1.shufflenet V1ShuffleNet是旷视科技(Face++)提出的一种计算高效的CNN模型，其和MobileNet和SqueezeNet等一样主要是想应用在移动端 所以，ShuffleNet的设计目标也是如何利用有限的计算资源来达到最好的模型精度，这需要很好地在速度和精度之间做平衡。 在mobilenet v1中的核心操作是引入了深度可分离卷积，即通过对feature map的每个
在构建模型的时候，对数据进行预处理和批标准化特别重要，因此模型训练并不容易，特别是一些非常复杂的模型，并不能很好的训练得到收敛结果，所以对数据增加预处理，同时使用批标准化能够得到非常好的收敛结果，这也是卷积神经网络能够训练到非常深的层的一个重要原因。1. 数据预处理目前数据预处理最常见的方法是中心话和标准化（归一化），中心化相当于修正数据的中心位置，实现方法非常简单，就是在每个特征维度上减去对应的
文章目录文本预处理1 - 读取数据集2 - 词元化3 - 词表4 - 整合所有功能5 - 小结 文本预处理数据存在许多种形式，文本时最常见的例子之一，例如，一篇文章可以被简单地看作是一串单词序列甚至是一串字符序列本节中，我们将解析文本的常见预处理步骤；将文本作为字符串加载到内存中将字符串拆分为词元（如单词和字符）建立一个词表，将拆分的词元映射到数字索引将文本转换为数字索引序列，方便模型操作imp
神经网络的数据预处理数据预处理的目的是使原始数据更适于用神经网络处理，包括向量化、标准化、处理缺失值和特征提取。1.向量化 神经网络的所有输入和目标都必须是浮点数张量（特定情况下为整数张量）。无论处理什么数据，都必须先将其转换为张量。这一步叫做数据向量化。无论是路透社的数据集还是IMDB的数据集，都是文本分类的例子，开始时文本都为整数列表，然后使
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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一、概念1.1神经网络：人工神经网络（Artificial Neural Network，即ANN ）简称神经网络，是一种运算模型，由大量的节点（或称神经元）之间相互联接构成。每个节点代表一种特定的输出函数，称为激励函数（activation function）。每两个节点间的连接都代表一个对于通过该连接信号的加权值，称之为权重，这相当于人工神经网络的记忆。网络的输出则依网络的连接方式，权重值和激
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2023-09-04 15:17:07
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神经网络模型一、神经网络原理 对网络模型的研究始于20世纪40年代，作为一门交叉学科，它是人类基于对其大脑神经认识的基础上，人工构造实现某种功能的网络模型。经过将近70年的发展，神经网络模型已成为机器学习的典型代表，它不依照任何概率分布，而是模
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2023-07-29 21:16:21
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一般的神经网络结构如下CNN卷积神经网络可以被分为许多层，其层级结构一般为 • 数据输入层/ Input layer • 卷积计算层/ CONV layer • ReLU激励层 / ReLU layer • 池化层 / Pooling layer • 全连接层 / FC layer1.数据输入层 该层要做的处理主要是对原始图像数据进行预处理
数据预处理输入网络之前通常会对图片进行一些预处理操作，例如：滤波去噪(均值滤波、中值滤波、高斯滤波等)，去均值，归一化，白化等操作。标准化需要消除样本不同属性具有不同量级时的影响：1) 数量级的差异将导致量级较大的属性占据主导地位；2) 数量级的差异将导致迭代收敛速度减慢；3) 依赖于样本距离的算法对于数据的数量级非常敏感。min-max标准化（归一化）归一化为了让不同维度的数据具有相同的分布。对
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2023-09-15 23:42:55
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神经网络的数据预处理 数据预处理的目的是使原始数据更适合用于神经网络处理，包括向量化、标准化、处理缺失值和特征提取。1.向量化 神经网络的所有输入和目标都必须是浮点数张量（在特定情况下可以是整数张量）无论处理什么数据都必须将其转化为张量，这一步叫做数据向量化。2.值标准化 &nb
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2023-08-01 12:40:26
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目录一、学习目标二、学习内容三、学习过程四、源码五、学习产出一、学习目标掌握使用预训练好的ResNet对自己的数据再次进行训练的方法。掌握函数式建立Keras模型的方法。二、学习内容利用ImageDataGenerator类直接从硬盘中读取猫和狗（cat-and-dog）数据，自定义合适的卷积神经网络进行分类。对猫和狗（cat-and-dog）数据，在预训练好的ResNet上添加合适的网络层，构造
