目录不确定度估计方法A.Single Deterministic MethodsB.Bayesian Neural NetworksC. Ensemble MethodsD. Test Time AugmentationE. Neural Network Uncertainty Quantification Approaches for Real Life Applications 不确定度估计
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2023-07-10 23:09:33
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最近用到了RNN来做预测，在这里给大家讲解下为什么要使用RNN：前馈神经网络前馈神经网络是一种最简单的神经网络，是目前应用最广泛、发展最迅速的人工神经网络之一。
各神经元分层排列，第一层是输入层；然后是隐藏层，其中隐藏层可能会有多层；最后一层为输出层。
层与层之间是全连接的，每层的节点之间是无链接的。
每层的神经元只与前一层的神经元相连，只接受前一层的输出，并传给下一层，各层间没有反馈。
每一层的
DenseNet 是一种具有密集连接的卷积神经网络。在该网络中，任何两层之间都有直接的连接，也就是说，网络每一层的输入都是前面所有层输出的并集，而该层所学习的特征图也会被直接传给其后面所有层作为输入。下图是 DenseNet 的一个示意图。 如果记第 l 层的变换函数为 H_l（通常对应于一组或两组 Batch-Normalization，ReLU 和 Convolution 的操作），输出为 x
DenseNetResNet通过前层与后层的“短路连接”(Shortcuts)，加强了前后层之间的信息流通，在一定程度上缓解了梯度消失的现象，从而可以将神经网络搭建得很深。DenseNet最大化了这种前后层信息交流，通过建立前面所有层与后面层的密集连接，实现了特征在通道维度上的复用，使其可以再参数计算量最少的情况下实现比ResNet更优的性能 DenseNet的网络架构如下图所示，网络由多个Den
卷积神经网络（一）-LeNet卷积神经网络（二）-AlexNet 卷积神经网络（三）-ZF-Net和VGG-Nets卷积神经网络（四）-GoogLeNet卷积神经网络（五）-ResNet卷积神经网络（六）-DenseNet自Resnet提出以后，ResNet的变种网络层出不穷，都各有其特点，网络性能也有一定的提升。本文介绍的最后一个网络是CVPR 2017最佳论文DenseNet，论文中
随着神经网络的发展，现在有大量的神经网络层类型。 在本文中，我将介绍几个神经网络层，解释它们的作用和工作方式，并在Python流行的机器学习库Keras中展示它们的应用。Core LayersDenseDense层是标准的神经网络层，可输出- -其中“activation”是通过“激活参数”传递的激活函数，“kernel”是由图层创建的权重矩阵，而“bias”是由图层创建的偏差矢量。
目录概述细节网络结构dense blockstransition layers总结 概述在ResNet之后，骨干网络的结构有两种趋势，一种是更深，另一种是更宽。 而DenseNet则不是，它在ResNet的short-path的基础上提出了一种稠密卷积的思想，进一步缓解了梯度消失的问题，加强了特征提取、特征重用的效果，并且显著减少了参数量，同时最终模型的尺寸也比较小。 在每一个稠密卷积块中，它的
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2023-07-25 22:09:50
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在传统的前馈神经网络中，输入层的每一个神经元都与下一层的每一个输入神经元相连，我们称之为FC（fully-connected，全连接）层。但是，在CNNs中，我们直到网络中的最后一层才使用FC层。因此，我们可以将CNN定义为神经网络，该网络在专用的“卷积（convolutional）”层中交换，代替网络中至少一个层的“FC”层。  
文章目录一、神经网络1.概述1.1 结构1.2 神经元模型使用2. 单层神经网络2.1 感知器2.2 数学描述2.3 感知器分类效果2.4 单层神经网络表示2.5 单层神经网络训练算法2.6 单层神经网络中的计算公式表示 文章综合一下几位大佬的文章：杨强AT南京: DL01-6: 单层神经网络 企鹅号 - 轨道车辆: 技术篇：单层神经网络是什么，看完这篇文章你就懂了一、神经网络1.概述神经网络是
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2023-05-24 16:15:12
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优点是神经网络的对所有的问题都可以用同样的流程来解决。即不断地学习所提供的数据，尝试发现待求解的问题的模式。与待处理的问题无关，神经网络可以将数据直接作为原始数据，进行“端对端”的学习。 自己的一句话概括就是：神经网络的学习就是把训练中原始数据直接作为输入数据，通过减小结果与原来标签的误差的方法不断调整权重参数，最终使用优化的权重的参数来推理新的数据。（神经网络的学习以损失函数为指标，更新权重参数
本文主要讲解神经网络中的正则化（Regularization）和Dropout，都是用了减小过拟合。正则化在机器学习领域中很重要。主要针对模型过拟合问题而提出来的。本文是观看麦子学院的视频整理而来。下面开始介绍。1 正则化 机器学学习中的正则化相关的内容可以参见李航的书：统计学习方法。参阅者可以先了解有关的内容。正则化是用来降低overfitting（过拟合）的，减少过拟合的的其他方法有：增加训练
