BN被广泛应用于深度学习的各个地方，由于在实习过程中需要修改网络，修改的网络在训练过程中无法收敛，就添加了BN层进去来替换掉LRN层，网络可以收敛。现在就讲一下Batch Normalization的工作原理。BN层和卷积层，池化层一样都是一个网络层。首先我们根据论文来介绍一下BN层的优点。1）加快训练速度，这样我们就可以使用较大的学习率来训练网络。2）提高网络的泛化能力。3）BN层本质上是一个归
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2023-07-09 21:59:08
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相信很多人都知道3Blue1Brown，这是一个由斯坦福大学的数学系学生Grant Sanderson创建的YouTube频道。该频道从独特的视觉角度解说高等数学，内容包括线性代数、微积分、神经网络、黎曼猜想、傅里叶变换以及四元数等等。本人通过该视频频道获得了很多启发，同时也对其精良的视频制作技术产生了浓厚的兴趣。偶然
原创
2022-12-05 11:41:00
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目录一、卷积神经网络（CNN）定义 二、DNN与CNN的区别 三、CNN五种结构组成 1、输入层 2、卷积层(Convolution Layer) 3、池化层(Pooling Layer) 4、全连接层 5、Softmax层一、卷积神经网络（CNN）定义卷积神经网络（convolutional neural network, CNN），是一种专门用来处理具有类似网格结构的数据的神经网络。卷积网络是
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2023-09-19 10:59:16
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神经网络概述（ Neural Network Overview） 前面所说的逻辑回归的例子回顾： 神经网络可以表示成如下图所示，可以看成把许多个sigmoid函数堆叠起来就构成一个神经网络。 计算过程： 这里的[1]表示层的概念。
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2018-08-22 20:33:00
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人工神经网络基础1.人工神经网络（ANN）及人工智能（AI）智能（Intelligence） 是个体有目的的行为，合理的思维以及有效的适应环境的综合能力。或者说智能是个体认识客观事物和运用知识解决问题的能力。人工智能（Artificial Intelligence，AI） 最初在1956年被引入，它主要研究怎样让计算机模仿人脑从事准理、设计、思考、学习等思维活动，以解决和处理较复杂的问题。简单的讲
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2023-07-07 21:52:42
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一.几个知识点1.卷积神经网络和人工神经网络的区别 传统意义上的人工神经网络只有输入层、隐藏层、输出层，其中隐藏层的层数根据需要而定，构建的步骤是：特征映射到值，特征是人工挑选。卷积神经网络在原来多层神经网络的基础上，加入了特征学习部分，就是在原来全连接层前面加入了部分连接的卷积层和池化层，构建的步骤是：信号->特征->值，特征是由网
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2023-11-27 09:52:03
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一、Dropout简介在2012年，Hinton在其论文《Improving neural networks by preventing co-adaptation of feature detectors》中提出Dropout。当一个复杂的前馈神经网络被训练在小的数据集时，容易造成过拟合。为了防止过拟合，可以通过阻止特征检测器的共同作用来提高神经网络的性能。Dropout也是正则化的一种方法，它
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2023-10-19 06:47:14
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第五章 神经网络概述：本次组队学习主要完成了： 1.学习了神经网络的相关基础内容； 2.对相应的一些公式进行了推导。5.1 神经元模型 神经网络是由具有适应性的简单单元组成的广泛并行互连的网络。 图5.1 MP神经元模型
step1.神经网络基本单元——神经元（neuron） step2."M-P神经元模型经元接收到来自n个其他神经元传递过来的输入信号，这些输入信号通过带
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2023-09-25 10:00:21
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神经网络的通用函数一、神经网络仿真函数[Y,Pf,Af,E,Perf]=sim(net,P,Pi,Ai,T)其中，参数Y为网络的输出；Pf表示最终的输入延时状态；Af表示最终的层延时状态；E为实际输出与目标向量之间的误差；perf为网络的性能值；net为要测试要的网络对象；P为网络的输入向量矩阵；Pi为初始的输入状态延时状态（可省略）；Ai为初始的层延时状态（可省略）；T为目标向量（可省略）。 二
原创
2021-03-23 19:00:20
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推荐一个小白人工智能入门教程，分享给各位同学，零基础教程，简单通俗易懂，风趣幽默，由浅及深，这里可以直达：人工智能教程关注公众号，获取更多学习资源： mushiwords第0节、引例 本文以Fisher的Iris数据集作为神经网络程序的测试数据集。I
原创
2022-12-20 14:01:02
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回顾上一章说到，神经网络是一种很有效的多元分类器。那么神经网络是如何起作用的呢？由之前的图片我们可以看到，神经网络从左向右，一层一层地向右传播，这种传播方式我们叫做“前向传播”。前向传播是根据上一层的节点值和权值来更新本层节点值的方式。这里，我们再复习一下前向传播的具体算法。前向传播算法上面的图片中，把第一层即输入层的节点用\(a_1\)代替，第一层到第二层的连线，即权重以\(\theta_1\)
