花书笔记：第06章 深度前馈网络深度前馈网络 也叫前馈神经网络、多层感知机深度前馈网络的目标：定义一个映射 ，并学习参数 ，使它能够得到最佳近似。例如分类任务，将输入 映射到一个类别 前馈神经网络组成结构：输入层 + 隐藏层 + 输出层6.1 实例：学习 XOR 函数问题描述1) XOR 问题即，异或问题。给定两个输入 取值为 0 或 1；当 时， 否则 2) 数据集 ；。定义模型上图中左
目录神经网络复杂度概念复杂度计算方法时间复杂度计算方法空间复杂度计算方法分析图神经网络模型复杂度一. GAT的模型复杂度二.HAN异质网络的模型复杂度三.GraphSAGE模型复杂度四.HGAT模型复杂度五.LSTM模型复杂度总结神经网络复杂度概念时间复杂度（计算量/FLOPS）模型运算的次数，衡量模型运行速度的快慢空间复杂度（访存量/Bytes）模型的参数量、衡量模型占用内存空间的大小；复杂度计
论文阅读笔记基本信息题目：Error bounds for approximations with deep ReLU networks作者：Dmitry Yarotsky关键词：逼近复杂性，深度ReLU神经网络背景深度神经网络在图像识别领域的成功，引发了对其性质的研究。我们已经知道深层的神经网络比浅层能更好地逼近目标函数，由于神经网络可以有任意多的层和权重和神经元，那么自然想到这么一个问题，为了
上一篇：Tensorflow笔记三 -- 搭建神经网络一、损失函数 神经网络的复杂度： 可用神经网络的层数和神经网络中待优化参数个数表示神经网络的层数： 一般不计入输入层，层数 = n 个隐藏层 + 1 个输出层神经网络待优化的参数： 神经网络中所有参数 w 的个数 + 所有参数 b 的个数例如： 在该神经网络中，包含 1 个输入层、1 个隐藏层和 1 个输出层，该神经网络
机器学习与神经网络 机器学习与神经网络（二）机器学习与神经网络神经网络架构介绍感知器感知器的几何空间解析感知器的原理透析感知器的局限性。 神经网络架构介绍体系结构：指将神经元连接在一起的方法 最常见的体系结构类型是：1、前馈神经网络；2、递归神经网络；3、双向对偶网络。前馈神经网络：信息从输入单元层开始，朝着一个方向传递，通过隐藏层直至输出层（在实际中比较常用）。 如果（hidden units(
作者：东方和尚1931年，天才数学家图灵提出了著名的图灵机模型，它奠定了人工智能的数学基础。1943年，麦克洛克 & 皮茨（McCulloch & Pitts）两人提出了著名的人工神经元模型，该模型一直沿用至今，它奠定了所有深度学习模型的基础。那么，这两个开山之作究竟是怎样一种相爱相杀的关系呢？天才数学家冯诺依曼指出，图灵机和神经元本质上虽然彼此等价，我们可以用图灵机模拟神经元，也
目录1.摘要（Abstract）：2.网络结构(Method) 2.1 RNN2.2 RNN的变体2.2.1 双向RNN2.2.2 深层双向RNN2.3 LSTM 2.3.1 LSTM内部结构详解2.4 GRU3.实验分析以及代码实现(Experiments)4.结论(Coclusion)5. 参考文献1.摘要（Abstract）：RNN的目的使用来处理序列数据。在传统的神经网
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2023-08-06 13:37:18
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传统神经网络： 是全连接形式，即样本的每个特征属性都通过所有的隐藏层节点映射，最后输出数据。由于是全连接，所以计算极为复杂，且模型不易学习。卷积神经网络：卷积神经网络(Convolutional Neural Networks, CNN), CNN可以有效的降低反馈神经网络(传统神经网络)的复杂性，常见的CNN结构有LeNet-5、AlexNet、ZFNet、VGGNet、 GoogleNet、
神经元网络对复杂系统建模一目标Nf的训练Ng的训练对于特定输入的检测Matlab代码链接 目标Nf的训练%神经元网络Nf
u=-10:0.01:10
f=u./(1+u.^2);
plot(u,f);%实际过程
x=rand(1,400)*20-10;%区间为[-10,10]的随机采样
y=x./(1+x.^2);%训练样本
netf=feedforwardnet([20,10]);
view(
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2023-05-18 15:35:53
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二、网络结构 对神经元进行有机的结合并相互连接，就构成了神经网络模型，目前常用的神经网络结构有前馈网络、记忆网络和图网络。要注意的是，在实际任务中，大多数网络都是复合性的，即一个神经网络中包含多种神经网络结构。2.1 前馈网络 前馈神经网络是一种最简单
