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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一、理解神经网络的一个重要性质是它可以自动地从数据中学习到合适的权重参数。 感知机和神经网络的主要区别就在于激活函数。 线性函数的问题在于，不管如何加深层数，总是存在与之等效的“无隐藏层的神经网络”。NumPy数组的图像数据转换为PIL用的数据对象，这个转换处理由Image.fromarray()来完成。Image.fromarray(np.uint8(img))将正确解标签表示为1，其他标签表示
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2023-11-26 08:10:20
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文章目录引用一、Batch Normalization1.1 什么是Batch Normalization?1.2 Batch Norm的原因1.3 Batch Norm的优点1.4 其它标准化方法 引用知乎：https://zhuanlan.zhihu.com/p/87117010一、Batch Normalization1.1 什么是Batch Normalization? &nb
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2023-09-01 15:13:21
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在机器学习和认知科学领域，人工神经网络（英文：artificial neural network，缩写ANN），简称神经网络（英文：neural network，缩写NN）或类神经网络，是一种模仿生物神经网络(动物的中枢神经系统，特别是大脑)的结构和功能的数学模型或计算模型，用于对函数进行估计或近似。神经网络由大量的人工神经元联结进行计算。大多数情况下人工神经网络能在外界信息的基础上改变内部结构，
文章目录Large-scale Multi-label Text Classification —Revisiting Neural Networks2014 European Conference on Machine Learning and Knowledge Discovery in DatabasesJinseok NamJungi KimEneldo Loza MencíaIryna
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2023-11-15 13:57:43
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我们知道，神经网络是我们学习机器学习以及深度学习时常听到的一个名词，我们会想什么是神经网络，它在我们机器学习中起什么样的一个作用，我们今天就来解开神经网络的神秘面纱。神经网络也称为人工神经网络（ANN）或模拟神经网络（SNN），是机器学习的一个子集，是深度学习算法的核心。它们的名字和结构受到人类大脑的启发，模仿生物神经元相互发出信号的方式人工神经网络（ANN）由节点层组成，包含一个输入层，一个或多
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2023-12-16 14:15:31
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神经网络的学习学习：从训练数据中自动获取最优权重参数的过程指标：损失函数目的：以损失函数为基准，找到能使损失函数的值达到最小的权重参数机器学习的方案
从图像中提取特征量（可以从输入数据中准确提取本质数据的转换器）用机器学习技术学习特征量的模式CV领域常用的特征量包括SIFT，SURF和HOG深度学习有时也成为端到端机器学习（end-to-end machine learning),从原始数据中获得
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2023-12-07 19:29:51
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随着人工智能的兴起，机器学习(ML)和深度学习(DL)得到了迅速发展，并应用于计算机视觉(CV)、自然语言处理(NLP)、推荐等诸多领域。一些研究已经发展出将ML/DL应用于社交网络、社区分类、脑网络分析等网络任务的方法。在这些任务中，数据由图G(V,E)表示，其中V是节点的集合，E是边的集合:节点表示数据点，边表示节点之间的连接。图数据集上的ML/DL是一项新的研究课题，有许多方面需要研究。因此
cs231n （一）神经网络介绍标签（空格分隔）： 神经网络 文章目录cs231n （一）神经网络介绍同类文章0.介绍图像分类1.最近邻分类器2.K-近邻分类器（[其他分类器][10]）3.超参数调整的验证集4.最近邻分类器优缺点5.总结转载和疑问声明我祝各位帅哥，和美女，你们永远十八岁，嗨嘿嘿~~~ 同类文章cs231n （一）图像分类识别讲了KNNcs231n （二）讲了线性分类器：SVM和S
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2023-12-28 09:02:49
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MNIST 数据集包含60 000 张训练图像和10 000 张测试图像，由美国国家标准与技术研究院（National Institute of Standards and Technology，即MNIST 中的NIST）在20 世纪80 年代收集得到。类和标签在机器学习中，分类问题中的某个类别叫作类（class）。数据点叫作样本（sample）。某个样本对应的类叫作标签（label）。&nbs
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2023-11-13 15:49:51
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1.为什么要有标签2.标签生成3.处理好的数据标签分享正文：1.为什么要有标签 获取了数据以后，虽然已经有了数据，但是对于监督型的训练学习任务而言，还需要有标签，标签就是正确答案（在人脸检测中即人脸/非人脸的标签）。利用正确答案可以做以下两件事。 计算损失函数的损失值计算正确率、召回率等性能指标2.标签生成 对于分类任务，通常用独热编码来表示标签。比如说，对于手写数字识别任务，用下面表示，即利用数
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2023-09-27 20:39:56
