深度神经网络具体的工作流程是什么样的？第一，深度神经网络不是黑盒，个人电脑开机直到神经网络运行在内存中的每一比特的变化都是可以很细微的观察的。没有任何神秘力量，没有超出科学解释的现象发生。第二，深度神经网络的工作方式是基于传统的电脑架构之上的，就是数据+算法。但人们确实从中窥探到了一种全新的电子大脑方式。所以目前有研究提炼一些常用神经网络算法加速硬件。微软等巨头则在开发量子计算。第三，深度神经网络
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2023-10-09 21:25:34
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损失函数损失函数用来表示预测值(y)与已知答案(y_)的差距。在训练神经网络时，通过不断改变神经网络中所有参数，使损失函数不断减小，从而训练出更高准确率的神经网络模型。常用的损失函数有均方误差、自定义和交叉熵等。1.均方误差mse：n个样本的预测值y与已知答案y_之差的平方和，再求平均值。在Tensorflow中用loss_mse=tf.reduce_mean(tf.square(y_-y))例子
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2023-10-10 21:06:16
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2023-11-06 14:17:20
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神经网络的传递过程引用了一下知乎上一位大佬的图 这是一个简单的神经网络，有两层网络组成正向传播就是我们的数据从神经网络的输入层通过神经网络传输到输出层的过程。下面将按照顺序进行解释核心思路：传递的过程其实就是矩阵的乘法以及计算加权平均后经过激活函数就完成了一次传递，以此类推进行传递1.数据输入网络输入层：输入层中输入的是一些矩阵，比如可以输入这个点坐标作为一个数据，也可以输入一张256*256的图
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2023-10-16 19:34:56
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# 1.三层神经网络推理过程示意图上图从左到右依次是输入层、隐藏层1、隐藏层2和输出层。由于有权重的只有三层，故称之为三层神经网络。x1,x2表示整个神经网络的输入信号，y1,y2表示整个神经网络的输出信号。内含1的神经元以及bij标识是为了表示偏置，bij表示第i层偏置的第j个元素。比较大的神经元中aij表示它的输入信号，zij表示它的输出信号。图中的直线均表示从左到右的箭头，各层权重的具体数据
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2023-09-07 15:37:33
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神经网络训练的过程可以分为三个步骤1.定义神经网络的结构和前向传播的输出结果2.定义损失函数以及选择反向传播优化的算法3.生成会话并在训练数据上反复运行反向传播优化算法神经元神经元是构成神经网络的最小单位，神经元的结构如下一个神经元可以有多个输入和一个输出，每个神经元的输入既可以是其他神经元的输出，也可以是整个神经网络的输入。上图的简单神经元的所有输出即是所有神经元的输入加权和，不同输入的权重就是
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2023-05-31 13:08:34
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TensorFlow 一、张量、计算图、会话 1.张量：{名字、维度、类型}，在TensorFlow中随便定义一个变量，输出后为张量类型。但必须在sess 三中run. 2.计算图：最前面定义变量和各个公式的整个框架，最后使用sess实现。 3.会话：这是比较重要的一个步骤
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2023-08-26 17:05:55
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文章目录1、2层前馈神经网络模型(1) 单个样本(2) 多个样本时的矩阵表示2、2层前馈NN的误差反向传播（BP）算法(1) 单个样本(2) 多个样本时的矩阵表示3、BP多层前馈网络 本文主要参考文献如下： 1、吴恩达《深度学习》视频。 2、周志华. 《机器学习》3.2.清华大学出版社。 3、陈明等，《MATLAB神经网络原理与实例精解》，清华大学出版社。 这部分强烈推荐吴恩达的《深度学
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2023-07-29 11:27:24
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1. 人工神经网络1.1 神经网络结构 人工神经网络（简称神经网络）是模拟人类大脑神经元构造的一个数学计算模型。 一个神经网络的搭建，需要满足三个条件。输入和输出权重（w）和阈值（b）多层感知器的结构1.2 神经网络运作过程其中，最困难的部分就是确定权重（w）和阈值（b）。必需有一种方法，可以找出答案。这种方法就是试错法。其他参数都不变，w（或b）的微小变动，记作Δw（或Δb），然后观察输出有什么
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2023-12-31 13:47:57
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这篇教程发布仅天时间，就在Hacker News论坛上收获了574赞。程序员们纷纷夸赞这篇文章的代码写得很好，变量名很规范，让人一目了然。下面就让我们一起从零开始学习神经网络吧。实现方法搭建基本模块——神经元在说神经网络之前，我们讨论一下神经元（Neurons），它是神经网络的基本单元。神经元先获得输入，然后执行某些数学运算后，再产生一个输出。比如一个2输入神经元的例子： &
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2021-04-16 18:01:00
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卷积神经网络的构建
1.卷积神经网络由输入层，卷积层，激活函数，池化层，全连接层组成.input(输入层)--conv(卷积层)--relu(激活函数)--pool(池化层)--fc(全连接层)2.卷积层：主要用来进行特征的提取卷积操作是使用一个二维的卷积核在一个批处理的图片上进行不断扫描。具体操作是将一个卷积核在每张图片上按照一个合适的尺寸在每个通道上
