手写数字识别假设机器学习已经结束，我们使用学习到的参数，先实现神经网络的“推理处理”。这个推理处理也称为神经网络的前向传播（forward propagation）。 使用神经网络解决问题时，也需要首先使用训练数据（学习数据）进行权重参数的学习；进行推理时，使用刚才学习到的参数，对输入数据进行分类。 ————————————————————————————————————————————MNIST
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2023-11-27 09:43:32
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深度学习与反向传播1.深度学习深度学习是用于建立、模拟人脑进行分析学习的神经网络，并模仿人脑的机制来解释数据的一种机器学习技术。它的基本特点是试图模仿大脑的神经元之间传递，处理信息的模式。最显著的应用是计算机视觉和自然语言处理(NLP)领域。显然，“深度学习”是与机器学习中的“神经网络”是强相关，“神经网络”也是其主要的算法和手段；或者我们可以将“深度学习”称之为“改良版的神经网络”算法。1.1
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2023-11-01 22:29:51
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腾讯云
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2018-05-04 21:42:00
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随着新的神经网络模型的不断提出，硬件设计技术的不断更新，神经网络硬件也越来越难以单纯的标准划分出具有实际意义的分类。从弗林(Flynn)在1972年提出的单指令流单数据流(SISD)、单指令流多数据流(SIMD)、多指令流单数据流(MISD)、多指令流多数据流(MIMD)的分类方法，到保罗(Paolo Ienne)在1995年提出的基于灵活性和性能进行串并行的分类方案，伊斯克·阿贝(Isik Ay
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2024-01-11 12:43:57
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目录脉动阵列（谷歌TPU系列）特点达芬奇架构（华为Ascend系列）特点昇腾310和昇腾910NVDLANVIDIA VOLTA （GPU）脉动阵列（谷歌TPU系列）
深入理解Google TPU的脉动阵列架构：http://chips.dataguru.cn/article-11106-1.html
特点达芬奇架构（华为Ascend系列）华为的通用AI之路:深度解读达芬奇架构硬件篇：http:/
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2023-08-27 18:29:06
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此示例说明如何创建和训练简单的卷积神经网络来进行深度学习分类。卷积神经网络是深度学习的基本工具，尤其适用于图像识别。该示例演示如何：加载和浏览图像数据。定义网络架构。指定训练选项。训练网络。预测新数据的标签并计算分类准确度。加载和浏览图像数据加载数字样本数据作为图像数据存储。imageDatastore 根据文件夹名称自动标记图像，并将数据存储为
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2023-11-02 09:35:51
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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，
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2023-10-03 20:24:38
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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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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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卷积神经网络是目前深度学习的核心网络结构，被广泛的应用于计算机图像识别。输入数据会通过多个卷积层及激活函数来获得输入数据的特征，每层之间的传递如下图：在上面的图例中，每一个输入层的一格对应卷积层的四格，也可以更多。当然，一个输入层往往对应了很多个卷积层，比如RGB图片就有三个输入层，R图层，G图层与B图层，然后输入到大于3层或小于3层或刚好3层的卷积层中。卷积层后往往会有池化层，比如每2X2的格子
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2023-09-19 16:41:31
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大家好，今天分享一下如何选择神经网络模型，神经网络是一种通用的机器学习模型和一套具体的算法，在机器学习领域引发了一场革命。它是普通函数的近似，可以应用于机器学习中从输入到输出的任何复杂映射问题。一般来说，神经网络体系结构可以分为三类：1、前馈神经网络：是最常见的类型。第一层是输入，最后一层是输出。如果有多个隐藏层，称为“深度”神经网络。它可以计算一系列事件之间相似跃迁的变化，每一层神经元的活动都是
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2020-10-31 22:34:00
