深度学习中的Normalization引言normalization中文意思是标准化，标准化就是对一组数据集合将其变成均值为0，方差为1的过程。在深度网络中主要有两种实体：神经元和相邻两层相连的权重边。根据规范化对象的不同，可以分为两类：一类是对L层网络的输出值进行Normalization的操作，再根据如何划分输出值数据集合，可以分为BatchNormalization、LayerNormali
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2023-12-06 18:37:10
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哈夫曼树(Huffman树)原理分析及实现1 构造原理假设有n个权值，则构造出的哈夫曼树有n个叶子结点。 n个权值分别设为 w1、w2、…、wn，则哈夫曼树的构造规则为：
(1) 将w1、w2、…，wn看成是有n 棵树的森林(每棵树仅有一个结点)；
(2) 在森林中选出两个根结点的权值最小的树合并，作为一棵新树的左、右子树，且新树的根结点权值为其左、右子树根结点权值之和；
(3)从森林
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2024-01-15 10:24:18
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1、GRU 简介 LSTM 具有更长的记忆能力，在大部分序列任务上面都取得了比基础的 RNN 模型更好的性能表现，更重要的是，LSTM 不容易出现梯度弥散现象。但是 LSTM 结构相对较复杂，计算代价较高，模型参数量较大。研究发现，遗忘门是 LSTM 中最重要的门控，甚至发现只有遗忘门的简化版网络在多个基准数据集上面优于标准 LSTM 网络。在众多的简化版 LSTM 中，门控循环网络(Gated
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2023-08-16 17:31:05
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# Python 哈德曼的积：一种简单的组合结构
## 引言
在数据科学和算法研究中，哈德曼的积（Hadamard Product）是一种非常重要的操作，尤其在信号处理、图像处理和深度学习中扮演重要角色。简言之，哈德曼积是两个同样大小的矩阵对应元素的乘积。本文将通过示例来介绍哈德曼积的概念和其在Python中的实现，帮助读者更好地理解这一概念。
## 哈德曼积的定义
给定两个矩阵 \(A\
原创
2024-09-13 05:11:04
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卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNN）是一类包含卷积计算且具有深度结构的前馈神经网络（Feedforward Neural Networks），是深度学习（deep learning）的代表算法之一 。卷积神经网络具有表征学习（representation learning）能力，能够按其阶层结构对输入信息进行平移不变分类（shift-in
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2024-04-08 10:18:21
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文章目录前言背景整体把握传播函数激活函数反向传播函数损失函数总结 前言这是李宏毅机器学习系列的一个补充博客，对于课程中一些比较模糊的重点会再次进行梳理，起到一个修补的作用背景本篇背景是对于机器学习中的神经网络进行梳理，由于李宏毅老师在讲解过程中将神经网络进行了拆分，容易导致初学者对于神经网络不能整体把握，本篇则是作者根据课程和一些博客，对神经网络的进行一次整体梳理。整体把握神经网络最基本的模型是
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2023-10-10 11:05:20
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# 哈里斯鹰优化神经网络实现流程
作为一名经验丰富的开发者，我将教会你如何实现“哈里斯鹰优化神经网络”。在本文中，我将向你展示整个实现流程，并提供每一步所需的代码示例和注释。让我们开始吧！
## 实现流程
以下是实现“哈里斯鹰优化神经网络”的步骤概述，可以用表格形式表示：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 步骤1 | 数据预处理 |
| 步骤2 | 构建神经网络模型
原创
2023-12-19 12:58:54
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Convolutional Neural Networks卷积神经网络 卷积神经网络已成为当前语音分析和图像识别领域的研究热点。它的权值共享网络结构使之更类似于生物神经网络，降低了网络模型的复杂度，减少了权值的数量。该优点在网络的输入是多维图像时表现的更为明显，使图像可以直接作为网络的输入，避免了传统识别算法中复杂的特征提取和
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2023-10-12 13:24:04
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卷积神经网络目录- 概述- 背景- 网络结构数据输入层/ Input layer卷积计算层/ CONV layerReLU激励层 / ReLU layer池化层 / Pooling layer全连接层 / FC layer- 参考文章 目录引用了许多文章，侵删~- 概述神经网络(neual networks)是人工智能研究领域的一部分，当前最流行的神经网络是深度卷积神经网络(deep convo
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2023-08-30 23:47:58
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2.1 ARM （Advanced RISC Machines）是微微控制器行业的一家知名企业，设计了大量高性能、廉价、耗能低的RISC微控制器、相关技术及软件。技术具有性能高、成本低和能耗省的特点。适用于多种领域，比如嵌入控制、消费/教育类多媒体、DSP和移动式应用等。Advanced RISC&n