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2023-07-14 17:10:52
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神经网络可以使用 torch.nn包构建。现在你已经对autograd有所了解，nn依赖 autograd 定义模型并对其求微分。nn.Module 包括层，和一个返回 output 的方法 - forward(input)。例如，看看这个对数字图片进行分类的网络：convnet这是一个简单的前馈网络。它接受输入，通过一层接一层，最后输出。一个典型的神经网络训练过程如下：定义神经网络，并包括一些可
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2023-08-10 13:27:22
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小叽导读：本研究我们提出了一种改进的前馈序列记忆神经网络结构，称之为深层前馈序列记忆神经网络（DFSMN）。进一步地我们将深层前馈序列记忆神经网络和低帧率（LFR）技术相结合构建了LFR-DFSMN语音识别声学模型。该模型在大词汇量的英文识别和中文识别任务上都可以取得相比于目前最流行的基于长短时记忆单元的双向循环神经网络（BLSTM）的识别系统显著的性能提升。而且LFR-DFSMN在训练速度，模型
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2023-12-01 07:05:47
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2.7 计算图（Computation Graph）可以说，一个神经网络的计算，都是按照前向或反向传播过程组织的。首先我们计算出一个新的网络的输出（前向过程），紧接着进行一个反向传输操作。后者我们用来计算出对应的梯度或导数。计算图解释了为什么我们用这种方式组织这些计算过程。在这个视频中，我们将举一个例子说明计算图是什么。让我们举一个比逻辑回归更加简单的，或者说不那么正式的神经网络的例子。 我们尝试
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2023-09-11 22:44:27
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简述： 一般而言，神经网络检索分为三个部分，搜索空间，搜索算法，以及精度估计[1]，搜索策略从搜索空间中采样，产生网络，然后进度精度估计算法当中，进行精度估计，得到的结果返回，更新搜索策略，然后依次循环。 所谓的 one-shot NAS，基于搜索空间构建了一个超级网络，并使用 one-shot 训练来生成性能良好的子模型。NAS上现在的几种优化方式:强化学习进化学习MCTSSMBOBayesia
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2023-12-01 10:41:46
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matlab神经网络43个案例分析第十七章基于SVM的信息粒化运行问题代码你修改过吗，没有修改过、用的又是原版的SVMLIM工具箱的话，运行应该是无错的，因为所有的案例代码都经过校正。维数不一致，可能是指low_predict和Low'的维度不一致，或者是error矩阵的维数设置错了。SVM的主要思想可以概括为两点：⑴它是针对线性可分情况进行分析，对于线性不可分的情况，通过使用非线性映射算法将低维
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2023-09-13 20:37:49
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简单神经网络训练流程1）设置步长lr，动量值gamma，迭代次数epochs，batch_size等信息，（如果需要）设置初始权重w0； 2）导入数据，将数据切分成batches； 3）定义神经网络框架； 4）定义损失函数L(w)，如果需要，将损失函数调整成凸函数，以便求解最小值； 5）定义所使用的优化算法； 6）开始在epoches和batch上循环，执行优化算法： 6.1）调整数据结构，确定数
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2024-04-07 20:47:17
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1. 误差反馈1.1 误差反馈校正权重矩阵可以理解，输出和误差都是多个节点共同作用的结果，那么该如何更新链接权重？ 思考一下，得到误差后，该怎么分配？平均分的话是否会有失公平？毕竟我们在之前的学习中了解到，前一层每个节点的贡献都是不一样的。考虑极端情况，当某权重为0时，它对下一个节点的贡献为0；这时如果误差仍然平均分配显然是不那么合适的。 但我们很容易想到这个标准：较大链接权重的连接分配更多的误差
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2023-10-07 12:12:39
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在前3篇博客介绍完pytorch的基础知识之后，我这里我们接着介绍简单网络的搭建，详述卷积操作，最后根据卷积操作搭建 神经网络的卷积层。1. nn.Module的简单使用 官方帮助文档 首先，我们还是要从帮助文档看起，进入 pytorch 官网，查看 Pytorch 的官方帮助文档
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2023-12-10 12:05:04
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RNN入门学习原文地址：作者：hjimce一、相关理论RNN(Recurrent Neural Networks)中文名又称之为：循环神经网络（原来还有一个递归神经网络，也叫RNN，搞得我有点混了，菜鸟刚入门，对不上号）。在计算机视觉里面用的比较少，我目前看过很多篇计算机视觉领域的相关深度学习的文章，除了OCR、图片标注、理解问答等这些会把CNN和RNN结合起来，其它的很少见到。RNN主要用于序列
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2023-08-08 11:40:50
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