# 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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正常的图神经网络叠加应该是如下图所示，直接前一层的输出接后一层的输入。但这样简单的连接会出现 over-smoothing 的问题，即：所有的节点嵌入收敛到相同的值。这显然是不合理的。出现这种现象的原因如下。首先引入一个新概念——接受域（Receptive field），其决定一个感兴趣节点嵌入的一组节点。在K层GNN中，每个节点都有一个K阶邻居的接受域。下图分别为1-3阶邻居示意图： 当我们增加
# LSTM神经网络流程图实现教程
## 一、整体流程
为了帮助你理解如何实现LSTM神经网络的流程图，我将分为以下几个步骤来讲解：
1. 数据准备
2. 模型构建
3. 模型训练
4. 模型预测
下面是一个简化版的LSTM神经网络流程图，你可以通过这个流程图更好地理解整个过程：
```mermaid
erDiagram
Model --> Data Preparation
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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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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目录 简述 算法过程 总结 一、简述 1.1 来源： 大脑是由处理信息的神经元细胞和连接神经元的细胞进行信息传递的突触构成的。树突(Dendrites)从一个神经元接受电信号，信号在细胞核(Cell Body)处理后，然后通过轴突(Axon)将处理的信号传递给下一个神经元。 计算机处理信息类比为输入向量，通过加权求值线性得出，再经过非线性变换输出一个标量。如下图所示： 图1.1-生物和计算机神经元
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2023-06-14 22:02:00
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上篇介绍了RNN循环神经网络，上篇在最后说明了RNN有梯度爆炸和梯度消失的问题，也就是说RNN无法处理长时间依赖性问题，本篇介绍的LSTM（长短时记忆网络）是应用最多的循环神经网络，当提到循环神经网络时一般都特指LSTM，如果以将RNN视为一种思想，那么LSTM是循环神经网络的具体实现。通过‘门’运算引入细胞状态的概念(Cell state),LSTM可以较好的利用历史记录信息。一、lstm前向传
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2023-08-02 14:02:51
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1、LSTM的背景介绍 长短时记忆神经网络（Long Short-term Memory Networks，简称LSTM）是特殊的RNN，尤其适合顺序序列数据的处理，LSTM 由 Hochreiter & Schmidhuber (1997) 提出，并在近期被 Alex Graves 进行了改良和
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2023-06-17 20:03:35
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在论文(Image Style Transfer Using Convolutional Neural Networks)中(https://www.cv-foundation.org/openaccess/content_cvpr_2016/papers/Gatys_Image_Style_Transfer_CVPR_2016_paper.pdf)，风格转换使用了19层VGG网络中的特征，它由一
神经网络MNIST例程中，如果将lenet_train_test.prototxt去掉两个卷积层和下采样层，剩下两个全连接层，这个网络模型就是一个简单的神经网络模型。使用该模型训练，最终准确率也可以达到97%以上。 该神经网络示意图如下： 这个神经网络包含三个层：输入层: 28x28 = 784个神经元，每个神经元代表一个像素的值隐藏层: n个神经元, 例子中 n=500输出层: 10个神经元,
### CNN卷积神经网络流程图
卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）是一种基于深度学习的神经网络结构，特别适用于处理具有空间结构信息的数据，比如图像。CNN的核心思想是通过卷积操作来提取输入数据的特征，然后通过池化操作降低特征的维度，最后通过全连接层和激活函数得到最终的输出。
### CNN的流程图
以下是CNN的基本流程图：
