chinese直男口爆体育生外卖, 99久久er热在这里只有精品99, 又色又爽又黄18禁美女裸身无遮挡, gogogo高清免费观看日本电视,私密按摩师高清版在线,人妻视频毛茸茸,91论坛 兴趣闲谈,欧美 亚洲 精品 8区,国产精品久久久久精品免费

0
  • 聊天消息
  • 系統(tǒng)消息
  • 評論與回復
登錄后你可以
  • 下載海量資料
  • 學習在線課程
  • 觀看技術(shù)視頻
  • 寫文章/發(fā)帖/加入社區(qū)
會員中心
創(chuàng)作中心

完善資料讓更多小伙伴認識你,還能領(lǐng)取20積分哦,立即完善>

3天內(nèi)不再提示

BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)樣本的獲取方法

科技綠洲 ? 來源:網(wǎng)絡(luò)整理 ? 作者:網(wǎng)絡(luò)整理 ? 2024-07-11 10:50 ? 次閱讀
加入交流群
微信小助手二維碼

掃碼添加小助手

加入工程師交流群

BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Backpropagation Neural Network)是一種基于誤差反向傳播算法的多層前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),廣泛應(yīng)用于模式識別、分類、預(yù)測等領(lǐng)域。在構(gòu)建BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型之前,獲取高質(zhì)量的訓練樣本是至關(guān)重要的。

  1. 數(shù)據(jù)收集

數(shù)據(jù)收集是構(gòu)建BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的第一步。根據(jù)研究領(lǐng)域和應(yīng)用場景的不同,數(shù)據(jù)來源可以分為以下幾種:

1.1 實驗數(shù)據(jù):通過實驗或觀察獲得的數(shù)據(jù),如生物實驗、化學實驗等。

1.2 傳感器數(shù)據(jù):通過傳感器收集的數(shù)據(jù),如溫度、濕度、壓力等。

1.3 網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù):從互聯(lián)網(wǎng)上收集的數(shù)據(jù),如文本、圖片、視頻等。

1.4 公共數(shù)據(jù)集:使用公開的數(shù)據(jù)集,如UCI機器學習庫、Kaggle競賽數(shù)據(jù)等。

1.5 專家知識:根據(jù)專家的經(jīng)驗或知識構(gòu)建的數(shù)據(jù)。

在選擇數(shù)據(jù)來源時,需要考慮數(shù)據(jù)的質(zhì)量和數(shù)量。高質(zhì)量的數(shù)據(jù)可以提高模型的準確性和泛化能力,而足夠的數(shù)據(jù)量可以避免過擬合。

  1. 數(shù)據(jù)預(yù)處理

數(shù)據(jù)預(yù)處理是將原始數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為適合BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓練的格式。數(shù)據(jù)預(yù)處理的步驟包括:

2.1 數(shù)據(jù)清洗:去除數(shù)據(jù)中的噪聲、異常值和缺失值。

2.2 數(shù)據(jù)標準化:將數(shù)據(jù)縮放到一個統(tǒng)一的范圍,如[0, 1]或[-1, 1]。常用的標準化方法有最小-最大標準化、Z分數(shù)標準化等。

2.3 數(shù)據(jù)歸一化:將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為具有相同方差的分布,如高斯分布。常用的歸一化方法有對數(shù)變換、Box-Cox變換等。

2.4 數(shù)據(jù)離散化:將連續(xù)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為離散數(shù)據(jù),以適應(yīng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的離散性。

2.5 數(shù)據(jù)編碼:將非數(shù)值數(shù)據(jù)(如文本、圖像)轉(zhuǎn)換為數(shù)值數(shù)據(jù)。常用的編碼方法有獨熱編碼、詞嵌入等。

  1. 特征選擇

特征選擇是從原始數(shù)據(jù)中選擇對模型預(yù)測最有用的特征。特征選擇的方法包括:

