NN:输出概率密度函数，而不是单个值
NN是神经网络（Neural Network）的缩写，它是一种模拟人脑神经元网络结构和功能的计算模型。在云计算领域中，NN常用于解决各种复杂的问题，如图像识别、自然语言处理、推荐系统等。
输出概率密度函数（Probability Density Function，PDF）是描述随机变量概率分布的函数。在神经网络中，NN可以通过训练学习数据的分布特征，从而输出概率密度函数，而不仅仅是单个值。这使得NN在处理概率相关的任务时具有优势。
NN输出概率密度函数的应用场景包括但不限于：
- 图像识别：NN可以输出每个类别的概率密度函数，从而实现对图像中物体的识别和分类。
- 语音识别：NN可以输出每个音频片段对应不同语音的概率密度函数，从而实现语音识别和语音指令的解析。
- 自然语言处理：NN可以输出每个词或短语的概率密度函数，从而实现文本分类、情感分析等任务。
- 推荐系统：NN可以输出用户对不同物品的喜好概率密度函数，从而实现个性化推荐。
腾讯云提供了一系列与神经网络相关的产品和服务，包括但不限于：
- 腾讯云AI Lab：提供了丰富的AI开发工具和资源，支持开发者构建和训练神经网络模型。
- 腾讯云机器学习平台（Tencent Machine Learning Platform，TMLP）：提供了一站式的机器学习解决方案，包括数据准备、模型训练和部署等功能。
- 腾讯云图像识别（Image Recognition）：提供了图像识别和分析的能力，支持人脸识别、物体识别等功能。
- 腾讯云语音识别（Speech Recognition）：提供了语音识别和语音转换的能力，支持多种语言和场景。
- 腾讯云自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）：提供了文本分类、情感分析、关键词提取等功能。
更多关于腾讯云相关产品和服务的信息，您可以访问腾讯云官方网站：https://cloud.tencent.com/
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腾讯云资深技术专家
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如何在神经网络中增加更多的输出？
machine-learning、neural-network、computer-vision、artificial-intelligence、conv-neural-network
当然，没有人能够为所有可能的图像输出建立神经网络来进行图像识别和分类。所以，如果我制作一个神经网络，它接受数组输入，得到作为鸟的输出，或者不是鸟。在我学习完第一个网络之后，我是否可以为更多的图像添加更多的输出，或者这将使学习消失。
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更有效的方法做多标签分类？
machine-learning、classification、multilabel-classification
比方说，对于图像是包含狗、猫还是鸟，你有一个有规律的多类分类。这是一个相对微不足道的问题(给定足够的数据)来解决。
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图像识别能处理那些不能直接看到决定质量的类吗？
python、keras、image-recognition
我有以下问题，不太确定它是否可以通过图像识别(和卷积神经网络)解决。
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例如:我有200 k标记为0级，这意味着它们适用于所有年龄段(根据年龄等级)；我有50k图片标记为1类(适合于6+年龄的儿童)等等。
有了这些数据，我想训练一个神经网络，它可以告诉我，哪个年龄的截图(因此相应的游戏)可能有。
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浏览 0提问于2019-02-25得票数 1
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使用神经网络学习分类值的分布
python、tensorflow、machine-learning、keras、neural-network
使用神经网络学习分类值的分布 其目的是使用神经网络对一维输入进行分类。应该对两个类进行分类，即A和B。用于确定类的每个输入都是一个介于0.0和1.0之间的数字。 class A的输入值在0和1之间均匀分布，如下所示： ? class B的输入值都在0.4到0.6之间，如下所示： ? 现在我想训练一个神经网络，它可以学习将0.4到0.6范围内的值分类为B，其余的分类为A。因此，我需要一个可以近似类的上下界的神经网络。我之前的尝试都没有成功-神经网络总是为所有的输入返回50%的概率，并且损失在时期中不会减少。 使用Python中的Tensorflow和Keras，我已经训练了如下简单
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如何使用Apache Kafka在生产环境构建大规模机器学习?
