经过一段时间的沉淀，楼主终于写出了一份自己比较满意的代码(其实还有很多瑕疵挑战着楼主的强迫症) 这份实现并非只是一个网络，而更像是神经网络库 大家可以使用它对每一层的封装建立自己的神经网络 代码链接:https://github.com/Wchenguang/ShadowNet 简单的介绍： 1.总体上的架构是，将全连接层，输出层进行封装，同时引入了connector的数据结构，用于连接两层，使用
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2023-09-17 20:26:43
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神经网络学习笔记（2） 本文是神经网络学习笔记的第二部分，紧接着笔者的神经网络学习笔记（1），主要内容为对总结神经网络的常用配置方式，包括如下几点：（1）数据预处理；（2）权重初始化；（3）正则化与Dropout；（4）损失函数。 1、数据预处理 对于神经网络而言，数据的预处理常见的方法主要包括0-1归一化，主成分分析（PCA）及one-hot编码标签。 （1）0-1归一化：将样本所有维度
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2023-09-14 15:20:41
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I任务要求1.1求解函数逼近问题 有21组单输入矢量和相对应的目标矢量,试设计神经网络来实现这对数组的函数关系 P = -1 : 0.1 : 1 T=[ -0.96 -0.577 -0.0729 0.377 0.641 0.66 0.461 0.1336 -0.201 -0.434 &nb
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2023-07-08 15:21:43
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目录如何保存神经网络模型在训练时保存模型ModelCheckpoint()函数的介绍保存模型权重参数保存整个网络SavedModel方式使用方法示例代码HDF5 格式天气识别数据集的下载代码如何保存神经网络模型在训练时保存模型在训练时保存模型主要是利用 ModelCheckpoint() 函数的功能ModelCheckpoint()函数的介绍ModelCheckpoint()函
0. 前言神经网络的压缩，既能够保证模型的精度不会显著性地受到损失，又能够大大减少模型的参数，除了直接设计更精细的模型外，目前主要分为近似、量化和剪枝三类方法。更精细的模型MobileNets 借鉴factorized convolution的思想，将普通卷积操作分成两部分ShuffleNet 基于MobileNet的group思想，将卷积操作限制到特定的输入通道。2. 近似/网络分解/张量分解近
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2023-07-27 17:27:00
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文章目录一、卷积网络的不足之处二、Capsule 定义三、胶囊的工作原理3.1 输入向量的矩阵乘法3.2 输入向量的标量加权3.3 加权输入向量之和3.4 向量到向量的非线性变换四、囊间动态路由五、损失函数六、编码器七、解码器八、胶囊网络的优势 一、卷积网络的不足之处卷积神经网络虽然表现的很优异，但是针对于旋转或元素平移等变换后的图片，却无法做到准确提取特征。 比如，对下图中字母 R 进行旋转、
2.1 初识神经网络一、MNIST数据集包含60000张训练图像和10000张测试图像二、 关于类和标签的说明类别：在机器学习中，分类问题中的某个类别叫作类（class）。样本：数据点叫作样本（sample）。标签：某个样本对应的类叫做标签（label）。三、1. keras以TensorFlow和Theano作为后端封装，是一个专门用于深度学习的python模块。 2. 包含了全连接层，卷积层，
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2023-09-13 22:06:13
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菜鸟学卷积神经网络基础知识（一）手写数字数据库究竟是个啥？卷积神经网络作为深度学习方法的一种在计算机视觉中应用广泛。菜鸟一直想以这个作为切入点来学习深度学习知识，找到一个老外在06年写的用卷积神经网络识别手写字符的代码。以这个代码为例子，好好学习这么搭建和训练一个卷积神经网络。网址在这：http://www.codeproject.com/Articles/16650/Neural-Network
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2023-07-08 15:44:11
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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
卷积神经网络层次结构包括：数据输入层/ Input layer 卷积计算层/ CONV layer 激励层 / ReLU layer 池化层 / Pooling layer 全连接层 / FC layer 输入层（Input layer） 输入数据，通常会作一些数据处理，例如：归一化：幅度归一化到同一范围卷积计算层（CONV layer）
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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“1943年心理学家M和数学家P根据生物神经元结构，提出神经元的数学模型。” “1975年W博士将多层感知机堆叠成神经网络，并利用反向传播算法训练神经网络自动学习参数。” “神经网络是一种模仿生物神经网络的结构和功能的数学模型或计算模型。”看到这句话，就觉得这玩意儿像玄学。确实，神经网络缺乏完备的数学证明，虽然神经网络能解决很多问题，但是为啥能解决问题的“可解释性”需要进一步探索。 提取主谓宾，神
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2023-06-26 13:15:49
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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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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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卷积神经网络 CNN 文章目录卷积神经网络 CNN一、概述二、卷积的概念三、CNN原理3.1 卷积层3.2 池化层3.3 完全连接层3.4 权值矩阵BP算法3.5 层的尺寸设置四、CNN简单使用五、总结 一、概述 卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）是一种前馈神经网络，它的人工神经元可以响应一部分覆盖范围内的周围单元，对于大型图像处理有出色表现。
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2023-07-10 16:09:28
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深度学习是一种特殊的机器学习，通过学习将世界使用嵌套的概念层次来表示并实现巨大的功能和灵活性，其中每个概念都定义为与简单概念相关联，更为抽象的表示以较为不抽象的方式来计算。卷积神经网络是一种前馈型神经网络，受生物自然视觉认知机制启发而来。卷积神经网络一般用于计算机视觉领域，由于有时候图片像素很多，导致神经网络输入特征值的维数很多。CNN结构图 在结构图中，第一层输入图片，进行卷积操作，得到第二层深
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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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，
