transformer 输入部分 输入向量化(input embedding) 嵌入算法将每个输入词转换为向量,编码器接收向量列表作为输入。它通过将这些向量传递到“自我注意”层来处理此列表，然后传递到前馈神经网络，然后将输出向上发送到下一个编码器。 位置编码(position embedding) 位置编码的数学表达 对于每个位置 \(p\) 的编码，可以使用以下

DNN的定义 深度神经网络（Deep Neural Network，简称DNN）是一种包含多个隐藏层的神经网络。与传统的浅层神经网络相比，DNN能够学习更复杂的数据特征和模式，这使得它们在处理高维度数据和解决复杂问题方面表现出色。 DNN原理 DNN的原理基于以下几个关键概念： 层次结构：DNN由多个层次组成，包括输入层、多个隐藏层和输出层。每个层次包含多个神经元。 多层次

算法简介 BP算法，全称为反向传播算法（Backpropagation），是训练人工神经网络（Artificial Neural Network，ANN）的一种有效且广泛应用的方法。它是一种监督学习算法，用于根据输入数据和对应的目标输出数据，调整神经网络的权重，使得网络能够对输入数据做出正确的预测。 算法原理 BP算法，即误差反向传播算法（Back Propagation），是一种在神

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