计算机视觉笔记总目录
1 神经网络的表达能力理解具有全连接层的神经网络的一个方式是：可以认为它们定义了一个由一系列函数组成的函数族，网络的权重就是每个函数的参数。如此产生的问题是：该函数族的表达能力如何？存在不能被神经网络表达的函数吗？现在看来，拥有至少一个隐层的神经网络是一个通用的近似器。在研究（例如1989年的论文Approximation by Superpositions of Sigmo
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2023-08-12 12:41:25
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Lecture 8_Neural Networks Representation 神经网络的表述8.1 非线性假设 Non-linear Classification8.2 神经元和大脑8.3 模型表示18.4 模型表示 28.5+8.6 特征和直观理解1）AND2）OR3）取非 ¬4）x1 ==0 && x2 ==04）XNOR 异或非8.7 多类分类 神经网络是一种受大脑工
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2024-01-11 13:07:58
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表达能力语言表达能力是一个人的一项重要能力，也是一种基本功。语言能力反映人的思维能力、社交能力、以及性格、风度。一个人在工作中主持会议、制定政策、文件，上传下达工作指令，接待来访，参加社交活动，发表演讲和个别交谈……都需要语言表达能力。 一个人的语言能力主要表现在语言的分量、语言的逻辑性和语言的幽默感三个方面。语言的分量是由词意和态度两因素构成。词意是指语言的本意，态度是指表达时的轻重缓急和所持的
原创
2005-05-20 14:42:00
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©作者 | 桑士龙论文标题：Improving Graph Neural Network Expressivity via Subgraph Isomorphism Counting论文地址：https://arxiv.org/pdf/2006.09252.pdf论文介绍尽管图神经网络（GNNs）在很多的应用中都取得了很大的成绩，但是最近研究发现 GNNs 捕捉底层图结构上仍然有缺陷。研
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2024-01-30 08:07:51
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衡量机器学习研究工作的框架：①表现力（Expressivity）、②可训练性（Trainability）和/或③泛化能力（Generalization）。1.表现力：这个模型可以进行什么计算？表现力（Expressivity）体现了一个可以被参数函数（例如神经网络）计算的函数的复杂性。深度神经网络随着深度的增加，表现力呈指数级增长，这意味着今天大家正在研究的大多数监督、无监督和强化学习问题，用中等
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2023-12-09 14:12:54
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但比起工作能力提升的诸多不确定性，提升表达能力，就显得容易多了。那么说到这里，大家是不是觉得，提升表达能力比提升工作能力重要？其实更重要的，是提升你的 CPU、内存和显卡，在这个基础上，升级你的操作系统。所谓 CPU，自然是你的大脑，具体的说是逻辑思维和思辨能力；所谓内存，是你可以即时调用的信息和资源，这里自然也包含你的社交资源与社会影响力；而显卡，是你的表达工具，比如你会使用的一些设计工具、数据
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2019-10-17 12:53:00
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http://blog.sina.com.cn/s/blog_5ec353710102uxs9.html
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2016-06-06 11:18:53
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http://blog.sina.com.cn/s/blog_5ec353710102uxs9.html
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2016-06-06 13:06:30
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上年度在人工智能技术积累方面进步还是蛮大。首先是卷积神经网络（CNN)，CNN在图像识别、目标检测方面应用最成熟。 文章目录1 卷积神经网络1.1 图片分类网络1.2 图像分割网络1.3目标检测网络2 循环神经网络3：迁移学习4：生成对抗网络5：强化学习 1 卷积神经网络围绕卷积神经网络出现了一大堆衍生的网络结构，例如:1.1 图片分类网络AlexNet、VGGNet、GoogLeNet、ResN
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2023-11-25 16:01:53
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6月23日，中科院计算所的研究员、智源研究院的智源青年科学家沈华伟老师在第二届北京智源大会上做了《图神经网络的表达能力》的报告。在报告中，沈华伟老师提到：这几年，虽然图神经网络在其他领域大量应用，
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2020-06-28 08:45:42
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享一点创业感受。
原创
