1.思路目的：用神经网络降维，得到低维度code过程： 1.Encoder编码器encoder帮助降维，encoder(编码器)即为很多隐藏层的神经网络。输入：一个28*28的数字图片，经过encoder转化，输出：code(降维后结果)因为我们不知道code什么样子，所以也就没办法训练encoder，故需要训练decoder(解码器)2.Decoder解码器输入：code(低维)，经过decod
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2024-01-12 18:44:57
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问题引入降维的算法有很多，那么在神经网络中适如何降维的呢？我们回顾下之前说过的有哪些降维的方法点击问题回答神经网络中可以通过autoencoder来实现降维，NN（神经网络）来对数据进行大量的降维是从2006开始的，这起源于science上的一篇文章：reducing the dimensionality of data with neural networks，作者就是鼎鼎有名的Hinton。a
原创
2021-01-29 20:58:08
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求《深度卷积网络：原理与实践全彩版》全文免费下载百度网盘资源,谢谢~《深度卷积网络：原理与实践全彩版》简介：深度卷积网络（DCNN）是目前十分流行的深度神经网络架构，它的构造清晰直观，效果引人入胜，在图像、视频、语音、语言领域都有广泛应用。卷积神经网络通俗理解卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetworks,CNN）是一类包含卷积计算且具有深度结构的前馈神经网络（Feedfor
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2023-09-18 16:15:43
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小白也能看懂的TensorFlow上手系列作者 | Divyanshu Mishra编译 | VK来源 | Towards DataScience 卷积神经网络是一种特殊的神经网络结构，是自动驾驶汽车、人脸识别系统等计算机视觉应用的基础，其中基本的矩阵乘法运算被卷积运算取代。
它们专门处理具有网格状拓扑结构的数据。
例如，时间序列数据和图像数据可以看作是一个二维像素网格。
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2023-11-11 20:03:51
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作者：tornadomeet 数据降维的重要性就不必说了，而用NN（神经网络）来对数据进行大量的降维是从2006开始的，这起源于2006年science上的一篇文章：reducing the dimensionality of data with neural networks，作者就是鼎鼎有名的Hinton，这篇文章也标志着deep learning进入火热的时代。 今天花了点时间读了下这
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2023-12-13 23:43:20
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当智能群优化算法遇上神经网络优化算法进行神经网络的参数寻优，解放深度调参1.已经实现的Genetic Algorithm优化Neural Network2.已经实现的PSO优化Neural Network3.已实现的SSA[^1]优化Neural Network三种方法的可视化搜索过程对比三种优化算法性能总结总结目前来将任何新出的智能优化算法都可以做神经网络的参数搜索，并且都比较容易应用 优化算
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2023-09-25 10:22:34
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Generative models（生成模型）1、PixelRNN根据前面的一个像素，输出下一个像素。这种方式可以收集大量的图片进行无监督训练，训练网络。通过部分的图像就可以预测后面的图像。在训练的过程中，首先输入图像的第一个像素，这个时候神经网络的输出应该是图像的第二个像素；然后输入图像的第一、二个像素，这个时候神经网络输出的是图像的第三个像素，依次类推，对网络进行训练。 如上图，最左侧的图像为
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2023-12-15 09:38:13
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这篇paper来做什么的？ 用神经网络来降维、之前降维用的方法是主成分分析法PCA，找到数据集中最大方差方向。（附：降维有助于分类、可视化、交流和高维信号的存储）这篇paper提出了一种非线性的PCA 的推广，通过一个小的中间层来重构高维输入向量，训练一个多层神经网络。利用一个自适应的、多层的编码网络（Deep au
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2024-04-08 21:52:44
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模型加速与分类方法Low-RankPruningQuantizationKnowledge DistillationCompact Network DesignLow-RankSVDCP DecompositionTucker decompositionTensor Train DecompositionBlock Term Decomposition深度网络加速和压缩的第一种方法是Low-Ran
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2023-12-21 12:06:05
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1.数据的降维方法 注意这里的意思不是说将多维数据降为低维数据，比如说，将三维降为二维这种。 而是减少相关度低的特征数据。2.具体方法： 1)特征选择 &
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2023-09-29 10:14:52