语音识别、机器学习、java、python、.net
智能实时应用是任何行业的游戏规则。机器学习及其子课题，深入学习正在获得势头，因为机器学习允许计算机找到隐藏的见解而不被明确地编程到哪里。这种能力是分析非结构化数据，图像识别，语音识别和智能决策所必需的。与Java，.NET或Python的传统编程是一个重要的区别。
虽然机器学习背后的概念并不新鲜，但大数据集和处理能力的可用性使得每个企业都能够建立强大的分析模型。通过在企业应用程序和微服务中应用分析模型，任何行业都有大量用例来增加收入，降低成本或改善客户体验。最近apache的kafka也是正在热点，那么和机器学习结合在一起又是怎么样的呢？
浏览 1061提问于2018-04-18
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理解神经网络与隐马尔可夫模型的关系
neural-network、speech-recognition、hidden-markov-models
本文介绍了基于神经网络、高斯混合模型和隐马尔可夫模型的语音识别技术。在我的研究中，我看到了GeorgeE.Dahl，董宇等人的论文“大词汇语音识别的上下文相关的预训练深层神经网络”。我认为我理解大部分提出的想法，但我仍然对一些细节有困难。如果有人能启发我，我会非常感激的。
据我所知，这一程序包括三个要素：
输入音频流被分割成10 of的帧，并由MFCC进行处理，后者输出一个特征向量。
神经网络得到特征向量作为输入，并对特征进行处理，使得每个帧(电话)都能被区分，或者在上下文中给出电话的表示。
HMM是一个状态模型，在这个模型中，每个状态都代表一个三部电话。每一种状态都有一些改变为其
浏览 2提问于2018-01-11得票数 0
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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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校准预测的类概率，使其表示真实概率？
machine-learning、neural-network、deep-learning、classification、probability-calibration
假设我们有一个简单的二进制分类模型(一个神经网络- NN)，用于将输入图像分类为“狗”(y=1)或“非狗”(y=0)。让我们假设NN有一个"sigmoid输出“\hat{y}。训练后，我们给出狗的图像，神经网络的输出为\hat{y} = 0.8。据我理解，根据模型，" 0.8“的值是特定图像是”狗“的概率(”置信度“)，预测是”它是狗“(因为0.8> 0.5)。
但是，\hat{y}真的是一个(真)概率吗？我的意思是:如果我们用许多不同的图像给神经网络喂食，并且对其中的100个图像，模型给出相同的\hat{y} = 0.8。对于这个\hat{y}是一个真正的概率，我希望这
浏览 0提问于2018-12-15得票数 1
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如何求出神经网络的ROC曲线？
python、scikit-learn、neural-network、pytorch、roc
我正试着为我的神经网络求出ROC曲线。我的网络用的是火把，我用的是滑雪来获得ROC曲线。我的模型输出二进制对错以及输出的概率。
output = model(batch_X)
_, pred = torch.max(output, dim=1)
我给了模型输入数据的两个样本(这部分我做得对吗?还是应该仅仅是输入数据的一个样本，而不是两者？)我取概率(_)和两个输入应该是什么的标签，然后按这样的方式来学习。
nn_fpr, nn_tpr, nn_thresholds = roc_curve( "labels go here" , "probability g
浏览 14提问于2022-04-07得票数 3
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什么是“空间特征编码”？有人能举出一个具体的例子吗？
machine-learning、deep-learning、computer-vision
这个书“医学图像计算的深度学习和卷积神经网络”提到了一个术语空间特征编码。
另一方面，与以往主流的图像识别方法(如HAAR、SIFT、HOG图像特征和spatial feature encoding、随机森林或支持向量分类器)相比，CNN模型具有更高的建模能力。考虑到在模型训练过程中需要适应的数百万个参数(比以前的管道多得多)，CNN的表示增强了计算机图像识别模型的能力，使其能够很好地处理更具有挑战性的成像问题。主要的风险是过度拟合，因为模型的能力通常很高，深入学习，但数据集往往非常有限(这些数据集具有良好的标签质量，便于监督培训)。本书的核心主题是关于如何解决这一任务的例子--通过深度学习模
浏览 0提问于2019-07-16得票数 2
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如何将神经网络图像中不存在的信息包括在内？
neural-network、object-recognition
我正在训练CNN识别图像中的物体(每个图像有一个标签)。但是，我有关于这些图像的更多信息，这些信息不能通过查看图像本身来检索。更详细的是，我在讨论这个物体的物理位置。在对这些对象进行分类时，这些信息被证明是重要的。
但是，我想不出一个很好的解决方案来将这些信息包含在图像识别模型中，因为CNN是根据像素值而不是有序的特征数据对对象进行分类。
我正在考虑的一个可能的解决方案是在表格数据(主要包括位置数据)上附加一个简单的ML模型，例如支持向量机( SVM )，以便给CNN的输出增加一定的权重。这是个好策略吗？我似乎在文献中找不到这方面的任何东西。
提前感谢！
编辑:有人问我“地点”是什么意思。对于
浏览 0提问于2020-02-21得票数 13
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