在数据框中打印多层感知器ANN预测值
多层感知器（Artificial Neural Network，ANN）是一种基于人工神经网络的机器学习模型，用于解决分类和回归问题。它由多个神经元层组成，每个神经元层与下一层之间存在连接，通过这些连接传递和处理数据。
多层感知器的优势包括：
- 强大的非线性建模能力：多层感知器可以学习和表示复杂的非线性关系，适用于处理各种复杂的数据模式。
- 适应性强：多层感知器可以通过训练来适应不同的数据集和问题，具有较强的泛化能力。
- 并行计算：多层感知器的神经元可以并行计算，加速模型的训练和推断过程。
多层感知器在许多领域都有广泛的应用场景，包括但不限于：
- 图像识别：多层感知器可以用于图像分类、目标检测和人脸识别等任务。
- 自然语言处理：多层感知器可以用于文本分类、情感分析和机器翻译等任务。
- 金融预测：多层感知器可以用于股票价格预测、风险评估和信用评分等任务。
- 医学诊断：多层感知器可以用于疾病诊断、药物设计和基因表达分析等任务。
腾讯云提供了多个与多层感知器相关的产品和服务，包括：
- 腾讯云机器学习平台（https://cloud.tencent.com/product/tiia）：提供了丰富的机器学习算法和模型训练工具，可用于构建和训练多层感知器模型。
- 腾讯云人工智能计算平台（https://cloud.tencent.com/product/tia）：提供了高性能的人工智能计算资源，可用于加速多层感知器的训练和推断过程。
- 腾讯云数据处理平台（https://cloud.tencent.com/product/dp）：提供了强大的数据处理和分析工具，可用于预处理和分析多层感知器的输入数据。
以上是关于多层感知器的概念、优势、应用场景以及腾讯云相关产品的介绍。希望对您有所帮助！
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为了编写一个简单的人工智能程序来玩游戏，我需要什么知识？
machine-learning、algorithms、beginner、reinforcement-learning、training
我是B.Sc毕业生。我的课程之一是“机器学习入门”，我一直想在这门课上做一个个人项目。
我最近听说了不同的人工智能训练来玩游戏，如马里奥，围棋等。
为了训练一个简单的人工智能程序来玩游戏，我需要获得什么知识？对于初学者来说，你推荐什么游戏？
这是我目前在机器学习中所知道的-
课程介绍和机器学习。K-最近邻算法和K-均值算法
统计推断
高斯混合模型(GMM)与期望最大化
可能是近似正确的模型，包括泛化界和模型选择。
基本的超平面算法:感知器和Winnow。
支持向量机(SVM)
核粒
促进弱学习者向强学习者学习: AdaBoost
边缘-感知器
回归
PCA
决策树
决策树修剪与随机林
浏览 0提问于2017-01-04得票数 9
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人工智能、ML、神经网络、深度学习和数据挖掘的区别
artificial-intelligence、machine-learning、neural-networks、data-mining
我最近开始探索机器学习(ML)领域。我想我理解了ML和AI在高层次上的区别，但我想更准确地理解这些常用概念之间的区别。
经过一些研究，我得出了这些领域的以下界限。我是正确的还是不准确的？
AI :人工智能是给机器的智能，用来模拟人类的智能，比如在环境中的反应和行为。它可以包括机器学习，自然语言处理，机器人，一般智能或强人工智能，其他。它是ML的超集
ML是AI的特定领域，它帮助开发基于样本数据(训练数据)的程序，而不是硬编码规则/编程(如求和/乘法)。机器学习基本上是从过去的数据中学习，然后预测/分类给定的输入。例如，它可以在推荐引擎/欺诈检测/图像处理等方面提供帮助。
深度学习:- DL是M
浏览 0提问于2018-03-04得票数 3
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用LingPipe进行层次式情感分析
machine-learning、nlp、sentiment-analysis
这是在使用LingPipe机器学习工具进行情感分析的背景下进行的。如果一个大段落中的句子有积极/消极的情绪，我就得把它分类。我知道在LingPipe中有以下方法
根据段落的极性--负或正--对整个段落进行分类。
在这里，我还不知道句子的极性。我们仍然停留在段落层面。如何确定段落中句子的极性，段落中的句子是否是正反句？我知道，如果一个句子是主观的/客观的，LingPipe是能够分类的。所以用这种方法.