目录1. 前言 2. 程序2.1 net2.2 train2.3 main3. 总结1. 前言 手写字体识别模型LeNet5诞生于1994年，是最早的卷积神经网络之一。LeNet5通过巧妙的设计，利用卷积、参数共享、池化等操作提取特征，避免了大量的计算成本，最后再使
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2023-09-07 10:41:38
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卡尔曼滤波算法简介1.卡尔曼滤波器--最优状态估计2.非线性系统2.1扩展卡尔曼滤波器EKF2.2 无迹卡尔曼滤波器UKF2.3 粒子滤波器3.总结 1.卡尔曼滤波器–最优状态估计假如有一个自动驾驶汽车比赛，要求参赛汽车根据GPS测量定位分别在100种地形上行驶1公里，在每种地形上都尽量停靠在1公里终点处。计算100次的平均最终位置，取位置方差最小且平均位置最接近1公里的队伍获胜。GPS的定位是
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2023-12-10 11:32:48
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目录卷积神经网络发展史BenchMarkCNN提出AlexNetVGGBatchNormalizationInceptionV3ResNetEfficientNet迁移学习数据增强三维卷积从图像分类到目标识别实例：猫狗大战处理数据集：删除不是jpg的文件数据增强以InceptionV3为例构建模型训练模型准确率比较预测附：以InceptionV3为例的代码附：自建CNN代码报错 卷积神经网络发展
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2023-05-24 00:15:57
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深度学习总结：常见卷积神经网络（2）——InceptionInception v1Inception v2BN层Inception v3非对称卷积分解Inception v4总结 上一篇博客主要回顾了VGG和Resnet，这一篇主要回顾一下GoogLeNet系列。 Inception v1Inception v1提出于2014年，和VGG是同一年，使用了Inception的结构。 首先
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2023-08-17 09:13:00
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本文主要研究了LeNet-5网络结构。 卷积神经网络是由一个或多个卷积层和顶端的全连接层（也可以使用1x1的卷积层作为最终的输出）组成一种前馈神经网络。一般的认为，卷积神经网络是由Yann LeCun在1989年提出的LeNet中首先被使用，但是由于当时的计算能力不够，并没有得到广泛的应用，到了1998年Yann LeCun及其合作者构建了更加完备的卷积神经网络LeNet-5并在手写数字的识别
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2024-01-19 23:35:12
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设置神经网络结构（向前传播）#coding:utf-8
import tensorflow as tf
IMAGE_SIZE = 28
NUM_CHANNELS = 1
CONV1_SIZE = 5
CONV1_KERNEL_NUM = 32
CONV2_SIZE = 5
CONV2_KERNEL_NUM = 64
FC_SIZE = 512
OUTPUT_NODE = 10
# 初始化神经元
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2023-09-01 22:02:00
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论文题目：卷积神经网络研究综述 论文来源：卷积神经网络研究综述 翻译人：BDML@CQUT实验室卷积神经网络研究综述Review of Convolutional Neural Network周飞燕 金林鹏 董军摘 要作为一个十余年来快速发展的崭新领域，深度学习受到了越来越多研究者的关注，它在特征提取和模型拟合上都有着相较于浅层模型显然的优势。深度学习善于从原始输入数据中挖掘越来越抽象的分布式特征
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2023-10-12 13:32:44
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# 实现VGG16卷积神经网络
## 简介
本文将教你如何实现VGG16卷积神经网络，这是一个非常经典的深度学习模型，被广泛应用于计算机视觉任务中，比如图像分类、目标检测等。
## 整体流程
下面是实现VGG16卷积神经网络的整体流程，我们可以使用一个表格来展示每个步骤：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 步骤1 | 数据预处理 |
| 步骤2 | 构建模型 |
| 步
原创
2023-09-09 07:08:57
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#include <stdio.h> #include <stdlib.h> #include <string.h> #define swap(a, b) ({\ __typeof(a) temp = a;\ a = b, b = temp;\ }) typedef struct Node { do ...
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2021-11-01 00:52:00
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LeNet-5模型结构与TensorFlow代码实现。
1、LeNet-5模型简介LeNet-5 模型是 Yann LeCun 教授于 1998 年在论文 Gradient-based learning applied to document recognitionr [1]&n
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2023-05-28 21:31:02
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