不论何种类型的人工神经网络，它们共同的特点是，大规模并行处理，分布式存储，弹性拓扑，高度冗余和非线性运算。因而具有很髙的运算速度，很强的联想能力，很强的适应性，很强的容错能力和自组织能力。
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2023-08-02 07:13:08
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# 神经网络的概念及代码示例
## 引言
神经网络是一种模拟人脑神经系统的计算模型，它由大量的神经元相互连接而成，能够通过学习和训练来完成各种复杂的任务。在近年来，神经网络在计算机视觉、自然语言处理和语音识别等领域取得了巨大的成功。
本文将介绍神经网络的概念及其基本原理，并通过一个简单的代码示例来帮助读者更好地理解神经网络的工作方式。
## 神经网络的概念
神经网络由大量的神经元（neu
原创
2023-11-06 13:37:53
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神经网络中出现的梯度问题：关于梯度问题我们首先要明白梯度会出现什么样的情况，然后才能根据这些情况去解决遇到的问题，话不多说现在开始常见的梯度问题是什么？一般就是两种：梯度弥散和梯度爆炸问题描述：1、梯度弥散：现象：刚开始损失下降较快，后面损失直接不变了2、梯度爆炸：现象：刚开始梯度迅速下降，后快速反弹增大原因分析：一、造成梯度弥散的原因 1、激活函数饱和 2、样本中的奇异样本引起模型无法收敛（奇异
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2023-08-10 16:32:23
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怎样用Matlab的BP神经网络预测后五年的工资已知2009年至2014年的某地区人口总数3583，4150，5062，4628，5270，5340；现要预测2015年和2016年的人口总数。%清空环境变量clearall;closeall;clct=2009:2014;%x为原始序列（行向量）x=[358341505062462852705340];%自回归阶数lag=2;%预测年份或某一时间段
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2023-08-23 19:24:29
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一、什么是梯度· 梯度的定义梯度是一个向量，是一个n元函数f关于n个变量的偏导数，梯度会指向各点处的函数值降低的方向。更严格的讲，梯度指示的方向是各点处的函数值减少最多的方向。为什么这么说，因为方向导数=cos(\theta)×梯度，而\theta是方向导数的方向和梯度方向的夹角。所以，所有的下降方向中，梯度方向下降的最多。二、梯度法· 什么是梯度法深度学习中， 神经网络的主要任务是在学习时找到最
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2023-08-13 21:34:47
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什么是梯度消失?如何加快梯度下降的速度累乘中一个梯度小于1，那么不断累乘，这个值会越来越小，梯度衰减很大，迅速接近0。在神经网络中是离输出层近的参数，梯度越大，远的参数，梯度越接近0。根本原因是sigmoid函数的缺陷。方法：1、好的初始化方法，逐层预训练，后向传播微调。2、换激活函数，用relu，leaky——relu。靠的是使梯度靠近1或等于1，避免了在累乘过程中，结果迅速衰减。避免梯度消失和
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2023-09-26 19:46:44
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语言模型包括文法语言模型和统计语言模型。一般我们指的是统计语言模型。统计语言模型是指：把语言（词的序列）看作一个随机事件，并赋予相应的概率来描述其属于某种语言集合的可能性。 其作用是为一个长度为m的字符串确定一个概率分布P（w1; w2; ...;wm），表示其存在的可能性。其中，w1~wm
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2024-04-10 12:48:05
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网络映射：定义网络映射是用于发现新设备、接口以及可视化物理和虚拟网络连接的过程。网络拓扑映射提供对 IT 基础架构的全面可见性。网络映射工具通过精确定位网络故障来帮助简化网络监控。如何进行网络映射使用专门的网络映射软件是完成网络映射的最有效方法。使用简单的拖放式图表构建器，OpManager是一个全面而无缝的网络映射工具，允许您生成网络基础设施和拓扑图。网络映射如何工作当前连接到网络的每台设备都清
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2023-11-02 13:11:18
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最近在机器之心上看到一篇介绍卷积神经网络的文章，非常的直白移动，很有收获，做了以下的整理，也方便自己对cnn的了解
1. 机器如何看图？
简单来说，每个图像都是一系列特定排序的图点（像素）。如果你改变像素的顺序或颜色，图像也随之改变。举个例子，存储并读取一张上面写着数字 4 的图像。
基本上，机器会把图像打碎成像素矩阵，存储每个表示位置像素的颜色码。在下图的表示中，数值 1 是白色，256
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2017-09-03 16:21:00
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1. 深层神经网络长什么样？所谓深层神经网络其实就是含有更多的隐藏层或隐藏层单元的神经网络。2. 前向传播深层神经网络前向传播的向量化实现：这里需要逐层计算每层的z和a，一般只能用for循环（从第1层到第L层，输入层被称为第0层）3. 如何确定矩阵的维数n[0]是输入层的特征数，n[1]是第一层的单元数，以此类推，m为样本数。4. 构建深层神经网络的块前向传播计算a[l],同时缓存w b z，留待
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2023-12-29 19:15:48