，，，我是否应该首先对进行一组主观/客观的LingPipe训练。paragraph.Train 使用经过训练的模型从测试中提取出所有的主观句子。基于所提取的主观句子的LingPipe分类器通过手动
浏览 5提问于2011-09-21得票数 1
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在google云中，哪个是最佳的选择调用训练机器学习模型？
python、google-cloud-platform、gcp-ai-platform-training
我在python中有一个经过训练的机器学习模型来获得一个回归输出，这个模型是用scikit- learning训练的。
我想将这个预测插入到防火墙中，我将使用云函数来完成它，每天使用云调度程序来调度它。
我的问题是我要把这个受过训练的机器学习模型藏在哪里？
我能把它存储到google存储中并在云函数中调用它来获得预测吗？
还是我应该把它存储在人工智能平台上？
如果答案是进入人工智能平台，为什么？如果我把它存储到AI平台上，我有什么优势？我能用那里的新数据训练模型吗？
我一直在读到，这是可能的，但我不知道为什么更好，如何更好
浏览 3提问于2019-10-28得票数 0
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Weka多层感知器归一化值的提取
java、matlab、machine-learning、neural-network、weka
我有一个机器学习方案，在这个方案中，我使用来自Weka的java类在matlab脚本中实现机器学习。然后，我将分类器的模型上载到数据库，因为我需要在不同的机器上使用不同的语言(obj-c)执行分类。网络的评估对于编程来说是相当简单的，但我需要WEKA在训练之前用来归一化数据集的值，以便我可以在以后的网络评估中使用它们。有人知道如何获得weka用于训练多层感知器网络的归一化因子吗？我更喜欢用Java来回答。
浏览 0提问于2013-08-22得票数 0
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为什么只有一种人工神经元？
deep-learning、neural-network、perceptron
我觉得奇怪的是，在过去十年里发明了这么多深入的学习技巧和改进，但我从未听说过有人尝试不同的人工神经元模型，而不是基于感知器的模型：
y = w*x + b
我还没能在网上找到很多信息，这是令人惊讶的。我不是一个机器学习专家，但从我所知的一点来看，至少对我来说，尝试其他选择是有意义的。一个微不足道的例子，如果网络中有一个由神经元组成的层，会发生什么？
y = w*x^2 + b
也许有一个显而易见的答案来解释为什么我上面的建议不是一个好主意，但我更倾向于用一个答案来解释为什么通常没有对这个问题进行调查(至少据我所知)。
浏览 0提问于2021-02-04得票数 1
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如何在google云中使用经过训练的模型实现预测的自动化
google-cloud-platform、google-bigquery、google-cloud-dataflow、google-cloud-composer
我有来自Firestore网站用户的数据。
为了运行机器学习模型，我在Google BigQuery中插入了一些这些数据。
我有训练机器学习模型的经验，但我没有获得新数据预测的经验。
我读到过，我可以在Google云存储中上传这个经过训练的模型，然后把它放到人工智能平台上，但是我不知道我必须遵循的过程，因为新的数据将被插入Bigquery中，使用这些新的数据，我想做预测，然后选择这个预测，然后再把它们放到Firstore中。
我认为这可以用Dataflow (Apache )或Dataflow(气流)来完成，我可以将这个过程自动化，并安排它每周运行所有过程，但我没有使用这种技术的经验，有人能推
浏览 5提问于2019-10-18得票数 2
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初次接触小程序，很多困惑，不知道怎么入门？
云服务器、数据库、小程序·云开发
1.小程序.云开发是否可以做出一套pc端管理系统来获取小程序数据访问量等信息？
2.小程序.云开发官方提供的数据库和云存储空间是否可以扩展？
3.小程序.云开发上传的图片可以上传到非腾讯云服务器吗
浏览 330提问于2018-10-10
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Kubeflow与其他备选方案
kubeflow
我试图找出什么时候创建自己的Kubeflow MLOps平台是合理的：