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文章目录1. 神经网络可视化网址2.神经网络的表示3. 激活函数3.1 常见的激活函数3.2 为什么激活函数都是非线性的4. 理解前向传播和反向传播4.1 正向传播4.2 反向传播 在生物神经网络中，每个神经元与其他神经元相连，当它兴奋时，就会向相连的神经元发送化学物质，从而改变这些神经元内的电位；如果某神经元的电位超过了一个阈值，那么它就会激活，即兴奋起来并向其他神经元发送化学物质。在深度学
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2024-01-04 09:21:26
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在前面的章节，讲解了赛题的背景知识和赛题数据的读取。本章开始构建一个字符识别模型，基于对赛题理解本章将构建一个定长多字符分类模型。3.1 卷积神经网络-- CNN介绍卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）是一类特殊的人工神经网络，是深度学习中重要的一个分支。CNN在很多领域都表现优异，精度和速度比传统计算学习算法高很多。特别是在计算机视觉领域，CNN是解
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2023-12-15 11:50:05
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#MNIST数据集的标签是介于0-9的数字，我们要把标签转化为“one-hot vectors”。
#一个one-hot向量除了某一位数字是1以外，其余维度数字都是0，比如标签O将表示为([1,0,0,0,0,0,0.0,0.0])，标签3将表示为([O,0,0,1.0,0,0,0,0,0])。
#因此，mnist.train.labels是一个[60000,10]的数字矩阵，60000张图片10
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2024-01-01 16:46:32
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现在基本的概念已经介绍得差不多了，是时候实战演示一下如何利用神经网络来处理分类问题的。按照一直的做法，自己出题自己解决。这次拿一个现实生活中的一个小问题来练练手：根据人的身高，体重，把人划分成轻，正常，偏胖，肥胖这四种情况。按照现在流行的观点认为，人正常的BMI指数范围在20-25之间，低于20就是过轻，高于25低于28是偏胖，高于28就是肥胖了。按照前面介绍的方法，解决问题的第一步是建模和打标签
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2024-02-27 09:55:10
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作者 | 张玮玮论文动机设计机器学习系统的关键挑战之一是在几个目标之间的正确平衡，这些目标往往是不可比较和冲突的。例如，在设计深度神经网络（DNNs）时，需要在准确性、能耗和推理时间等多个目标之间进行权衡。通常，没有一种配置对所有目标都具有同样好的性能。尽管已经发展了不同的多目标优化算法来识别帕累托最优配置，最新的多目标优化算法没有考虑到每个目标不同的评估成本。论文工作论文提出
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2023-10-30 23:15:55
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神经网络：表示（Neural Networks: Representation）如今的神经网络对于许多应用来说是最先进的技术。对于现代机器学习应用，它是最有效的技术方法。神经网络模型是许多逻辑单元按照不同层级组织起来的网络， 每一层的输出变量都是下一层的输入变量。下图为一个 3 层的神经网络：第一层为输入层（Input Layer）中间一层为隐藏层（Hidden Layers）最后一层为输出层（O
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2023-10-23 23:34:40
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深度学习之卷积神经网络（11）卷积层变种1. 空洞卷积2. 转置卷积矩阵角度转置卷积实现3. 分离卷积 卷积神经网络的研究产生了各种各样优秀的网络模型，还提出了各种卷积层的变种，本节将重点介绍书中典型的卷积层变种。 1. 空洞卷积 普通的卷积层为了减少为了的参数量，卷积核的设计通常选择较小的和感受野大小。小卷积核使得网络提取特征时的感受野区域有限，但是增大感受野区域又会增加网络的参数量和计算代
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2024-01-31 00:47:00
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目录循环神经网络与卷积神经网络循环神经网络的梯度消失问题循环神经网络中的激活函数长短期记忆网络Seq2Seq模型注意力机制循环神经网络与卷积神经网络1. 处理文本数据时，循环神经网络与前馈神经网络相比有什么特点？（1）在神经网络的建模过程中，一般的前馈神经网络，如卷积神经网络，通常接受一个定长的向量作为输入。卷积神经网络对文本数据建模时，输入变长的字符串或者单词串，然后通过滑动窗口加池化的方式将原
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2024-02-18 15:12:17
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图神经网络GNN学习笔记：图分类1. 基于全局池化的图分类2. 基于层次化池化的图分类2.1 基于图坍缩的池化机制1 图坍缩2 DIFFPOOL3. EigenPooling2.2 基于TopK的池化机制2.3 基于边收缩的池化机制参考资料 图分类问题是一个重要的图层面的学习任务，需要关注图数据的全局信息，包括图的结构信息以及各个节点的属性信息。 给定多张图，以及每张图对应的标签，图分类任务需要
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2023-12-25 12:29:43
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