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，
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
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
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
卷积神经网络算法是什么？一维构筑、二维构筑、全卷积构筑。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（FeedforwardNeuralNetworks），是深度学习（deeplearning）的代表算法之一。卷积神经网络具有表征学习（representationlearning）能力，能够按其阶层结构对输入信息进行平
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2023-08-10 09:05:54
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前言：本专题NLP理论到实战参考课程见NLP理论到实战中P1-P112 文章目录一、深度学习的介绍目标1. 深度学习的概念2. 机器学习和深度学习的区别2.1 区别一 ：特征提取2.2 区别二：数据量3. 深度学习的应用场景4. 常见的深度学习框架二、神经网络的介绍目标1. 人工神经网络的概念2. 神经元的概念3. 单层神经网络4. 感知机5. 多层神经网络6. 激活函数6. 神经网络示例 一、深
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2023-07-26 08:41:24
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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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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
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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目录1 引言2 详解3 优缺点3.1 优点3.2 缺点4 应用领域5 面经5.1 第一部分5.2 第二部分 1 引言Transformer中抛弃了传统的CNN和RNN，整个网络结构完全是由Attention机制组成。更准确地讲，Transformer主要由多头self-Attenion和Feed Forward Neural Network组成。一个基于Transformer的可训练的神经网络可
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2023-08-08 08:40:19
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一、深层网络中的前向和反向传播1、前向传播2、反向传播3、搭建深层神经网络块 神经网络的一步训练（一个梯度下降循环），包含了从 a[0]（即 x）经过一系列正向传播计算得到 y^ （即 a[l]）。然后再计算 da[l]，开始实现反向传播，用链式法则得到所有的导数项，W 和 b 也会在每一层被更新。在代码实现时，可以将正向传播过程中计算出来的 z 值缓存下来，待到反向传播计算时使用。补充一张从 H
一、什么是深度神经网络上一篇文章我们讲到了不含激活函数的线性神经网络，这种网络一般来说是浅层神经网络，知道了在线性结构中，由于线性模型自身的局限性，线性深层神经网络变得没有意义，因为多个线性隐含层最终可以合并成单层。任意层的全连接神经网络和单层神经网络模型的表达能力没有任何区别。本文介绍一下深层神经网络，也就深度神经网络或深度学习。区别于传统的浅层学习，深度学习的不同在于：(1)强调了模型结构的深
卷积神经网络卷积神经网络介绍CNN卷积层一个概念local receptive field:共享权重和偏向：feature map（特征映射）的概念池化层（pooling layer）总结 卷积神经网络卷积神经网络介绍CNN我们传统的神经网络相邻层使用完全连接的方式，也就是说神经网络中每个神经元都与相邻层的所有神经元进行连接。 传统的深度神经网络的输入和输出都是一维的神经元组成的向量,还是用之前
先来说一下这几者之间的关系：人工智能包含机器学习，机器学习包含深度学习（是其中比较重要的分支）。深度学习源自于人工神经网络的研究，但是并不完全等于传统神经网络。所以深度学习可以说是在传统神经网络基础上的升级。
原创
2022-05-27 22:30:28
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深层神经网络（Deep L-layer neural network）目前为止我们已经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，并且你还学到了向量化，这在随机初始化权重时是很重要。目前所要做的是把这些理念集合起来，就可以执行你自己的深度神经网络。复习下前面21个笔记的内容：逻辑回归，结构如下图左边。一个隐藏层的神经网络，结构下图右边：注意，神经网络的层数是这么定义的：从
第二期：什么是神经网络？：神经网络简述：人工神经网络是受到人类大脑结构的启发而创造出来的，这也是它能拥有真智能的根本原因。在我们的大脑中，有数十亿个称为神经元的细胞，它们连接成了一个神经网络。人工神经元也有相似的工作原理。如下图所示。 上面的x是神经元的输入，相当于树突接收的多个外部刺激。w是每个输入对应的权重，它影响着每个输入x的刺激强度。大脑的结构越简单，那么智商就越低。单细胞生物是智商最低的
A Survey of Model Compression and Acceleration for Deep Neural Networks 一、研究背景在神经网络方面，早在上个世纪末，Yann LeCun等人已经使用神经网络成功识别了邮件上的手写邮编。至于深度学习的概念是由Geoffrey Hinton等人首次提出，而在2012年，Krizhevsky等人采用深度学习算法
