一、基本概念Generation生成（Generation）是指通过让机器学习的模型输入一个随机的向量，来让它产生图片或者文字等，而生成对抗网络（Generative Adversarial Network，GAN）就是用来完成生成任务的一种常用的技术：仅仅输入一个随机的向量来产生图片或者文字没有太大的应用前景，而如果能够控制模型的输出的话就会有更多可以应用的场景，这种方法叫做条件生成（Condi
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2024-01-29 20:53:16
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1. 前言金庸小说《射雕英雄传》中，周伯通被东邪“黄药师”困在桃花岛的地洞里。为了打发时间，周伯通就用左手与右手打架，自娱自乐。其武功决窍在于要先“左手画圆、右手画方”，分心二用，保证可以同时使出两种武功，从而使得武力倍增。于是，一位名叫伊恩·古德费洛的美国人在2014年加拿大蒙特利尔大学读博士的时候想了这样一个方案，也就是说，在两个神经网络中进行“猫和鼠游戏”，一个不断地“造假”，一个不断“验真
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2024-04-07 20:42:34
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1Netscope在线链接：http://ethereon.github.io/netscopeGithub地址：https://github.com/ethereon/netscope文档链接：https://ethereon.github.io/netscope/quickstart.htmlcaffe prototxt网络结构可视化工具，2Caffe自带工具caffe源码中python/dr
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2023-07-18 08:55:15
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有哪些深度神经网络模型？目前经常使用的深度神经网络模型主要有卷积神经网络(CNN)、递归神经网络(RNN)、深信度网络(DBN)、深度自动编码器(AutoEncoder)和生成对抗网络(GAN)等。递归神经网络实际.上包含了两种神经网络。一种是循环神经网络(RecurrentNeuralNetwork);另一种是结构递归神经网络(RecursiveNeuralNetwork)，它使用相似的网络结构
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2023-12-26 22:31:11
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一、背景 传统的神经网络，由于网络层数增加，会导致梯度越来越小，这样会导致后面无法有效的训练模型，这样的问题成为梯度消弭。为了解决这样的问题，引入残差神经网络（Residual Networks），残差神经网络的核心是”跳跃”+“残差块”。通过引入RN网络，可以有效缓解梯度消失的问题，可以训练更深的网络。二、残差网络的基本模型 下图是一个基本残差块。它的操作是把某层输入跳跃连接到下一层乃至更深层的
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2023-08-14 13:54:51
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# 如何实现卷积神经网络结构图生成
作为一名经验丰富的开发者，我将向你介绍如何实现卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）结构图的生成。在本文中，我将逐步指导你完成这个过程，并提供所需的代码示例和相关解释。
## 1. 整体流程
首先，让我们了解整个流程的步骤。下表展示了实现卷积神经网络结构图生成的主要步骤。
步骤 | 操作
--- | ---
1
原创
2024-01-24 10:43:03
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呐，作者从今年刚开始学习机器学习，深度学习这方面……写个博客希望在一起学习的朋友们可以相互交流指正……博客内容浅显，也可能存在错误，如果有bug希望大神们能批评指正。话不多说，下面开始放干货！1、神经网络的大体架构上面是一张关于vgg19的结构图，以此，为例，神经网络大致可以包括（不正经的傻瓜总结，跟书上不太一样）：输入层，卷积层，池化层，激活函数，优化器，分类器，学习速率，损失函数。可能和书上的
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2024-04-15 13:32:06
70阅读
# 代码生成神经网络结构图
## 引言
神经网络是一种模拟人脑神经系统运作的计算模型，它通过模拟人脑神经元之间的连接和信息传递，来实现模式识别、分类、回归等任务。神经网络结构图是描述神经网络中各个神经元及其之间的连接关系的图示。
在神经网络的训练和应用过程中，我们需要根据任务需求和数据特点来确定神经网络的结构。手动设计神经网络结构通常需要具备深厚的领域知识和经验，而且非常耗时。为了提高效率和准
原创
2023-10-24 14:55:17
300阅读
网络上确实有很多画神经网络图的方法，我是一个初学者，仅仅只有一点Python基础，下面记录一下我自己第一次画神经网络结构图的方法和踩过的坑。我的办法按照网上各路大神提供的资料，我首先 尝试了graphviz，但是在安装成功后，尝试了网上的一个现成的代码。digraph G {
rankdir=LR
splines=line
nodesep=.05;
node [label=""];
s
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2021-01-13 17:05:18
295阅读
# 实现神经网络结构图的步骤和代码解释
## 1. 简介
在机器学习和深度学习领域，神经网络结构图是一种重要的可视化工具，用于展示神经网络的结构和层之间的连接关系。它能够帮助开发者更好地理解和分析神经网络模型的架构，进而进行调优和改进。
