一、背景多层感知器(Multi-Layer Perceptron，MLP)也叫人工神经网络(Artificial Neural Network，ANN)，除了输入输出层，它中间可以有多个隐层。最简单的MLP需要有一层隐层，即输入层、隐层和输出层才能称为一个简单的神经网络。通俗而言，神经网络是仿生物神经网络而来的一种技术，通过连接多个特征值，经过线性和非线性的组合，最终达到一个目标，这个目标可以是识
上采样： 在做图像分割的时候，需要对图像进行像素级别的分类，因此在卷积提取到抽象特征后需要通过上采样将feature map还原到原图大小。常见的上采样方法有双线性插值、转置卷积、上采样（unsampling）和上池化（unpooling）。feature map： 在每个卷积层，数据都是以三维形式存在的。你可以把它看成许多个二维图片叠在一起，其中每一个称为一个feature map。在输入层，如
1、卷积结构 卷积神经网络结构包括：卷积层，降采样层，全链接层。每一层有多个特征图，每个特征图通过一种卷积滤波器提取输入的一种特征，每个特征图有多个神经元。 卷积层：通过卷积运算，可以使原信号特征增强，并且降低噪音。他的核心是一个对于原图片进行一个卷积运算，每一个卷积运算对应一
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2023-07-04 14:51:34
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最上面的图形显示的是神经网络的结构图，可知有一个隐层一个输出层第二部分显示的是训练算法，这里为学习率自适应的梯度下降BP算法；误差指标为MSE第三部分显示训练进度：Epoch：训练次数；在其右边显示的是最大的训练次数，可以设定，上面例子中设为300；而进度条中显示的是实际训练的次数，上面例子中实际训练次数为146次。Time：训练时间，也就是本次训练中，使用的时间Performance
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2023-05-26 10:31:49
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项目稍有停歇，终于有时间来玩一下TensorFlow和DL了。看了官网入门教程就先来说说神经网络吧。1.MNIST数据集MNIST是一个入门级的计算机视觉数据集，它包含各种手写数字图片，如下图：官网在此 MNIST包含四个部分：一个训练图片集，一个训练标签集，一个测试图片集，一个测试标签集。下载下来后解压四个文件都是二进制文件，需要转换才能看到真实的图片。 每一个MNIST数据单元有两部分组成
# 神经网络mAP指标：计算机视觉中的重要评估指标
神经网络在计算机视觉领域中扮演着重要的角色，广泛应用于图像分类、目标检测、图像分割等任务中。为了评估神经网络模型的性能，研究人员引入了多种指标，其中mAP（Mean Average Precision）是一种常用的评估指标之一。本文将介绍mAP指标的计算方法，并提供一个示例代码。
## 什么是mAP指标？
mAP指标是目标检测任务中广泛使用
原创
2023-07-22 02:05:29
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缺失值缺失值是现实数据集中的常见问题，处理缺失值是数据预处理的关键步骤。缺失值可能由于各种原因而发生，例如数据的结构和质量、数据输入错误、传输过程中的数据丢失或不完整的数据收集。这些缺失的值可能会影响机器学习模型的准确性和可靠性，因为它们可能会引入偏差并扭曲结果，有些模型甚至在在缺少值的情况下根本无法工作。所以在构建模型之前，适当地处理缺失值是必要的。本文将展示如何使用三种不同级别的方法处理这些缺
一、神经网络1、根据architecture图，记录通道数变化引入import torch.nn as nn创建通用卷积块方法2、定义类，继承(nn.Module):de __init__中初始化每个卷积块或设定的结构块注意：此处需要注意级联后图像通道数的变化def forward(定义参数)参数：如果是单通道输入，则可设定为x；如是双通道输入，则为两个图，设定为x_1，x_2forward方法中
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2023-07-24 22:51:45
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我们将以Keras的示例讨论简单的神经网络及其定义。在传统机器学习上使用神经网络来提高准确性和更大的复杂数据。神经网络 神经网络在全球各行各业中都在蓬勃发展。 它涉及用于回归，分类，聚类等的传统机器学习算法。当我们获取大量复杂数据时，就会出现准确性，过拟合以及有时需要花费更多时间进行测试和培训的问题。神经网络的基本类型人工神经网络卷积神经网络递归神经网络神经网络是处理非线性数据的很好算法。感知器一
神经网络Neural Networks 1 为什么要用神经网络？既然前面降了逻辑回归，为什么还需要神经网络呢？前面我们制定在非线性分类问题中，也可以使用逻辑回归进行分类，不过我们的特征变量就变成了原始特征的高阶多项式。假设有100个特征变量，要使用逻辑回归进行分类的话，特征就呈指数增长，不仅计算量十分大，而且很容易过拟合。2 模型表示神经元模型 单个神
