贝叶斯网络参数学习
课程项目-COL884（Spring'18）：人工智能的不确定性
创作者：Navreet Kaur [2015TT10917]
客观的：
警报贝叶斯网络给定数据的贝叶斯参数学习，每行最多有一个缺失值。
使用的算法：
期望最大化
目标：
这项任务的目的是获得学习贝叶斯网络的经验，并了解它们在现实世界中的价值。
设想：
医学诊断。 一些医学研究人员创建了贝叶斯网络，该网络对（某些）疾病和观察到的症状之间的相互关系进行建模。 作为计算机科学家，我们的工作是根据健康记录来学习网络的参数。 不幸的是，在现实世界中，某些记录缺少值。 我们需要尽力计算网络参数，以便以后可以将其用于诊断。
问题陈述：
我们得到了由研究人员创建的贝叶斯网络（如BayesNet.png所示），注意此处对八种诊断进行了建模：血容量不足，左心衰竭，过敏React，镇痛不足，肺栓塞，插管，弯管和断线。
2023-05-22 18:06:09
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主要介绍了单隐层网络的发展历程，发展期间遇到的问题机器解决方案，根据目标函数和网络结构列出其权重和阈值的递推公式，有助于加深对神经网络的理解，设计自己的网络或者目标函数。
2022-12-06 13:44:45
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为解决双向LLC谐振变换器中电压增益及软开关所面临的问题,对增益特性及软开关实现条件进行分析,并通过分析谐振网络参数对其特性的影响,针对谐振网络参数及变换器元件应力进行详细设计.最后搭建一台1kw功率的实验样机,通过实验验证了设计理论的可行性和有效性.
2022-07-10 20:51:26
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安全技术-网络信息-深海采矿升沉运动补偿神经网络参数自适应控制研究.pdf
2022-04-29 16:00:20
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此处开始谈论一个学习算法，它能在给定训练集时，为神经网络拟合参数。
和我们讨论的大多数学习算法一样，我们将从拟合神经网络参数的代价函数开始讲起。
重点讲解神经网络在分类问题中的应用。
假设我们有一个与上图类似的神经网络结构：
再假设我们有一个像这样的训练集：
其中有m组训练样本(x ^(i), y ^(i))。
用大写字母L来表示这个神经网络结构的总层数。（对于上图的网络结构，能够得出L = 4。）
接着用s_l来表示第l层的单元数，也就是神经元的数量，这其中不包括第L层的偏差单元。
我们将会考虑两种分类问题：
第一种是二元分类：
上面那个神经网络有四个输出单元，如果遇到二元分类问题
2022-04-28 20:12:03
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