神经网络定义神经网络是一组算法，可以模仿人脑，旨在识别其模式。它们通过一种机器感知、标记或聚类原始输入来解释感官数据。他们识别的模式是包含在向量中的数字，无论是图像、声音、文本还是时间序列，都必须转换成向量。神经网络帮助我们进行聚类和分类。你可以将它们视为存储和管理的数据之上的聚类和分类层。它们有助于根据示例输入之间的相似性对未标记的数据进行分组，并在有要训练的标记数据集时对数据进行分类。（神经网
1、前言 神经网络的优化方法有很多，前面学习了神经网络参数的初始化方法，好的初始化方法可以让网络训练的更快，也可能让网络收敛的更好。同样，好的优化方法同样具有这样的作用。注意：谈论优化方法时候，并没有修改损失函数，只是修改了网络学习过程中参数的更新方法。 之前经常使用梯度下降法来优化网络，今天学习了梯度下降法的几个改进版本：Momentum、RM
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2023-09-02 13:58:32
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最近一直在看卷积神经网络，想改进改进弄出点新东西来，看了好多论文，写了一篇综述，对深度学习中卷积神经网络有了一些新认识，和大家分享下。其实卷积神经网络并不是一项新兴的算法，早在上世纪八十年代就已经被提出来，但当时硬件运算能力有限，所以当时只用来识别支票上的手写体数字，并且应用于实际。2006年深度学习的泰斗在《科学》上发表一篇文章，论证了深度结构在特征提取问题上的潜在实力，从而掀起了深度结构研究的
文章目录1、残差网络2、不同大小卷积核并行卷积3、利用(1,x),(x,1)卷积代替(x,x)卷积4、采用瓶颈(Bottleneck)结构5
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2022-02-11 10:28:02
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综述前文“神经网络小白篇”已经研究了神经网络的基本结构和运算过程。下面我们来考虑两个问题提升训练速度和过拟合。首先我们来看一下第一个问题。如何提升神经网络的训练速度要提升训练速度我们得先来看看神经网络的训练速度与什么有关。首先回顾一下上文阐述的几个公式和模型：上图给出的结构和公式仍然是上一篇的结构。我们观察一下对w和b偏导结构。根据渐进思想，发现用来衡量学习速度的是在z的条件下激活函数的梯度值。插
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2023-08-08 10:55:47
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文章目录
1、残差网络
2、不同大小卷积核并行卷积
3、利用(1,x),(x,1)卷积代替(x,x)卷积
4、采用瓶颈(Bottleneck)结构
5、深度可分离卷积
6、改进版深度可分离卷积+残差网络
7、倒转残差(Inverted residuals)结构
8、并行空洞卷积
1、残差网络
这个网络主要源自于Resnet网络，其作用是：将靠前若干层的某一层数据输出直接跳过多层引
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2021-06-18 14:44:03
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目录初识神经网络 1.1 感知器 1.2 Sigmoid函数 1.3 代价函数 1.4 梯度下降算法反向传播算法神经网络改进算法 3.1Cross-entropy代价函数——神经元饱和 3.2正则化(Regularization)——过拟合 3.3权值初始化——隐含层神经元饱和
深度学习 4.1 万有逼近定理(Universal Approximation Theory) 4.2
针对前几次做的笔记，发现训练集太少的情况下，识别率太低。有可能降到50%的情况。后做了几次改进，不过这几次改进还是在训练集只有100个，测试集10个的情况下，识别率有了一点提高，能稳定在60%，70%。可能如果加大训练集的话，识别率会有很大提升。 具体的改进有以下几点：（1）增加训练次数： 即把整个训练集运行多次，保持学习率不变。这是值得的，原因是通过提供更多的爬下斜坡的机会，有助于梯
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2023-08-08 10:55:37
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一、RBF神经网络1988年，Broomhead和Lowc根据生物神经元具有局部响应这一特点，将RBF引入神经网络设计中，产生了RBF(Radical Basis Function)。1989年，Jackson论证了RBF神经网络对非线性连续函数的一致逼近性能。RBF的基本思想是：用RBF作为隐单元的“基”构成隐藏层空间，隐含层对输入矢量进行变换，将低维的模式输入数据变换到高维空间内，使得在低维空
文章目录基本卷积神经网络AlexNetVGG-16残差网络常用数据集MNISTPASCAL VOCMS COCOImageNet评价指标目标检测和YOLO目标检测问题滑动窗口法和一步法YOLO网络结构 基本卷积神经网络AlexNet网络结构：网络改进：池化层均采用最大池化选用ReLU作为非线性环节激活函数替代Tan Sigmoid函数网络规模扩大，参数数量接近6000万出现“多个卷积层+一个池化
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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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，
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
大家好，今天分享一下如何选择神经网络模型，神经网络是一种通用的机器学习模型和一套具体的算法，在机器学习领域引发了一场革命。它是普通函数的近似，可以应用于机器学习中从输入到输出的任何复杂映射问题。一般来说，神经网络体系结构可以分为三类：1、前馈神经网络：是最常见的类型。第一层是输入，最后一层是输出。如果有多个隐藏层，称为“深度”神经网络。它可以计算一系列事件之间相似跃迁的变化，每一层神经元的活动都是
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2020-10-31 22:34:00
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1.特征金字塔FPN通常情况下，由于检测网络是信息压缩的网络，所以会使得图像的分辨率逐渐降低，从而造成一些小物体在特征图上的有效信息较少，小物体的检测性能会逐渐下降，该现象通常被称作为多尺度问题。而特征金字塔作为解决该问题的传统方法，其思想主要就是将尺度的图像（也就是经过不同层卷积的特征图），从不同尺度的图像上生成不同尺度的特征，再将特征进行融合。具体结构如下所示：2.2残差模块引入该模块的原因主
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2023-08-30 08:49:01
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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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原创
2022-10-10 15:55:07
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# RBF神经网络改进实现教程
## 介绍
在本教程中，我将教会你如何实现RBF神经网络改进。RBF神经网络是一种基于径向基函数(Radial Basis Function)的神经网络模型，被广泛应用于模式识别、函数逼近等领域。我们将按照以下步骤来实现这个网络。
## 步骤
1. 数据预处理：首先，我们需要准备我们的数据集。数据集应该包含输入特征和相应的目标值。我们可以使用一些预处理技术，
1.深度学习的概念深度学习（deeping learning）是机器学习的分支，是一种以人工神经网络为架构，对数据进行特征学习的算法。2.机器学习与深度学习的区别2.1区别1：特征提取 从特征提取角度： 1.机器学习没有人工的提取的过程 2.深度学习没有复杂的人工提取的过程，特征提取的过程可以通过神经网络自动完成2.2 区别2：数据量 从数据量角度出发： 1.深度学习需要大量的训练数据集，会有更高
改善神经网络的性能1 数据集1.1 数据集的划分1.2 数据集的分布2 偏差与方差2.1 高偏差与高偏差2.2 解决方案3 防止过拟合3.1 L2正则化（L2 regularization）3.2 Dropout 正则化3.3 数据扩增（Data augmentation）3.4 early stopping4 数据归一化5 梯度消失与梯度爆炸5.1 什么是梯度消失（爆炸）5.2 梯度消失（爆炸