对于刚入行的小白开发者来说，实现神经网络结构图可能会感到困惑。下面我将介绍一种简单的方法来生成神经网络结构图，并提供相应的代码示例来帮助你理解和实践。
##
原创
2023-07-23 07:46:58
203阅读
1、理论讲解，清晰易懂：一文看懂「生成对抗网络 - GAN」基本原理+10种典型算法+13种应用 (easyai.tech)2、代码实现集合：GitHub - eriklindernoren/Keras-GAN: Keras implementations of Generative Adversarial Networks.3、这里简单说以下 GNN的通俗理解基于两个对手之间相互博弈，
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2023-10-27 19:07:07
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## 如何实现神经网络结构图工具
作为一名经验丰富的开发者，我很高兴能够教会你如何实现一个神经网络结构图工具。在本文中，我将为你提供一个详细的步骤，以及每一步需要做什么和相应的代码示例。让我们开始吧！
### 步骤一：项目初始化
首先，我们需要创建一个新的Python项目，并初始化一个虚拟环境来管理我们的依赖项。你可以使用以下命令来完成这一步骤：
```bash
mkdir neural_n
原创
2023-07-19 19:20:20
783阅读
# 卷积神经网络的结构及应用
## 引言
卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）是一种前馈神经网络，在计算机视觉领域被广泛应用于图像分类、目标检测和图像生成等任务中。这种网络结构的特点是能够自动从原始数据中学习到特征表示，并具有平移不变性和层次性的特性。
本文将介绍卷积神经网络的结构，包括卷积层、池化层和全连接层，并探讨其在图像分类任务中的应用。同时
原创
2023-09-09 15:44:00
232阅读
1. 神经网络
这是一个常见的神经网络的图：
这是一个常见的三层神经网络的基本构成，Layer L1是输入层，Layer L2是隐含层，Layer L3是隐含层，当我们输入x1,x2,x3等数据时，通过隐含层的计算、转换，输出你的期望，当你的输入和输出是一样的时候，成为自编码模型（Auto-Encoder）,而当你输入和输出是不一致的时候，也就是我们常说的人工神
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2024-08-21 11:31:48
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一、基本概念BP(Back-Propagation)：误差反向传播（训练权值时沿着减小误差的方向），并不属于反馈神经网络。BP神经网络是一种多层网络。广泛应用于：分类识别、逼近、回归、压缩等领域在实际应用中，大约80%的神经网络模型采取了BP网络或BP网络的变化形式，一个包含两个隐藏层的BP神经网络的结构图如下图所示。传递函数必须可微，所以二值函数与符号函数等没有用武之地了。BP神经网络常用两种传
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2023-09-19 10:05:26
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1.神经元模型在生物神经网络中，每个神经元与其他神经元相连，当它“兴奋”时，就会向相连的神经元发送化学物质，从而改变这些神经元内的电位。如果某神经元的电位超过了一个“阈值”，那么它就会被激活，即“兴奋”起来。1943年，心理学家McCulloch和数学家Pitts提出了第一个抽象的神经元模型，称为MP模型。MP模型是人工神经网络的基本单元，如下图所示：其中，向量是神经元模型的输入，为第i个神经元到
神经网络在1980年代复兴归功于物理学家约翰·霍普菲尔德（Hopfield）。1982年，霍普菲尔德提出了一种新的神经网络，可以解决一大类模式识别问题，还可以给出一类组合优化问题的近似解。这种神经网络模型后被称为Hopfield神经网络。 Hopfield神经网络是一种循环神经网络[请参见公众号“科技优化生活”之人工智能（23）]，由约翰·霍普菲
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2023-10-07 19:01:27
180阅读
1.深度学习的起源2.神经元神经元与单层感知机深度学习的算法，基本都是一层一层的复杂的网络结构，这种网络称为“人工神经网络”。它是卷积神经网络的基础。 人工神经网络是由一个个神经元组成的，神经元的人工神经网络中最基础的计算单元。 神经元接受前一层的输入，经过处理，会有一个输出，就像下面这张图一样。z的计算方式如下， 其中，x1,x2,…,xk是输入， w1,w2,…,wk是权重， b为偏移项， δ
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2023-12-22 15:56:28
359阅读
对抗神经网络其实是两个网络的组合，可以理解为一个网络生成模拟数据，另一个网络判断生成的数据是真实的还是模拟的。生成模拟数据的网络要不断优化自己让判别的网络判断不出来，判别的网络也要优化自己让自己判断得更准确。二者关系形成对抗，因此叫对抗神经网络。实验证明，利用这种网络间的对抗关系所形成的网络，在无监督及半监督领域取得了很好的效果，可以算是用网络
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2023-09-12 23:55:37
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卷积神经网络卷积层池化层迁移学习其他 卷积神经网络主要由以下五种结构组成输入层。输入层是整个神经网络的输入 ，在处理图像 的卷积神经网络中，它一般代表了一张图片的像素矩阵。从输入层开始 ，卷积神经网络通过不同的神经网络结构将上一层的三维矩阵转化为下一层的三维矩阵 ， 直到最后的全连接层。卷积层。从名字就可以看出，卷积层是一个卷积神经网络中最为重要的部分。和传统全连接层不同 ， 卷积层中每一个节点
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2023-08-10 11:14:18
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