1、概述卷积神经网络是一种特殊的深层的神经网络模型，它的特殊性体现在两个方面，一方面它的神经元间的连接是非全连接的，另一方面同一层中某些神经元之间的连接的权重是共享的（即相同的）。它的非全连接和权值共享的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（对于很难学习的深层结构来说，这是非常重要的），减少了权值的数量。回想一下BP神经网络。BP网络每一层节点是一个线性的一维排列状态，层与层的
目录1 卷积神经网络介绍1.1 卷积神经网络的雏形1.2 全连接层1.2.1 BP神经网络的实例1.3 卷积层1.4 池化层2 反向传播过程2.1 误差的计算2.2 误差的反向传播2.3 权重的更新1 卷积神经网络介绍1.1 卷积神经网络的雏形1.2 全连接层输入乘以权重求和加上偏置，通过一个激励函数即可得到输出：将神经元按列排列，列与列之间进行全连接，即可得到一个BP神经网络。BP算法包括：信号
一 卷积神经网络的特征 卷积神经网络是在BP神经网络的改进，与BP类似，都采用了前向传播计算输出值，反向传播调整权重和偏置；CNN与标准的BP最大的不同是：CNN中相邻层之间的神经单元并不是全连接，而是部分连接，也就是某个神经单元的感知区域来自于上层的部分神经单元，而不是像BP那样与所有的神经单元相连接。CNN的有三个重要的思想架构： 1） 局部区域感知 2）权重共享 3）空间或时间上的采样。
积卷神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）：神经网络中的一种拓展朴素的CNN和朴素的NN没有任何区别。 CNN主要思想： 局部连接 权值共享 CNN应用在特征提取领域 前向传播： 
CNN的整体网络结构卷积神经网络（ Convolutional Neural Network，简称CNN）是深度学习的一种重要算法。卷积神经网络是在BP神经网络的改进，与BP类似，都采用了前向传播计算输出值，反向传播调整权重和偏置；CNN与标准的BP最大的不同是：CNN中相邻层之间的神经单元并不是全连接，而是部分连接，也就是某个神经单元的感知区域来自于上层的部分神经单元，而不是像BP那样与所有的神
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
BP神经网络反向传播反向传播是BP神经网络的特点，在之前的博客中已经粗略介绍了BP神经元以及反向传播的特点，对反向传播用较为直观图示解释。本博客将重点介绍其反向传播的传播过程。 首先明确概念，反向传播就是得到整个网络的输出对每个门单元的梯度的过程。举例说明，f(x1,x2,x3,x4)=(max(x1,x2)+x3)∗x4
f
概述深度学习是一种利用复杂结构的多个处理层来实现对数据进行高层次抽象的算法，是机器学习的一个重要分支。传统的BP算法仅有几层网络，需要手工指定特征且易出现局部最优问题，而深度学习引入了概率生成模型，可自动地从训练集提取特征，解决了手工特征考虑不周的问题，而且初始化了神经网络权重，采用反向传播算法进行训练，与BP算法相比取得了很好的效果。本章主要介绍了深度学习相关的概念和主流框架，重点介绍卷积神经网
1 LSTM简介LSTM，Long-Short Term Memory RNN，长短期记忆模型循环神经网络LSTM是RNN的一个变种，为了解决RNN模型梯度弥散的问题而提出的；在传统的RNN中，训练算法使用的是BPTT，当时间比较长时，需要回传的残差会指数下降，导致网络权重更新缓慢，无法体现出RNN的长期记忆的效果，所以需要一个存储单元来存储记忆，因此LSTM模型被提出；2 LSTM和R
卷积神经网络和深度学习1.卷积神经网络的结构2.卷积神经网络的卷积运算3.卷积神经网络中的关键技术 BP神经网络存在的问题：输入类型限制：BP神经网络以数值作为输入。如果需要计算图像相关的信息的话，首先需要从图像中提取特征。隐层数量限制：BP神经网络由于参数众多，需要巨大的计算量，因此只能包含少量隐含层，从而限制了BP神经网络算法的性能，影响了其在诸多工程领域中的应用。难以提取空间特征：对于图像
1.什么是BN 2.为什么BN算法可以解决梯度消失与梯度爆炸的问题 3.Batch Normalization和Group Normalization的比较 4.Batch Normalization在什么时候用比较合适？一、什么是BN？Batch Normalization是2015年一篇论文中提出的数据归一化方法，往往用在深度神经网络中激活层之前。其作用可以加快模型训练时的收敛速度，使得模型训