3.1 過濾方法:根據(jù)特征的統(tǒng)計特性(如方差、相關(guān)性)進行選擇。

3.2 包裝方法:使用模型(如決策樹、隨機森林)評估特征的重要性。

3.3 嵌入方法:在模型訓練過程中自動進行特征選擇。

3.4 降維方法:使用主成分分析(PCA)、線性判別分析(LDA)等方法降低數(shù)據(jù)的維度。

  1. 數(shù)據(jù)增強

數(shù)據(jù)增強是通過生成新的訓練樣本來增加數(shù)據(jù)集的多樣性,提高模型的泛化能力。數(shù)據(jù)增強的方法包括:

4.1 旋轉(zhuǎn)、平移、縮放等幾何變換。

4.2 顏色變換、亮度調(diào)整等圖像處理方法。

4.3 隨機噪聲、缺失值等數(shù)據(jù)擾動。

4.4 對比樣本、合成樣本等樣本生成方法。

  1. 樣本劃分

將收集到的數(shù)據(jù)劃分為訓練集、驗證集和測試集。訓練集用于模型的訓練,驗證集用于模型的調(diào)參和正則化,測試集用于評估模型的性能。通常,訓練集占總數(shù)據(jù)的70%,驗證集占15%,測試集占15%。

  1. 樣本平衡

在某些情況下,數(shù)據(jù)集中的類別分布可能是不平衡的,即某些類別的樣本數(shù)量遠多于其他類別。這可能導致模型對多數(shù)類過于敏感,而忽略少數(shù)類。為了解決這個問題,可以采用以下方法:

6.1 重采樣:通過增加少數(shù)類的樣本數(shù)量或減少多數(shù)類的樣本數(shù)量來平衡數(shù)據(jù)集。

6.2 權(quán)重調(diào)整:為不同類別的樣本分配不同的權(quán)重,使模型在訓練過程中更加關(guān)注少數(shù)類。

6.3 合成樣本:使用SMOTE(Synthetic Minority Over-sampling Technique)等方法生成新的少數(shù)類樣本。

  1. 樣本評估

在模型訓練過程中,需要定期對樣本進行評估,以監(jiān)控模型的性能。常用的評估指標包括:

7.1 準確率(Accuracy):正確預(yù)測的樣本數(shù)占總樣本數(shù)的比例。

7.2 精確率(Precision):正確預(yù)測為正的樣本數(shù)占預(yù)測為正的樣本數(shù)的比例。

7.3 召回率(Recall):正確預(yù)測為正的樣本數(shù)占實際為正的樣本數(shù)的比例。

7.4 F1分數(shù)(F1 Score):精確率和召回率的調(diào)和平均值。

7.5 混淆矩陣(Confusion Matrix):展示模型預(yù)測結(jié)果與實際標簽之間的關(guān)系。

聲明:本文內(nèi)容及配圖由入駐作者撰寫或者入駐合作網(wǎng)站授權(quán)轉(zhuǎn)載。文章觀點僅代表作者本人,不代表電子發(fā)燒友網(wǎng)立場。文章及其配圖僅供工程師學習之用,如有內(nèi)容侵權(quán)或者其他違規(guī)問題,請聯(lián)系本站處理。 舉報投訴
  • 傳感器
    +關(guān)注

    關(guān)注

    2573

    文章

    53860

    瀏覽量

    779906
  • 數(shù)據(jù)
    +關(guān)注

    關(guān)注

    8

    文章

    7292

    瀏覽量

    93386
  • BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

    關(guān)注

    2

    文章

    127

    瀏覽量

    31341
  • 機器學習
    +關(guān)注

    關(guān)注

    66

    文章

    8528

    瀏覽量

    135873
收藏 人收藏
加入交流群
微信小助手二維碼

掃碼添加小助手

加入工程師交流群

    評論

    相關(guān)推薦
    熱點推薦

    labview BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的實現(xiàn)

    請問:我在用labview做BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實現(xiàn)故障診斷,在NI官網(wǎng)找到了機器學習工具包(MLT),但是里面沒有關(guān)于這部分VI的幫助文檔,對于”BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類“這個范例有很多不懂的地方,
    發(fā)表于 02-22 16:08