如果你是Tensorflow专卖店，你还需要Kubeflow吗？为什么不只是TFX？编曲可以用气流来完成。为什么要使用Kubeflow，如果您使用的都是scikit-学习，因为它不支持GPU，分布式训练方式？如果您确信要使用Kubeflow，云提供商(Azure和GCP)将提供ML管道概念(谷歌在幕后使用Kubeflow )作为托管服务。当部署自己的Kubeflow环境是有意义的时候？即使您需要部署on，也可以选择使用云资源(云上的节点和数据)来训练模型，并且只将模型部署到on。因此，使用Azure或GCP AI平台作为托
浏览 4提问于2020-03-21得票数 10
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关于网站数据迁移腾讯云的若干问题。问题之一：腾讯云有等保级别？
数据迁移、tcp/ip、windows
事情背景是 2018年建立了网站，网站有工信部备案号。主域名、IP都正常在用。网站接入方式是 租赁虚拟空间。等保备案号、等保级别、等保系统都没有。系统软件版本是 windows 2008，路由器、交换机、服务器、安全设备都 “为虚拟机，不是独立单台服务器”
网站现在需要整改(公安部备案、达到等保要求等等)
问题：
1、对网站数据进行迁移腾讯云支不支持？
2、腾讯云有没有最低等保2资质？
3、完成迁移和后续持续运行对腾讯云的配置有什么要求？
4、迁移和持续运行每年需要大概多少费用？
浏览 284提问于2022-03-08
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基于神经网络的Q-学习
neural-network、artificial-intelligence、deep-learning、encog、q-learning
我正在尝试实现一个乒乓球游戏的深层Q学习算法。我已经实现了Q学习，使用表作为q-函数。它工作非常好，并学习如何在10分钟内击败天真的人工智能。但我不能用神经网络作为Q函数逼近器。
我想知道我是否在正确的轨道上，以下是我所做的事情的总结：
我将当前状态、所采取的行动和奖励作为当前体验存储在重放内存中。
我使用一个多层感知器作为Q函数，有一个隐藏层和512个隐藏单元。对于输入的->隐藏层，我使用乙状结肠激活函数。对于隐藏的->输出层，我使用线性激活函数
状态由球员和球的位置以及球的速度来表示。位置被重新映射到一个更小的状态空间。
我正在使用贪婪的epsilon方法来探索
浏览 4提问于2016-09-26得票数 5
6回答
近日，神州高铁与腾讯云计算有限责任公司签署了《框架合作协议书》。双方一致同意建立长期合作伙伴关系，充分发挥各自优势，共同推动互联网、大数据、云计算、物联网、人工智能等在轨道交通产业领域的应用。
浏览 1380提问于2018-07-24
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腾讯云时序数据库 CTSDB VS 传统时序数据库？
数据库、sql
很多公司已经开始持续收集、分析数据，用于异常处理、趋势预测、精准营销、风险控制等场景，希望利用数据的潜在价值，提高公司盈利能力和竞争力。那么腾讯云时序数据库 CTSDB VS 传统时序数据库，腾讯云时序数据库有没有什么进步？
浏览 1724提问于2018-09-26
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如何将人工神经网络的输出转换为概率？
artificial-intelligence、neural-network
不久前我读过有关神经网络的文章，我了解了人工神经网络(特别是通过反向传播学习的多层感知器)如何学习将事件分类为真或假。
我认为有两种方法：
1)你得到一个输出神经元。如果它的值大于0.5，则事件可能为真，如果它的值为<=0.5，则事件可能为假。
2)你得到两个输出神经元，如果第一个的值大于第二个的值，则事件可能是真的，反之亦然。
在这些情况下，ANN会告诉您事件可能为真还是可能为假。它没有说明这种可能性有多大。
有没有一种方法可以将这个值转换为一些赔率，或者直接从ANN中获得赔率。我希望得到这样的输出：“该事件有84%的概率为真”。
浏览 1提问于2009-10-06得票数 38
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用于ocr的多层感知器只使用一些数据集。
machine-learning、neural-network、ocr、momentum
新开发
最近，我使用OpenCV的MLP实现来测试它是否能够解决相同的任务。OpenCV能够对与我的实现相同的数据集进行分类，但无法解决我无法解决的数据集。这可能是由于终止参数(决定何时结束培训)。我在100,000次迭代之前停止了，MLP没有泛化。这次网络结构是400个输入神经元，10个隐神经元，2个输出神经元。
实现了多层感知器算法，并验证了该算法适用于异或逻辑门。对于OCR，我教网络正确分类“A”和“B”的字母，这些字母是用粗大的绘图工具(一种标记)画出来的。然而，当我试图教网络分类一个薄薄的绘图工具(铅笔)时，网络似乎被困在山谷中，无法在合理的时间内对字母进行分类。我用GIMP画的信也
