Q1：卷积神经网络和神经网络分别是什么？DNN是指深度神经网络，它是一个很广的概念，某种意义上CNN、RNN、GAN等都属于其范畴之内。DNN与CNN（卷积神经网络）的区别是DNN特指全连接的神经元结构，并不包含卷积单元或是时间上的关联。DNN是指包含多个隐层的神经网络，根据神经元的特点，可以分为MLP、CNNs、RNNs等。从神经元的角度来讲解，MLP是最朴素的DNN，CNNs是encode了空
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2023-11-07 13:12:57
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循环神经网络除了有不同的设计方法之外，还能够造出一些比较实用的 “变种”，用于提高循环神经网络解决一些特定问题的能力。常用的循环神经网络变种就是双向循环神经网络和深层循环神经网络，本节将会对这两个网络变种进行简要的介绍。双向循环神经网络到目前为止，我们讨论的循环神经网络只能将状态按照从前向后的方 向传递，这意味着循环体在时刻 t 的状态只能从过去的输入序列 x(t=0) ,…, x(t-1)以及当
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2023-11-10 06:19:23
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背景近年来，人工智能在传统自然科学问题上开始发挥越来越重要的作用，在一些重要的科学问题上取得了瞩目的成果。在实际的物理、化学、生物等学科中，往往会遇到各种具有几何特征的对象，比如位置矢量、力矢量。由这些几何对象所描述的方程，其本身不依赖于坐标系的选取，也就是物理学定律的相对性。蕴藏在这些几何特征之下的，是系统所具有的对称性信息。因此如何在神经网络中保持这些几何特征与对称性，人工智能应用于自然科学问
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2024-01-05 21:40:59
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文章目录什么是神经风格迁移代码实现1、导入需要的库2、下载图片3、将图片加载到程序中4、加载VGG19模型，并打印出其中所有的层5、从VGG19中挑出风格层和内容层6、改变VGG19模型7、风格计算8、建立风格迁移模型9、得到风格图片的风格特征和内容图片的内容特征10、将内容图片设置为变量11、定义优化函数12、定义损失函数13、定义每一步的梯度下降14、训练模型，优化图片15、总变分损失计算高
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2024-01-05 17:00:46
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文章目录背景Cluster-GCN方法简介基本方法Cluster-GCN改进：随机多簇法扩展：深层GCN的设计与训练Cluster-GCN实践数据集采集与预处理Cluster-GCN的构建、训练与测试参考 背景图神经网络的局限性：训练效率与可扩展性。基于SGD的图神经网络的训练方法，随着图神经网络层数增加，计算成本呈指数增长；保存整个图的信息和每一层每个节点的表征到内存（显存）而消耗巨大内存（显
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2023-12-17 14:32:57
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MATLAB三维绘图(三)绘制等值线图1、使用contour函数绘制等值图，示例：%% 显示不同颜色的梯度图
clear; clc; close all;
x = -3.5:0.2:3.5;
y = -3.5:0.2:3.5;
[X,Y] = meshgrid(x,y); % 获取网格
Z = X.*exp(-X.^2-Y.^2);
subplot(2,1,1);
mesh(X,Y,Z);
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2024-03-31 15:31:42
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如果一个变量相对于另一个变量的条件熵为0，即H(Y|X)=0，则等价于两个变量有函数关系如果一个随机变量的熵为0，即H(X)=0，则它只有一种可能的情况Introduction生成式对抗网络(Generative Adversarial Networks, GAN)是一种在2014年被提出的一种网络结构：《Generative Adversarial Networks》那什么是GAN呢，可以用一个
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2023-12-15 22:49:17
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改善深层神经网络：超参数调试、正则化以及优化Improving Deep Neural Networks Hyperparameter tuning, Regularization and Optimization本章设计超参数调优，如何构建数据，以及如何确保优化算法的快速运行。神经网路机器学习的问题，然后是随机神经网路在配置训练，验证和测试数据集的过程中做出正确决策。数据的分配通常是验证集、测试
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2024-01-19 23:33:24
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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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卷积神经网络一、卷积神经网络与BP网络（传统前馈神经网络）相比具有以下特点：（1）、采取局部连接（稀疏连接），减少了所需参数； （2）、可直接处理二维数据，故常被用于图片处理操作； （3）、具有三个基本层——卷积层、池化层、全连接层：卷积层CNN算法常用于图片处理，其中卷积层是通过多个卷积核对输入的图片像素矩阵进行局部连接，通过权值共享与卷积的方式进行图片的特征提取得到特征映射数据。（所以卷积核又