神经网络技术，当时叫感知机（perceptron），包含有输入层、输出层和一个隐藏层。输入的特征向量通过隐藏层变换到达输出层，由输出层得到分类结果。但早期的单层感知机存在一个严重的问题——它对稍微复杂一些的函数都无能为力（如异或操作）。直到上世纪八十年代才被Hition、Rumelhart等人发明的多层感知机克服，就是具有多层隐藏层的感知机。 多层感知机可以摆脱早期离散传输函数的束缚，使用sig
RNN学习笔记 文章目录RNN学习笔记RNN介绍RNN?什么是RNN?RNN的主要应用领域有哪些呢?RNN基本结构基于keras的影评分析 RNN介绍RNN? BP算法,CNN(卷积神经网络)他们的输出都是只考虑前一个输入的影响而不考虑其它时刻输入的影响, 比如简单的猫,狗,手写数字等单个物体的识别具有较好的效果. 但是, 对于一些与时间先后有关的, 比如视频的下一时刻的预测,文档前后文内容的预测
Hello，又是一个分享的日子，今天博主给大家分享的是深度学习的RNN循环神经网络与RNN结构变种LSTM长短期记忆网络。本文内容概要：
RNN原理
RNN的各种结构以及应用
RNN的Seq
RNNRNN与BP的区别传统的神经网络没有设计记忆结构，难以处理序列数据，循环神经网络（RNN）针对BP神经网络的缺点，增加了信息跨时代传递的结构。 当我们处理与事件发生的时间轴有关系的问题时，比如自然语言处理，文本处理，文字的上下文是有一定的关联性的；时间序列数据，如连续几天的天气状况，当日的天气情况与过去的几天有某些联系；又比如语音识别，机器翻译等RNN的历史信息传递方式对于RNN，每个时刻的
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2023-08-18 14:36:27
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一、写在前面神经网络的分类 按连接方式分：前向神经网络和反馈神经网络 按学习方式分：有导师学习和无导师学习 按功能分：拟合网络和预测网络二、理论基础1、BP= Backpropagation，反向传播的算法，属于有导师学习，要求激活函数必须是可导可微分的。2、学习算法：正向传播，按公式计算输出值 y 比较输出值与预期值的误差 z-y 误差反馈通知神经元，按公式沿梯度下降方向进行权值更新 循环往复，
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2023-07-04 17:41:55
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卷积网络在本质上是一种输入到输出的映射，它能够学习大量的输入和输出之间的映射关系，而不需要任何输入和输出之间的精确的数学表达式。 CNN模型由输入层、卷积层（Relu激活函数）、池化层、全连接层（也就是DNN+softmax）、输出层组成。 BP神经网络：分为信号前向传播和误差反向传播两个阶段。前向传播 信号的前向传播，从输入层经过隐含层，最后到达输出层。反向传播 误差的反向传播，从输出层到隐含层
文章目录用numpy和torch实现单层神经网络对比1. 使用numpy实现2. 使用torch实现3. 使用optim自动更新的代码 用numpy和torch实现单层神经网络对比单层神经网络的基本原理请参考机器学习——神经网络（四）：BP神经网络 主要的过程为：forward pass （正向传递）loss （计算损失）backward pass （反向更新）1. 使用numpy实现impor
什么是循环神经网络循环神经网络（Recurrent Neural Network, RNN）是一类以序列（sequence）数据为输入，在以序列（sequence）数据为输出，在序列的演进方向进行递归（recursion）且所有节点（循环单元）按链式连接的递归神经网络（recursive neural network）它并⾮刚性地记忆所有固定⻓度的序列，而是通过隐藏状态来存储之前时间步的信息。为什
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2023-09-05 14:49:13
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今天开始深度学习的最后一个重量级的神经网络即RNN，这个网络在自然语言处理中用处很大，因此需要掌握它，同时本人打算在深度学习总结完成以后就开始自然语言处理的总结，至于强化学习呢，目前不打算总结了，因为我需要实战已经总结完成的算法，尤其是深度学习和自然语言的处理的实战，所以大方向就这样计划。下面讲讲本节的内容，本节的的内容和以前一样，从最初开始，慢慢探索到LSTM，废话不多说下面开始：RNN（Rec