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2023-08-09 16:49:37
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一、神经网络的前向传播原理在全连接神经网络中，每一层的每个神经元都会与前一层的所有神经元或者输入数据相连，例如图中的 就与 和 分别相连。因此，在计算的时候，每一个神经元的输出=使用激活函数激活前一层函数的累加和。 下面将通过一个具体例子来理解反向传播的具体流程。下图是一个神经网络的结构图，其中： 输入数据：i1=0.05，i2=0.10 ;权重系数：w1=0.15，w2=0.20，w3=0.2
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2023-09-04 13:39:47
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例1 采用动量梯度下降算法训练 BP 网络。用matlab自带的神经网络训练样本定义如下：
输入矢量为
p =[-1 -2 3 1
-1 1 5 -3]
目标矢量为 t = [-1 -1 1 1]
解：本例的 MATLAB 程序如下：
close all
clear
echo on
clc
% NEWFF——生成一个新的前向神经网络
% TRAIN——对 BP 神经网络进行训练
% SIM
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2023-06-13 22:27:30
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什么是神经网络？人类有1000亿个被称为神经元的细胞，它们之间通过轴突连接。连接到某个神经元的轴突中，如果有足够多数量被触发，则这个神经元就会被触发。我们把这个过程称为“思考”。我们可以在电脑上创建一个神经网络模型。不需要模拟分子级别的复杂生物逻辑，只需要模拟高层的逻辑。我们使用一个数学技能，成为矩阵。为了简单，我们只用一个神经元，它有三个输入和一个输出。image我们将训练这个神经元来解决下面的
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2023-12-04 17:50:40
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CONTENTS三、神经网络3.1 从感知机到神经网络3.2 Activation function3.3 多维数组的运算3.4 三层神经网络的实现3.5 输出层的设计3.6 手写数字识别 三、神经网络3.1 从感知机到神经网络用图来表示神经网络的话，如下图所示，我们把最左边的一列称为输入层，最右边的一列称为输出层，中间的一列称为中间层（隐藏层）。在上图的网络中，偏置并没有被画出来。如果要明确地
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2024-02-08 03:35:03
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卷积神经网络（CNN）之一维卷积、二维卷积、三维卷积详解转载自： 由于计算机视觉的大红大紫，二维卷积的用处范围最广。因此本文首先介绍二维卷积，之后再介绍一维卷积与三维卷积的具体流程，并描述其各自的具体应用。1. 二维卷积图中的输入的数据维度为14×14，过滤器大小为5×5，二者做卷积，输出的数据维度为10×10（14−5+1=10）。如果你对卷积维度的计算不清楚，可以参考我之前的博客吴恩达深度学习
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2023-10-13 21:38:15
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1、卷积神经网络通俗理解卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNN）是一类包含卷积计算且具有深度结构的前馈神经网络（Feedforward Neural Networks），是深度学习（deep learning）的代表算法之一。卷积神经网络具有表征学习（representation learning）能力，能够按其阶层结构对输入信息进行平移不变分类（shi
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2023-08-26 08:26:02
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常用 TensorBoard 来显示神经网络训练损失值变化曲线，但需要下载包，操作相对比较麻烦，因此对于非特殊情况可以使用 Matplotlib 来输出曲线，具体代码如下。import matplotlib.pyplot as plt
# 设置汉字输出
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimSun']
plt.rcParams['axes.unicode_m
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2023-05-22 11:44:53
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深度网络DNN的概念，是基于浅层网路——多层感知机MLP（或称人工神经网络ANN）的基础上发展而来。关于MLP或ANN的知识，此处不作赘述，网上有很多资料可以参考。DNN是一个很广的概念，大名鼎鼎的CNN、RNN、GAN等都属于其范畴之内。CNN多用于网络结构数据类型的任务，如图像、声音、文本等；RNN多用于时间序列类型的任务，如音频、文本（NLP）、视频等；GAN则主要用于“生成数据、以假乱真”
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2023-09-05 13:45:21
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七、激活函数的使用 通过之前的学习我们都了解到了激活函数的作用，现在我们将会讲解一下激活函数在不同的神经网络中的应用： 1、首先是sigmoid 函数： a=11+e−z 它的图像可以表示为： 但是这个激活函数多使用在二分分类输出的神经网络，因为需要寻找1和0值，所以在一般的神经网络中我们很少使用这个激活函数。对应的导数为： g′(z)=a(1−a) 这为后面的计算节省了很多时间。 2
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2024-01-10 20:01:43
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