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2023-09-15 15:36:43
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谷歌实际操作已经有3年了为什么还是没有将网络的能力指数增加 原因是为什么 这萝卜还用说 坑一定是现在的神经网络本质就是无法指数级别优化的所以谷歌填坑这么多年仍然没有填好,但是走向正确的道理之前一定是经过错误,才能避免错误的 如果谷歌得到了什么启示,目前的神经网络会得到很大的改进,或者是颠覆的创造.人类的基因也是如此的, 我们的染色体经过不断的自我复制的过程中进步,但是基因不过是一个编码而已真正强大
原创
2022-04-06 10:13:22
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人工神经网络——前馈神经网络——多层神经网络——CNN、DNN、DBN。CNN（卷积神经网络）CNN、RNN、LSTM等各种神经网络都是基于FCNN（全连接神经网络）出发的，最基础的原理都是由反向传播而来。反向传播示意图：神经网络的训练是有监督的学习，也就是输入X 有着与之对应的真实值Y ，神经网络的输出Y 与真实值Y 之间的损失Loss 就是网络反向传播的东西。整个网络的训练过程就是不断缩小损失
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2023-09-21 08:21:18
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AI领域是一个非常交叉的领域，涉及很多技术：数学、软体、硬件和，尤其还有硬件环节，不过一切来源或输入的入口一般有三个：一个是图像识别和处理是其中一个非常重要的环节，一个是自然语言处理，还有一个就是借口输入。一、这是一个python卷积神经网络的代码（开源）：https://github.com/yangshun2005/CNN_sentence 二、下面是一些基本公式，以备忘：写CNN的
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2023-08-10 17:29:39
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1、概述 本来想用卷积神经网络来预测点东西，但是效果嘛......，还是继续学习图像类的应用吧～前面学习的神经网络都是一些基础的结构，这些网络在各自的领域中都有一定效果，但是解决复杂问题肯定不够的，这就需要用到深度神经网络。深度神经网络是将前面所学的网络组合起来，利用各自网络的优势，使整体效果达到最优。这一节就简单的记下一些常用的深度神经网络模型，因为tensorflow等框架都将这些网络实现了，
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2023-10-03 20:24:38
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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递
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2023-08-03 06:54:54
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卷积学习网络1.卷积神经网络简介一般的前馈神经网络权重参数矩阵过大，过拟合风险很高，并且在做图像处理时需要将图像展开为向量，这会丢失一些空间信息，于是在此基础上开发出卷积神经网络作为优化。卷积神经网络是一类包含卷积计算且具有深度结构的前馈神经网络，与普通前馈神经网络不一样的是，卷积神经网络的输入层为图像数据（32x32x3矩阵）而不是将图像数据展开为向量计算，隐含层不再仅仅是神经层简单的线性非线性
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2023-08-18 20:40:14
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文章目录13.1 Deep Neural Network13.2 Autoencoder13.3 Denoising Autoencoder13.4 Principal Component AnalysisSummary 上节课介绍了神经网络，神经网络的核心是通过一层层的感知器从输入数据中提取模式特征，关键是求解每一层的权重向量，通过反向传播结合梯度下降算法可以很容易的求解出来。那么神经网络应该
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2023-09-22 11:52:05
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1 Neural FPs论文简介论文：Convolutional Networks on Graphs for Learning Molecular Fingerprints 图卷积网络用于学习分子指纹 链接：http://arxiv.org/pdf/1509.09292.pdf 作者：David Duvenaud†, Dougal Maclaurin†, Jorge Aguilera-Iparr
原创
2023-05-17 14:58:50
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1 基本概念BP神经网络是一种通过误差反向传播算法进行误差校正的多层前馈神经网络，其最核心的特点就是：信号是前向传播，而误差是反向传播。前向传播过程中，输入信号经由输入层、隐藏层逐层处理，到输出层时，如果结果未到达期望要求，则进入反向传播过程，将误差信号原路返回，修改各层权重。2 BP神经网络结构BP神经网络包含输入层、隐藏层和输出层，其中，隐藏层可有多个，其中，输入层和输出层的节点个数是固定的（
原创
2021-03-23 20:00:09
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谷歌实际操作已经有3年了为什么还是没有将网络的能力指数增加原因是为什么这萝卜还用说坑一定是现在的神经网络本质就是无法指数级别优化的所以谷歌填坑这么多年仍然没有填好,但是走向正确的道理之前一定是经过错误,才能避免错误的如果谷歌得到了什么启示,
原创
2021-04-22 20:32:04
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