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2023-08-08 10:55:03
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多维时间序列由多个随时间演化的相关变量共同构成。这种数据结构广泛存在于科学研究和现实应用场景中。比如在电商场景中，多类产品的销售额随时间变化，共同构成一组多维时间序列；在金融股票市场中，多支股票的价格构成一组多维时间序列。提取这类数据结构中的信息并做出分析和预测在当前大数据的时代尤为重要。在机器学习方法中，循环神经网络（RNN）是一类分析多维时间序列的重要模型。其主要特征是能够按时间顺序提取数据的
CNN 时间计算复杂度与空间复杂度即，连续个数与参数个数， 每一个连接都意味着一个计算， 每一个参数都意味一个存储单元。 只计算主要部分。CNN局部连接与权值共享如图所示：全连接：如左图所示，全连接情况下，输入图片为1000x1000像素的图片， 隐藏层为同样的1000x1000个神经元(即1M)；每个神经元都与所有的输入像素相连接，总计10^12权值(即，可训练参数)；局部连接：如右图所示，局部
终端设备上运行深度学习算法需要考虑内存和算力的需求，因此需要进行模型复杂度分析，涉及到模型计算量（时间/计算复杂度）和模型参数量（空间复杂度）分析。
推荐
原创
2023-02-09 21:49:34
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## 神经网络的复杂度分析
在深度学习中，神经网络是一种强大的模型，可以用于解决各种复杂的问题。然而，神经网络的复杂度分析对于开发者来说是一个重要的任务，它可以帮助我们了解网络的性能和效率，并优化我们的模型。
### 流程概述
下面是神经网络的复杂度分析的一般流程。请注意，这只是一个概述，具体的步骤可能因网络结构和任务而异。
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 |
原创
2023-07-31 23:09:11
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# 教你如何实现卷积神经网络时间复杂度
## 一、整体流程
首先，我们来总结一下实现卷积神经网络时间复杂度的整体流程，如下表所示：
```mermaid
gantt
title 卷积神经网络时间复杂度流程
section 总体流程
数据准备: 2022-01-01, 3d
搭建模型: 2022-01-04, 3d
训练模型: 2022-01-07, 7
1. 符号说明nl ：表示网络的层数，第一层为输入层 sl ：表示第l层神经元个数 f(·) ：表示神经元的激活函数 W(l)∈Rsl+1×sl：表示第l层到第l+1层的权重矩阵 b(l)∈Rsl+1：表示第l层到第l+1层的偏置 z(l)∈Rsl ：表示第l层的输入，其中zi(l)为第l层第i个神经元的输入 a(l)∈Rsl ：表示第l层的输出，其中ai(l)为第l层第i个神经元d的输出2.
神经网络学习小记录35——Inception ResnetV2模型的复现详解学习前言什么是Inception ResnetV2源码下载Inception-ResNetV2的网络结构1、Stem的结构：2、Inception-resnet-A的结构：3、Inception-resnet-B的结构：4、Inception-resnet-C的结构：全部代码 学习前言我死了我死了我死了！什么是Incep
1 网络前馈方式 前馈神经网络是前向的，即模型的输出与模型本身之间并不存在连接，也就不构成反馈。例如对于分类器功能MLP，假设其输入为 x ，输出满足 函数 y= f(x)，信息从输入的 x 经过定义的功能函数 f, 最终到达输出 y ，在这个过程中 f 以及 x 并没有因为 y 的取值而受到任何的影响。 函
神经网络（NN）复杂度NN复杂度，多用NN层数和NN参数个数表示如上图示空间复杂度
层数=隐藏层的层数+1个输出层
上图为2层NN总参数
3*4+4 +4*2+2=26时间复杂度
乘加运算次数
3*4+4*2=20指数衰减学习率可以先用较大学习率，快速得到较优解，然后逐步减小学习率，使模型在训练后期稳定激活函数sigmoid易造成梯度消失输出非0均值，收敛
什么是卷积神经网络CNN：神经网络在前面的学习中我们已经了解过很多了，其本质就是多层感知机，卷积神经网络其实也一样，但是我们可以将其看成多层感知机的变种。它成功的原因在于其所采用的局部连接和权值共享的方式：一方面减少了权值的数量使得网络易于优化，算力大大提高另一方面降低了模型的复杂度，也就是减小了过拟合的风险该优点在网络的输入是图像时表现的更为明显，使得图像可以直接作为网络的输入，避免了传统识别算