2023-03-24 06:23:17
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互联网时代已经到来了，小编为你科普一下网络相关基础知识《计算机网络的含义》，让你更快融入互联网时代。1.对于计算机网络的要求 从技术角度看：计算机网络是计算机技术和通信技术相结合的产物，通过计算机来处理各种数据，再通过各种通信线路实现数据的传输。 从组成结构角度看：计算机网络是通过外围设备和连线，将分布在相同或不同地域的多台计算机连接在一起所形成的集合。 从应用角度看：只要将具有独立功能的多
为什么神经网络具有很强的拟合能力？ 自己用简单的单层神经网络，拟合正弦函数sin(x)在各种区间，各种神经网络函数作用在中间隐藏层，然后线性加权输出 输入：1维 隐藏层：1000个 非线性函数：tanh, sigmoid, relu 输出：加权发现的几个现象： 1, tanh和relu的拟合能力吊打sigmoid的。 疑问：relu按理也是一个非零均值的函数，他为啥能很好地拟合目标函数？可能是非线
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2023-10-08 19:46:26
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在这篇文章中，作者会介绍不同的编程语言如何增强自身的表达能力，在写这篇文章的时候其实就已经想到这可能不是一篇有着较多受众和读者的文章。不过作者仍然想跟各位读者分享一下对不同编程语言的理解，同时也对自己的知识体系进行简单的总结。metaprogramming当我们刚刚开始学习和了解编程这门手艺或者说技巧时，一切的知识与概念看起来都非常有趣，随着学习的深入和对语言的逐渐了解，我们可能会发现原来看起来无
原创
2021-05-29 10:09:11
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进化神经网络含义人工和进化的区别人工神经网络进化神经网络参数进化神经网络结构进化神经网络网络进化的不同方法固定结构更新参数结构和参数都更新 含义将进化的思想用于神经网络参数迭代或者结构设计的过程中。人工和进化的区别人工神经网络人工设计网络模型，将数据输入网络进行前向传播，得到预测值，根据网络输出的预测值和真实值（GT）的误差，计算出梯度反传到网络各层更新参数。 梯度下降的方式更新网络，收敛更快（
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2023-11-16 17:59:17
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1、相关概念1.1 模型的容量 模型的容量或表达能力，是指模型拟合复杂函数的能力。模型容量的指标为模型的假设空间(Hypothesis Space)大小，即模型可以表示的函数集的大小。假设空间越大越完备，从假设空间中搜索出逼近真实模型的函数也就越有可能；反之，如果假设空间非常受限，就很难从中找到逼近真实模型的函数。 过大的假设空间会增加搜索难度和计算代价，在有限的计算资源的约束下，挑选合适容
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2023-11-24 09:59:53
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2012年，Alex Krizhevsky、Ilya Sutskever在多伦多大学Geoff Hinton的实验室设计出了一个深层的卷积神经网络AlexNet，夺得了2012年ImageNet LSVRC的冠军，且准确率远远超过第二名（top5错误率为15.3%，第二名为26.2%），引起了很大的轰动。AlexNet可以说是具有历史意义的一个网络结构，在此之前，深度学习已经沉寂了很
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2023-11-06 12:36:11
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在深度学习中，我们经常看到两个概念：表达能力和泛化能力 表达能力指的是模型拟合训练集的能力，可以用训练损失来衡量 而泛化集指的是模型迁移到测试集中的能力，可以用测试误差来衡量一般来说，全连接的神经网络表达能力很强，很容易过拟合，导致泛化能力较弱于是乎我就突发奇想，做一个小实验： 首先随便造一个测试集，输入是x，输出（标签）y是x^2 然后需要引入噪声，我的方法十分简单粗暴：直接将标签y随机按比例增
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2024-01-16 22:30:53
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深度学习依赖于神经网络所提取的特征而闻名，在以往传统的学习方法中，特征往往是通过具有经验的专家来提取的，而深度学习方法中的特征提取是通过人工神经网络自动提取的，相比而言，深度学习方法对于特征的提取不仅要求更低，不需要专家的参与，而且少了人为的干预，对于特征本身的提取也更加全面，这也是深度学习最近几年在实际应用中越来越受欢迎的原因之一。特征的概念特征在字面意思上的解释是对于人或事物可供识别的特殊的象
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2023-08-10 14:50:26
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30年前，不善言辞，沉默寡言，甚至木讷，还被社会上许多人视为“老实、忠诚、可靠”的代名词，被当作优点来看待。甚至丈母娘挑选女婿的时候，都会在同等条件下偏向这样的人。
现在，我们当然也不全盘否定这一价值标准，但就今天的社会发展形势来讲，善于表达自己，的确已经成为一个人获取竞争优势的优点了。在这个“酒香也要勤吆喝”的年代，你随时随地都要准备好把自己推销出去，“学会表达自己”是我们要掌握的一项生存
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精选
2007-11-09 22:31:12
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