卷积结构 卷积神经网络结构包括：卷积层，降采样层，全链接层。每一层有多个特征图，每个特征图通过一种卷积滤波器提取输入的一种特征，每个特征图有多个神经元。 卷积层：通过卷积运算，可以使原信号特征增强，并且降低噪音。他的核心是一个对
不管是在Vision Transformer还是卷积神经网络，其实，一直想明白网络层层，到底是如何对图像进行了处理？怎么，一波操作就出了特征图？怎么就实现了目标检测？人脸识别？深度估计？等等，思前想后，就是常提起的特征图feature map在做小动作？真的不理解？那就来好好理解一下吧？到底是why?为什么？Visualizing Filters and Feature Maps in Convo
作者：itsAndyfeature map的理解在cnn的每个卷积层，数据都是以三维形式存在的。你可以把它看成许多个二维图片叠在一起（像豆腐皮一样），其中每一个称为一个feature map。feature map 是怎么生成的？输入层：在输入层，如果是灰度图片，那就只有一个feature map；如果是彩色图片，一般就是3个feature map（红绿蓝）。其它层：层与层之间
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2023-07-26 08:42:14
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<h1><a name="t0"></a>feature map、卷积核、卷积核个数、filter、channel的概念解释</h1>feather map的理解在cnn的
神经网络介绍 Neural Networks：Representation为什么引入神经网络对于某些特征多的问题，即使只考虑最低级的二次项，所要考虑的项数也是众多的，这样的话容易使问题过拟合，而且运算量也急剧增大所以可以看见，当特征个数n很大时，将高阶多项式包含到特征里会使得特征空间急剧膨胀。所以当特征空间巨大时，通过增加特征来建立非线性分类器不是一个好的选择模型展示 model represen
二值神经网络目录二值神经网络简介同或运算和比特计数运算加速原理Pytorch框架下训练二值神经网络利用CIFAR10数据集测试二值神经网络性能利用CIFAR10图片测试二值神经网络性能提取训练模型参数以供其他平台使用 目录二值神经网络简介定义：网络参数使用+1或-1表示的极限量化模型。量化方法：确定性二值化：当输入值大于设定的阈值时，输出值为+1，否则输出值则为-1。其中表示输入的浮点型参数，
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2023-09-05 08:42:18
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1，浮点神经网络： 权重值和激活值都是32位浮点数 2，二值神经网络 权重值和激活值都是2个值 ...
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2021-10-10 12:31:00
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如何得到神经网络预测结果 20如果你用9——11年的数据不经过预测12——19年的数据就想得到第20年的数据的做法是不合理的，神经网络的预测讲求时间序列的连续性，你可以在编写maltab程序的时候才用递归的方法调用神经网络工具箱，加上对预测数据进行一定的格式操作就可以了，这样你想读到第几年的数据都行。如何人工神经网络来预测下一个数值newff函数建立BP神经网络，历史数据作为样本，例如前n个数据作
概念什么是RNN?RNN是一种特殊的神经网络结构, 它是根据"人的认知是基于过往的经验和记忆"这一观点提出的. 它与DNN,CNN不同的是: 它不仅考虑前一时刻的输入,而且赋予了网络对前面的内容的一种’记忆’功能.RNN之所以称为循环神经网路，即一个序列当前的输出与前面的输出也有关。具体的表现形式为网络会对前面的信息进行记忆并应用于当前输出的计算中，即隐藏层之间的节点不再无连接而是有连接的，并且隐
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2023-08-08 11:10:53
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神经网络的重要概念输入（x）输出（y）、标签（label）输入是指传入给网络处理的向量，相当于数学函数中的变量。输出是指网络处理后返回的结果，相当于数据函数中的函数值。标签是指我们期望网络返回的结果。损失函数（loss function）损失函数评估网络模型的好坏，值越大，表示模型越差，值越小，表示模型越好。因为传入大量的训练集训练的目标，就是将损失函数的值降到最小。常见的损失函数定义：差的平方和
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2023-08-08 18:00:31
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