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从零开始训练神经网络【学习笔记】[2-2].doc

资源包含文件：论文word+源码及数据+项目截图 研究的意义在于探索脉冲神经网络在目标检测上的应用，目前主流的脉冲神经网络训练算法有直接BP训练、STDP无监督训练和训练好的ANN的转化，虽然训练算法众多，但是SNN仍然没有一套成熟的训练算法。比如在较大较深的网络训练中，面临着脉冲信号的编码问题、训练开销大等问题。 详细介绍参考：https://biyezuopin.blog.csdn.net/article/details/125620502

一种径向基函数神经网络在线训练算法及其在 非线性控制中的应用

使用基于内核的激活功能为一击学习改善暹罗网络（ ） 人类通过很少的示例学习新事物，例如，一个孩子可以从一张图片中概括“狗”的概念，但是机器学习系统需要大量示例来学习其功能。 特别是当受到刺激时，人们似乎能够快速理解新概念，然后在将来的感知中认识到这些概念的变体。 机器学习作为一个领域已经在各种任务（例如分类，Web搜索，图像和语音识别）上取得了巨大的成功。 但是，这些模型通常在低数据情况下效果不佳。 ' 这是一次射击学习背后的主要动机。 用较少的示例训练模型，但无需大量重新训练即可将其推广到不熟悉的类别。 引文 如果您发现我们的代码有用，请考虑使用bibtex引用我们的工作： @incollection{jadon2021improving, title={Improving Siamese Networks for One-Shot Learning Using Kerne

最近，我是迁移学习的忠实粉丝。 通过迁移学习，使用预训练的神经网络对新的图像集合进行分类很简单。 在 MATLAB 中有许多即时可用的预训练网络：alexnet、googlenet、resnet50、vgg16、vgg19、resnet101、inceptionv3、inceptionresnetv2、squeezenet。 本示例将使用各种预训练深度学习网络的迁移学习来对各种细菌进行分类。 这将有助于减少人工分类的时间，并将错误分类的风险降至最低。 除了 zip 文件，您需要下载此示例1) https://www.dropbox.com/sh/7v78jjm1szvce8c/AACvvG6eWaa2gMYF5yVjWlfza?dl=0 2) https://www.dropbox.com/s/4662xcxiwy7vjjq/trainednetwork.mat?dl=0 这里有两

This add-in to the PSO Research toolbox (Evers 2009) aims to allow an artificial neural network (ANN or simply NN) to be trained using the Particle Swarm Optimization (PSO) technique (Kennedy, Eberhart et al. 2001). This add-in acts like a bridge or interface between MATLAB’s NN toolbox and the PSO Research Toolbox. In this way, MATLAB’s NN functions can call the NN add-in, which in turn calls the PSO Research toolbox for NN training. This approach to training a NN by PSO treats each PSO particle as one possible solution of weight and bias combinations for the NN (Settles and Rylander ; Rui Mendes 2002; Venayagamoorthy 2003). The PSO particles therefore move about in the search space aiming to minimise the output of the NN performance function. The author acknowledges that there already exists code for PSO training of a NN (Birge 2005), however that code was found to work only with MATLAB version 2005 and older. This NN-addin works with newer versions of MATLAB till versions 2010a. HELPFUL LINKS: 1. This NN add-in only works when used with the PSORT found at, http://www.mathworks.com/matlabcentral/fileexchange/28291-particle-swarm-optimization-research-toolbox. 2. The author acknowledges the modification of code used in an old PSO toolbox for NN training found at http://www.mathworks.com.au/matlabcentral/fileexchange/7506. 3. User support and contact information for the author of this NN add-in can be found at http://www.tricia-rambharose.com/ ACKNOWLEDGEMENTS The author acknowledges the support of advisors and fellow researchers who supported in various ways to better her understanding of PSO and NN which lead to the creation of this add-in for PSO training of NNs. The acknowledged are as follows: * Dr. Alexander Nikov - Senior lecturer and Head of Usaility Lab, UWI, St. Augustine, Trinidad, W.I. http://www2.sta.uwi.edu/~anikov/ * Dr. Sabine Graf - Assistant Professor, Athabasca University, Alberta, Canada. http://scis.athabascau.ca/scis/staff/faculty.jsp?id=sabineg * Dr. Kinshuk - Professor, Athabasca University, Alberta, Canada. http://scis.athabascau.ca/scis/staff/faculty.jsp?id=kinshuk * Members of the iCore group at Athabasca University, Edmonton, Alberta, Canada.

差异性隐私和联合学习。 精选笔记本，介绍如何使用差异隐私和联合学习来训练神经网络。 入门笔记本 在开始学习差异隐私和联合学习之前，了解张量很重要； 神经网络的基本数据结构。 了解张量： 创建简单的神经网络 使用MNIST数据创建密集网络 转移学习 大多数情况下，您不想自己训练整个卷积网络。 对大型图像集（例如ImageNet）进行现代ConvNets培训需要在多个GPU上花费数周的时间。 可以帮助您解决此问题。 什么是差异隐私？ 差异隐私是用于防止模型在学习过程中意外记住训练数据集中存在的秘密的一组技术。 为了使其正常工作，我们需要坚持以下几点： 向数据主体保证：不管有哪些研究，数据集或信息来源，都可以通过将您的数据用于任何分析中而不会受到不利影响或其他影响。 确保从敏感数据中学习的模型仅在学习他们应该学习的知识时，不会无意中学习从他们的数据中学到的知识 以下是一些笔记本，以进一

经典的神经网络权值训练程序，经典的神经网络权值训练程序，很难得很难得

自定义采集的图像数据集，浣熊、鱼、猫，用于尝试用自己的数据进行神经网络的训练，提供给大家，虽然质量一般，但是不需要自己一张张去弄了。