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文章目录13.1 Deep Neural Network13.2 Autoencoder13.3 Denoising Autoencoder13.4 Principal Component AnalysisSummary 上节课介绍了神经网络，神经网络的核心是通过一层层的感知器从输入数据中提取模式特征，关键是求解每一层的权重向量，通过反向传播结合梯度下降算法可以很容易的求解出来。那么神经网络应该
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2023-09-22 11:52:05
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1.深层神经网络（Deep L-layer neural network） 在前面的内容中，我们学习了只有一个单独隐藏层的神经网络的正向传播和反向传播，还有逻辑回归，并且还学到了向量化（这在随机初始化权重时很重要） 现在我们要将这邪恶理念集合起来，用来执行我们自己的深度神经网络。在过去的几年里。DLI（深度学习学院deep learning institute）已经意识到有
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2023-05-26 23:40:40
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1.深度学习的概念深度学习（deeping learning）是机器学习的分支，是一种以人工神经网络为架构，对数据进行特征学习的算法。2.机器学习与深度学习的区别2.1区别1：特征提取 从特征提取角度： 1.机器学习没有人工的提取的过程 2.深度学习没有复杂的人工提取的过程，特征提取的过程可以通过神经网络自动完成2.2 区别2：数据量 从数据量角度出发： 1.深度学习需要大量的训练数据集，会有更高
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2024-01-12 09:51:34
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一 基本网络层数学模型 输入特征图尺寸为N*H*L，卷积计算通过M个尺寸为K*K*N的3维卷积核完成，每个卷积核在输入特征图上以S为步长滑动并进行3维卷积计算，最终生成尺寸为R*C*M的输出特征图。
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2023-10-16 19:28:05
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客户数量突破50家，用于其100余款人工智能芯片, 应用在10个主要市场领域2021年11月12日，中国上海 - 领先的芯片设计平台即服务（Silicon Platform as a Service，SiPaaS®）企业芯原股份（股票代码：688521）今日宣布其面向人工智能应用的神经网络处理器（Vivante1 NPU）IP取得了里程碑式的市场成绩：已被50家客户
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2024-01-11 06:43:13
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摘 要：本文结合当前计算机智能化领域的发展情况，提出了在新的智能计算硬件平台上进行神经网络的计算，并以Gerstner的尖峰神经元模型为基础设计出硬件电路，以加快神经网络的计算能力。关键词：人工神经网络；尖峰神经元模型近年来，人们在计算机智能化领域上取得了很大的进步，但计算机领域还有很多问题无法解决，例如视觉、语言识别和计算机等技术，人们仍不能将计算机系统设计得像生物系统那样灵活。因此，大批研究者
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2023-10-25 20:42:25
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神经网络是由一个个神经元相互连接并按层次排列构成的，深度神经网络是有任意层的神经网络，这里的深度是指层次的多，而不是神经元数量的多。有任意层，那么就要有一个循环来负责遍历每一层进行计算。所以深度神经网络的计算形式，就必须要适应这个循环结构。 我们先来说说神经元吧这个神经元通过对x，w，b进行运算，得出z，然后再由z得出a。 对于多神经元神经网络，其实也是一样的。简单来说就是重复单神经元的流程，把上
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2023-12-20 09:38:39
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4.1 深度神经网络（Deep L-layer neural network）
目前直到我们正向学习传播了一个和你的神经网络传播的网络还有逻辑回归，并且还学会了化，这隐藏在层层隐私权重的时候是很重要的。
本周所写的这些题目汇集起来，就可以执行你自己的神经网络。
复习下前三周的课的内容：
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2023-07-31 16:55:33
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知识要点机器学习需要进行特征提取, 深度学习不需要人工提取特征, 适合难提取特征的图像, 语音等.机器学习主要通过算法直接进行推断, 而深度学习主要通过神经网络对各种算法进行加权, 然后汇总得出结论, 深度学习模型需要训练.深度学习应用场景: 1.图像识别 (物体识别) 2.自然语言处理技术(机器翻译), 3.语音识别神经网络的类型: 人工神经网络 (ANN) / 多层感知
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2023-08-07 17:03:59
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