神经网络解决分类问题的4个步骤：1.提取问题中实体的特征向量作为神经网络的输入（构建输入）；2.定义神经网络的结构，并定义如何从神经网络的输入到输出。这个过程是神经网络前向传播的过程（定义神经网络的结构）。3.通过训练数据来调整神经网络中参数的取值，这就是训练神经网络的过程（反向传播算法）。4.使用训练好的神经网络来预测未知的数据（测试数据）。前向传播算法：神经元是构建神经网络的最小单元，每个神经
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2023-08-21 12:18:00
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神经网络利用torch.nn包来构建神经网络，其训练过程大致包括以下几点：定义一个包含可训练参数的神经网络；迭代整个输入；通过神经网络前向传播处理输入；利用优化器计算损失（loss）；反向传播梯度到神经网络的参数；更新训练的参数；1 神经网络各层神经网络通常包含有：卷积层 Convolution Layer；池化层 Pooling Layer；非线性激活层 Non-linear Activatio
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2023-08-04 20:40:23
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深度神经网络是如何训练的？Coursera的Ng机器学习，UFLDL都看过。没记错的话Ng的机器学习里是直接给出公式了，虽然你可能知道如何求解，但是即使不知道完成作业也不是问题，只要照着公式写就行。反正我当时看的时候心里并没能比较清楚的明白。我觉得想了解深度学习UFLDL教程-Ufldl是不错的。有习题，做完的话确实会对深度学习有更加深刻的理解，但是总还不是很清晰。后来看了LiFeiFei的Sta
由来人类并不是每时每刻都从一片空白的大脑开始他们的思考。在你阅读这篇文章时候，你都是基于自己已经拥有的对先前所见词的理解来推断当前词的真实含义。我们不会将所有的东西都全部丢弃，然后用空白的大脑进行思考。我们的思想拥有持久性。 传统的神经网络并不能做到这点，看起来也像是一种巨大的弊端。例如，假设你希望对电影中的每个时间点的时间类型进行分类。传统的神经网络应该很难来处理这个问题——使用电影中先前的事件
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2023-08-16 21:28:07
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文章目录处理文本数据6-1 单词级别的one-hot编码6-2 字符级别的one-hot编码6-3 用Keras实现单词级别的one-hot编码one-hot 散列技巧6-4 使用散列技巧的的单词级别的one-hot编码 处理文本数据对于文本处理以及时间系列的处理，我们一般使用循环神经网络或者一维卷积神经网络和其他的神经网络一样，深度学习模型不能直接接收原始的自然语言文本作为输入，它只能处理数值
数据输入层：Input Layer1、数据预处理进行预处理的主要原因是：输入数据单位不一样，可能会导致神经网络收敛速度慢，训练时间长数据范围大的输入在模式分类中的作用可能偏大，而数据范围小的作用就有可能偏小由于神经网络中存在的激活函数是有值域限制的，因此需要将网络训练的目标数据映射到激活函数的值域S形激活函数在(0,1)区间以外区域很平缓，区分度太小。例如S形函数f(X)，f(100)
深度神经网络具体的工作流程是什么样的？第一，深度神经网络不是黑盒，个人电脑开机直到神经网络运行在内存中的每一比特的变化都是可以很细微的观察的。没有任何神秘力量，没有超出科学解释的现象发生。第二，深度神经网络的工作方式是基于传统的电脑架构之上的，就是数据+算法。但人们确实从中窥探到了一种全新的电子大脑方式。所以目前有研究提炼一些常用神经网络算法加速硬件。微软等巨头则在开发量子计算。第三，深度神经网络
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2023-08-09 23:36:37
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预处理对神经网络的输入数据进行某种既定的转换称为预处理（pre-processing）。对于手写数字识别的应用，作为对输入图像的一种预处理，可以进行正规化（normalization），即将图像的各个像素值除以255，使得数据的值在0.0～1.0的范围内。像这样把数据限定到某个范围内的处理称为正规化。预处理在神经网络（深度学习）中非常实用，其有效性已在提高识别性能和学习的效率等众多实验中得到证明。
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2023-09-11 21:14:59
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前面两篇文章介绍的是卷积神经网络处理二维数据，那么对于应用更多的一维时间序列数据，该如何用卷积神经网络来处理呢？概述许多文章都关注于二维卷积神经网络（2D CNN）的使用，特别是图像识别。而一维卷积神经网络（1D CNNs）只在一定程度上有所涉及，比如在自然语言处理（NLP）中的应用。目前很少有文章能够提供关于如何构造一维卷积神经网络来解决机器学习问题。何时应用 1D CNN？CNN 可以很好地识