在PyCharm中调试查看神经网络最后一层输出，可以通过以下步骤实现。
步骤1：安装PyCharm
首先，确保已经安装了PyCharm。可以从JetBrains官网下载并安装PyCharm，根据您的操作系统选择适合的版本。
步骤2：创建神经网络模型
在PyCharm中创建一个新的Python项目，并在项目中创建一个Python文件来定义神经网络模型。下面是一个示例的神经网络模型代码。
```
原创
2023-08-24 18:11:08
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最近看神经网络的发展历程看到了这个,写在这里方便以后查看.DenseNet主要结构包括Dense Block, Transition Layer 和最后的fully connected layers.Dense Block 是一种具有紧密连接性质的卷积神经网络,该神经网络中的任何两层都有直接连接，即网络中每一层的输入都是前面所有层输出的并集，而这一层学习到的特征也会被直接传递到后面的所有层作为输入
在传统神经网络中，模型不会关注上一时刻的处理会有什么信息可以用于下一时刻，每一次都只会关注当前时刻的处理。举个例子来说，我们想对一部影片中每一刻出现的事件进行分类，如果我们知道电影前面的事件信息，那么对当前时刻事件的分类就会非常容易。实际上，传统神经网络没有记忆功能，所以它对每一刻出现的事件进行分类时不会用到影片已经出现的信息，那么有什么方法可以让神经网络能够记住这些信息呢？答案就是Recurr
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2023-09-06 18:53:42
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常见卷积神经网络总结DenseNet 最近时间没那么紧张了，准备把之前没看的论文总结一下， DenseNetDenseNet是CVPR2017的最佳论文，可见这篇论文还是很厉害的，DenseNet主要是借鉴了Resnet的思想，采取了一种全新的网络连接方式，最近的卷积神经网络主要是从深度和宽度上进行思考的，加深宽度或者加深深度，但这篇文章另辟蹊径，采取了一种新的结构，取得了很好地效果。 首先来
一、 AE(AutoEncoder)参考AutoEncoder1.1 自编码器简单模型介绍自编码器可以理解为一个试图去 还原其原始输入的系统。自动编码模型主要由编码器和解码器组成，其主要目的是将输入x转换成中间变量y，然后再将中间变量y转换成x’，然后对比输入和输出，使得他们两个无限接近。1.2 神经网络自编码器模型在深度学习中，自动编码器是一种 无监督 的 神经网络 模型，它可以学习到输入数据的
上一篇博客梳理了神经网络的一些重要概念和逻辑，本文将围绕神经网络中的过拟合和正则化展开。1.过拟合较多的隐藏层可以提取输入不同层次的特征，但是不是越多越好，会出现过拟合的问题（训练集的损失函数值很小，但是测试集的损失函数值很大）。 以下是欠拟合、过拟合和理想状态的示意图：因此要找到过拟合和欠拟合中间泛化误差最小的那个阈值2.正则化的要义：正则化参数的同时，最小化训练误差。常见的通用模型公式如下：第
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2023-08-14 11:19:24
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本文通过假设，理论说明，实践输出，来演示dense神经网络的作用。例子采用keras编程。假设特征向量如：[a,b,c] 特征维度为3, a,b,c为特征值，特征值可取离散的整数。例如输入特征向量为 [1,2,4]， 输出特征为 0 或者 1.我们的目标是，查找哪些逻辑关系可以学习到。如：我们将 a+b=3 的特征向量的输出设置为1，如果神经网络Q可以通过训练，预测输入向量为[2，1，4] 的
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2023-09-06 13:15:16
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前言我们都知道，神经网络的学习目的是找到使损失函数的值尽可能小的参数，这是一个寻找最优参数的问题，解决这个问题的过程可以称为最优化，但由于参数空间非常复杂，无法轻易找到最优解，而且在深度学习中，参数的数量非常大，导致最优化问题更加复杂。在这之前，我们是将参数的梯度（导数）作为线索，使参数沿着梯度方向更新，并重复执行多次，从而逐渐靠近最优参数，这个过程称为随机梯度下降法（SGD）
反向传播中提到了偏
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2023-09-15 14:45:02
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卷积神经网络示意 假设一个任务，有一张32x32x3的输入图片，目的是做数字检测 卷积有两种分类，即所谓的层的划分。一类卷积是一个卷积层与一个池化层一起作为一层，另一类是把一个卷积层看成是一层，池化层也单独作为一层。当人们在计算神经网络有多少层时，通常只统计具有权重和参数的层。因为池化层没有权重和参数，只有一些超参数，在此处，我们把CONV1和POOL1共同作为一个卷积，并标记为L