浏览 3提问于2013-11-14得票数 1
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哪里可以便宜地托管小型GPU机器学习API？
machine-learning、gpu、hosting、cloud-hosting
我正在尝试制作一些新的web，这些API将从GPU处理中大大受益于已完成/经过培训的机器学习模型。我想让这成为一个公开可用的端点。但是，，我不知道在哪里可以托管一个机器学习爱好项目API?，如果有更好的方法(即只使用GPU，同时处理一个API请求，这是不常见的)，我也对此持开放态度。
AWS定价
我能看到的最便宜的是每小时0.50美元，大约每月350美元
谷歌云定价
最便宜的是每月180美元
大型人工智能定价
我发现最便宜的是每小时0.077美元，每月56美元
我找到了这个quora帖子，它告诉我是一个8美元/月的解决方案，但我不确定这是否真的是服务器托管。
浏览 9提问于2020-11-06得票数 0
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关于神经网络的不同结构
neural-network、perceptron、terminology、mlp
https://www.mathworks.com/help/deeplearning/ref/fitnet.html是我为理解将数据拟合到函数所遵循的教程。我对结构和术语几乎没有疑问，它们如下：
1.模型和隐藏层数
所谓隐藏层，是指输入和输出之间的一层。如果层数=1，有10个隐神经元(如第二个图所示)，那么本质上是一个称为MLP的神经网络。我的理解正确吗？总体而言,
如果隐藏层数= 0，则称NN为感知器。
如果隐层数为>=1但小于3，则神经网络成为MLP。链接中的图片是否是MLP的图片，因为它包含一个由10个神经元组成的隐藏层？
如果隐藏层数>3，则称为深度神经网络--即深度学习
浏览 0提问于2019-10-10得票数 2
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Tensorflow:训练时重复预测的数量增加
tensorflow
我有一个多层感知器，有5个隐藏层和256个神经元。当我开始训练时，我对每个训练样本得到不同的预测概率，直到50年代，但是重复预测的数量会增加，在300年代，我已经有30%的重复预测是没有意义的，因为所有训练样本的输入数据是不同的。知道是什么导致了这种行为吗？
Clarifications:
对于“重复预测”，我指的是完全相同的预测概率属于A类的项目(这是一个二进制分类问题)。
我有4000个训练样本，每个样本都有200个特征，所有样本都不同，重复预测的数量增加到30%是没有意义的。所以我想知道是什么导致了这种行为。
浏览 3提问于2017-10-20得票数 0
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选择正确的神经网络类型
artificial-intelligence、machine-learning、neural-network
我有一个有监督的学习问题，在这个问题中，我的算法将被提供一组训练示例，用于学习形状是否为正方形。我想知道哪种类型的ANN是最好的。我知道如果数据是线性可分的，你可以选择感知器。当然，我可以很容易地有一个超平面来划分我的正方形和圆圈？那么感知器不是一个足够好的选择吗？然而，多层前馈网络不是更常用吗？什么是自然的选择?为什么？
下图显示了提供给系统的训练数据。NN需要将二维数据A=a1、a2分类为正方形和圆形。
谢谢。
浏览 3提问于2011-04-22得票数 7
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基于Matlab的神经网络分类参数设置
matlab、classification、pattern-recognition、neural-network
最近，我尝试使用Matlab内置神经网络工具箱来完成我的分类问题。但是，我有一些关于参数设置的问题。
a.隐藏层中神经元的数目：
本页面上的示例显示了一个两层(即一个隐藏层和一个输出层)的前馈神经网络。在本例中，它使用隐藏层中的10个神经元。
net = patternnet(10);
我的第一个问题是如何为我的分类问题定义最佳的神经元数目？我是否应该使用交叉验证的方法来获得一个训练数据集中表现最好的神经元数量？
有选择三层或多层神经网络的方法吗？
在神经网络工具箱中，我们可以使用许多不同的训练方法。可以在找到一个列表。该页面提到，最快的培训功能通常是“培训”；但是，一般说来，哪一种培训效果最
浏览 2提问于2014-04-07得票数 0
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