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在本文中，我们将介绍神经网络的简单概念。
首先，我们需要了解什么是神经网络。为了做到这一点，我们将从一个现实生活中的问题及其使用神经网络逻辑的解决方案的例子开始。
例子
假设你在你的房间里写代码，你5岁的弟弟来找你并向你展示他的画作。
现在你看看它，你能看出这是什么：
而你脑海中浮现的问题是：
那是什么呀？
特征
你能做的就是提出一个假设“这是一只猫”。您可以记下您看到的生物的
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2019-03-26 08:47:48
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自适应控制、预测控制、模糊控制等，跟PID一样，是控制算法。而粒子群、遗传算法（类似的还有蚁群算法、神经网络，还有机器学习、人工智能中的很多方法）是优化方法，本来跟控制没关系，只不过有时被拿来参数优化，本来就不是为控制器设计而发明的，只不过是在确定了控制框架之后，控制器的设计问题，转为一个优化问题。1.模糊控制模糊控制是以模糊集理论、模糊语言变量和模糊逻辑推理为基础的一种智能控制方法，
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2023-08-26 14:22:18
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计算机视觉基础6.1卷积神经网络简介6.2卷积层6.2.1 卷积核6.2.2步幅6.2.3 填充6.2.4 多通道上的卷积6.2.5激活函数6.2.6卷积函数6.2.7转置卷积6.3池化层6.3.1 局部池化6.3.2全局池化 6.1卷积神经网络简介卷积神经网路（Convolutional Neural Network, CNN）是一种前馈神经网络，对于CNN最早可以追溯到1986年BP算法的提
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2024-01-17 07:26:22
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多层神经网络 对于多层神经网络的训练，delta规则是无效的，因为应用delta规则训练必须要误差，但在隐含层中没有定义。输出节点的误差是指标准输出和神经网络输出之间的差别，但训练数据不提供隐藏层的标准输出。 真正的难题在于怎么定义隐藏节点的误差，于是有了反向传播算法。反向传播算法的重要性在于，它提供了一种用于确定隐含节点误差的系统方法。在该算法中，输出误差从输出层逐层后移，直到与输入层相邻的
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2023-12-12 22:32:37
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我的学习方法是：总-分-总，先总体了解卷积神经网络的算法思想和相关知识点，这一步通过重复学习也了解了大概，再对那些模模糊糊了解一些的，甚至是根本不理解的知识点一个一个解决掉，比如神经网络是什么？卷积是什么？神经网络里为什么用到卷积？什么是梯度？损失函数是如何设计的？以及如何理解最小二乘法和极大似然估计法、信息量的定义……最后再回头从总体上来理解
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2024-02-19 11:17:33
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图解LSTM和GRU
1.问题循环神经网络（RNN，Recurrent Neural Network）受到短期记忆的影响。如果一个序列足够长，就很难将早期产生的信息带到后续的步骤中来。因此，如果试图处理一段文字来做预测，RNN可能会从一开始就遗漏了重要信息。 在反向传播过程中，循环神经网络会受到梯度消失问题的影响。梯度是用于更新神经网络权重的数值。梯度消失问题是指当梯度通过时间反
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2023-10-18 23:39:50
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1.在什么情况下我们需要生成随机数 生活中时常遇到这些情况，需要生成验证码；或玩数字炸弹游戏需要生成随机数字；亦或用random来生成随机数比例，分配训练集、验证集、测试集；或者训练神经网络时某些参数需要随机初始化时都需要用到随机数。
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2023-09-25 19:22:28
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什么是人工神经网络，我的理解就是：举个不太恰当的例子，当你训练你的狗时，第一次给它一个橘子，跟它说这是橘子；下一次再给它橘子，看它还认不认识，如果不认识，继续告诉他，直到狗可以认出橘子为止。那么下次你就可以给它拿一个香蕉，问它这是不是橘子，如果它说不是，说明它已经被训练的差不多了。
我们来看一下官方定义：
神经网络是一种运算模型，由大量的节点（或称神经元）之间相互联接构成。每个节点代
原创
2021-07-31 17:28:41
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什么是人工神经网络，我的理解就是：举个不太恰当的例子，当你训练你的狗时，第一次给它一个橘子，跟它说这是橘子；下一次再给它橘子，看它还认不认识，如果不认识，继续告诉他，直到...
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2021-07-13 14:41:43
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在深度学习中，有一个很重要的概念，就是卷积神经网络（CNN），是入门深度学习需要搞懂的东西。过拟合（Overfitting）：即在当前的样本上表现的非常好，但在测试的数据集上表现就非常糟糕。1 卷积网络 也叫卷积神经网络（convolutional neural network,CNN）,
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2023-08-26 17:00:19
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