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1.利用深度人工神经网络进行自动分类、预测和学习的技术被称作是深度学习。 普遍的观点是，只要超过三层以上的神经网络都可以叫做深度神经网络。（所以深度学习的本质还是利用神经网络去完成自己的目的，而神经网络的核心算法是反向传播，想在深度学习领域有自己的创新：组合创新、算法创新或者应用场景创新，都需要对反向传播的思想和伪代码有认真了解。） 在这里解释一下：
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2023-11-11 16:33:46
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知识点autoencoder自动编码器（自己生成自己，生成的自己可能表示方法不同，但都是同一个东西）。一种尽可能复现输入的神经网络，我们假设它的输入输出是一样的，通过训练调整网络参数，得到每一层的参数。这样我们就得到了输入的l种表示，每一层代表一种，表示也就是图片的特征。为了实现复现，autoencoder必须能捕捉到输入数据最重要的因素，就和pca一样，找到输入的主成分。研究表明，如果在原始特征
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2023-11-08 21:36:14
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大名鼎鼎的UNet和我们经常看到的编解码器模型，他们的模型都是先将数据下采样，也称为特征提取，然后再将下采样后的特征恢复回原来的维度。这个特征提取的过程我们称为“下采样”，这个恢复的过程我们称为“上采样”，本文就专注于神经网络中的下采样和上采样来进行一次总结。写的不好勿怪哈。 神经网络中的降维方法池化层 池化层(平均池化层、最大池化层)，卷积 平均池化层p
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2023-10-30 23:52:09
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1.batch梯度下降法 batch 梯度下降法：对整个训练集进行梯度下降法的时候，我们必须处理整个训练数据集，然后才能进行一步梯度下降，即每一步梯度下降法需要对整个训练集进行一次处理，如果训练数据集很大的时候，处理速度就会比较慢。 2. Mini-batch 梯度下降 把m个训练样本分成若干个子集，称为mini-batches，然后每次在单一子集上进行神经网络训练，这种梯度下降算法
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2023-11-27 11:48:46
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1.神经网络的数据表示：张量张量对于深度学习领域是非常重要的，重要到Google的TensorFlow都是以它来命名的，接下来我们将学习有关张量的一些基本知识。张量的定义：张量其实就是一个数据容量，它包含的数据几乎是数值数据，因此它也是数字的容器。神经网络示例中的数据都是储存在多维numpy数组（张量）中。一般来说，所有机器学习系统都是使用张量作为基本数据结构。张量的种类：标量（0D张量）：仅包含
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2023-12-20 13:29:05
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1.简介本篇介绍卷积神经网络。今年来深度学习在计算机视觉领域取得突破性成果的基石。目前的工业场景应用也是越来越多，比如自然语言处理、推荐系统和语音识别等领域广泛使用。下面会主要描述卷积神经网络中卷积层和池化层的工作原理，并解释填充、步幅、输入通道和输出通道的含义。 后面也会介绍一点比较有代表性的神经网络网络结构，比如：AlexNet、VGG、NiN、GoogLeNet、ResNet、DenseNe
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2023-09-25 11:09:28
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目录一、L2正则化二、dropout正则化三、数值稳定性 & 模型初始化数值稳定性模型初始化一、L2正则化损失函数梯度 非正则化部分反向传播的梯度（from backprop）+简单来说，添加了正则项后，损失函数计算梯度下降时就要同时满足原损失函数和正则项的权重同时等于0，压缩了解的空间，即对权重w的可能的取值做了限制。权重衰减weight decay，并不是一个规范的定义，而只
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2024-01-15 11:25:45
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基于神经网络进行数据降维前言一：自编码器介绍二：常见神经网络简介三：基于BPNN的自编码降维实验四：基于CNN的自编码降维实验五：总结 前言机器学习方法降维可以说非常多了，无论是线性还是非线性，而且各有各的优势存在。本篇文章主要是基于神经网络的自编码技术对数据进行降维，无论是一维特征构成的样本数据（只有长或者宽有数据）还是3维特征构成的数据（图像数据长、宽、高）等都可以通过自编码器进行数据降维。
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2023-09-05 08:43:45
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有关于VC维可以在很多机器学习的理论中见到，它是一个重要的概念。在读《神经网络原理》的时候对一个实例不是很明白，通过这段时间观看斯坦福的机器学习公开课及相关补充材料，又参考了一些网络上的资料，重新思考了一下，终于理解了这个定义所要传达的思想。 先要介绍分散(shatter)的概念：对于一个给定集合S={x1, ... ,xd}，如果一个假设类H能够实现集合S中所有元素的任意一种标记方式，则称
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2023-10-30 13:36:35
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原文链接：http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/16873662/ G. E. Hinton* and R. R. Salakhutdinov . Science. 2006 Jul 28;313(5786):5...
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2015-04-26 20:19:00
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