    基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的辨識

    基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的辨識
    發(fā)表于 01-04 13:37

    基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的手勢識別系統(tǒng)

      摘 要:本文給出了采用ADXL335加速度傳感器來采集五個手指和手背的加速度三軸信息,并通過ZigBee無線網(wǎng)絡(luò)傳輸來提取手勢特征量,同時利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法進行誤差分析來實現(xiàn)手勢識別的設(shè)計
    發(fā)表于 11-13 16:04

    【案例分享】基于BP算法的前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

    `BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)首先給出只包含一個隱層的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型(兩層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)): BP
    發(fā)表于 07-21 04:00

    BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)數(shù)學知識分享

    一文看懂BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)數(shù)學知識
    發(fā)表于 06-16 07:14

    分享一種400×25×2的三層BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

    本文首先簡單的選取了少量的樣本并進行樣本歸一化,這樣就得到了可供訓練的訓練集和測試集。然后訓練了400×25×2的三層BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),最后對最初步的模型進行了誤差分析并找到了一種效果顯著
    發(fā)表于 07-12 06:49

    基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的PID控制

    最近在學習電機的智能控制,上周學習了基于單神經(jīng)元的PID控制,這周研究基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的PID控制。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有任意非線性表達能力,可以通過對系統(tǒng)性能的學習來實現(xiàn)具有最佳組合的PID控
    發(fā)表于 09-07 07:43

    基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的小麥病害診斷知識獲取

    為了從神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)獲取易于理解的知識,以小麥病害診斷為例,研究了BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的規(guī)則抽取,提出一種基于結(jié)構(gòu)分析的BP
    發(fā)表于 07-30 09:18 ?13次下載

    BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)風速預(yù)測方法

    針對BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)風速預(yù)測中存在的結(jié)構(gòu)不確定以及網(wǎng)絡(luò)過度擬合的問題,利用遺傳算法的全局搜索能力和模糊聚類算法的數(shù)據(jù)篩選能力,分別對BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
    發(fā)表于 11-10 11:23 ?5次下載
    <b class='flag-5'>BP</b><b class='flag-5'>神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)</b>風速預(yù)測<b class='flag-5'>方法</b>

    BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)概述

    BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一類基于誤差逆向傳播 (BackPropagation, 簡稱 BP) 算法的多層前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),BP算法是迄今最成功的
    的頭像 發(fā)表于 06-19 15:17 ?4.5w次閱讀
    <b class='flag-5'>BP</b><b class='flag-5'>神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)</b>概述

    BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)原理及應(yīng)用

    BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)原理及應(yīng)用說明。
    發(fā)表于 04-27 10:48 ?15次下載

    bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)區(qū)別是什么

    BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Backpropagation Neural Network)和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Convolutional Neural Network,簡稱CNN)是兩種不同類型的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
    的頭像 發(fā)表于 07-03 10:12 ?3017次閱讀

    反向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的區(qū)別

    反向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Backpropagation Neural Network,簡稱BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò))是一種多層前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),它通過反向傳播算法來調(diào)整網(wǎng)
    的頭像 發(fā)表于 07-03 11:00 ?1489次閱讀

    BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的區(qū)別

    BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Artificial Neural Networks,簡稱ANNs)之間的關(guān)系與區(qū)別,是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)領(lǐng)域中一個基礎(chǔ)且重要的話題。本文將從定義、結(jié)構(gòu)、算法、應(yīng)用及
    的頭像 發(fā)表于 07-10 15:20 ?2651次閱讀

    BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)最少要多少份樣本

    等。然而,BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓練需要大量的樣本數(shù)據(jù),需要根據(jù)問題的復雜性、數(shù)據(jù)的可用性和計算資源等因素,綜合確定樣本數(shù)量以保證網(wǎng)絡(luò)的泛化能力。
    的頭像 發(fā)表于 07-11 10:31 ?1574次閱讀