人工智能——神经网络基础人类大脑神经元人工神经元神经网络模型层次型结构互连型网络结构前馈型网络反馈型网络记忆性网络 人类大脑神经元人类大脑神经元： 神经元是大脑处理信息的基本单元人脑约由101l-1012个神经元组成，其中，每个神经元约与104-105个神经元通过突触联接，形成极为错纵复杂而且又灵活多变的神经网络 神经元以细胞体为主体，由许多向周围延伸的不规则树枝状纤维构成的神经细胞，其形状很像
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2023-12-06 19:48:09
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1、概述喝完奶茶继续干，通过前面的学习，对深度学习似乎有那么点感觉了，本来想继续往下学学一些应用的例子的，但是现在我想还是系统的先把一些深度学习的基本概念总结一下，以及先系统的学习一下tensorflow的编程基础，工欲善其事，必先利其器。这一节就先说说神经元吧。2、单个神经元 单个神经元网络模型如上图所示（画的有点丑），计算公式如下：y = x0w+x1w+...+
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2023-11-10 12:39:35
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BP算法首先使用了ASP.NET的AForge.Neuro库 作用：输入一组参数，自动预测出结论 过程：构建网络->训练->预测构建网络构建网络需要三部分，输入节层点数，隐层节点数，输出层节点数，有了这三个数就可以构建一个BP神经网络了。 那么这三个数怎么确定呢？输入层节数确定等于传入参数的种类数，那么传入参数是什么呢？这组参数应该为你要预测的东西的几个有代表性的属性，比如你要用
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2023-12-12 23:02:28
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从识别数字开始MNIST文件中包含了几万个手写数字的灰度图片，这些图片尺寸是28x28，灰度值为[0, 256)。 机器学习有两个入门的“Hello World”，除了做散点图的回归直线外，就是识别手写数字，这个过程一般涉及三个神经网络层，输入层（28x28 = 784个神经元），隐藏层（神经元个数按需决定），输出层（10个神经元，代表10个可能的数字）。所以将模型建好后，训练模型，优化所有的神经
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2024-04-29 14:02:26
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1. 深度学习的本质是要理解什么是神经网络和神经元。神经元：其实是一个数学模型：神经元在我看来其实是 一个 输入值 + 计算方式 + 输出值 。这样一个数学表达式。一系列的神经元 连接在一起就组成了神经网络。下图是一个典型的神经元模型：包含有3个输入，1个输出，以及2个计算功能。注意： 深度学习中 所说的 连接 其实都是 一个 数学意义上的权值。 &
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2023-10-13 22:55:22
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在上一节，我们通过两个浅显易懂的例子表明，人工智能的根本目标就是在不同的数据集中找到他们的边界，依靠这条边界线，当有新的数据点到来时，只要判断这个点与边界线的相互位置就可以判断新数据点的归属。上一节我们举得例子中，数据集可以使用一条直线区分开。但对很多问题而言，单一直线是无法把数据点区分开的，例如亦或运算， 当两数的值不同时，亦或结果为1，相同时亦或运算结果为0，我们用 oxr 标记亦或运算，那么
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2024-01-22 01:02:02
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卷积神经网络某个卷积层中的神经元的个数怎么确定一般的人工神经网络（简称，神经网络）是通过连接多层的神经元对输入的向量进行处理，数据和神经元是全连接的形式，通过样本的训练完成权值的更新，进而达到学习的效果。 而卷积神经网络是有卷积层 激励层 池化层 全连接层组成，首先卷积神经网络的提出是优化一般神经网络的训练效率，我们知道卷积神经网络在卷积层 激励层 池化层都并非全连接状态，所以训练的权值也相对减少
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2023-10-11 15:20:57
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多层感知机（MLP，Multilayer Perceptron）也叫人工神经网络（ANN，Artificial Neural Network），除了输入输出层，它中间可以有多个隐层，最简单的MLP只含一个隐层，即三层的结构。每一层都全连接到下一层，某一层上的每个人工神经元的输出成为下一层若干人工神经元的输入。MLP至少有三层人工神经元，如下图所示。 输入层(input layer)由简单
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2024-02-05 10:55:50
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\(Description\)你培育出了一些新型的神经元，它们可以有很多的轴突。具体来说，对于第\(i\)个神经元，它有\(1\sim d_{i}\)条轴突，因此可以与\(1\sim d_{i}\)个神经元相连，可以将轴突看成无向图的边，假定每个神经元都是不同的。现在你想知道，有多少种方案使得其中恰好\(k\)个神经元相连通，这里的连通需要保证任意两个神经元间有且仅有一条路径，方案数可能很大，你只
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2024-02-24 12:13:50
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【官方双语】深度学习之神经网络的结构 Part 1 ver 2.0_哔哩哔哩_bilibiliIntroduction:在这个视频中我们讲解的神经网络是非常原始的多层神经网络MLP。在这里，一个神经元就是一个圈圈，叫做Neuron，可以理解为装在一个数字的容器（目前），从（0-1）。神经元：拿一张图片举例，如果我们有一张28X28的灰度图，把它们拍扁就成了神经网络的第一层。如下图所示，第一层784
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2023-11-07 08:23:15
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1、LSTM和attention在机器翻译领域的应用： 全面解析RNN,LSTM,Seq2Seq,Attention注意力机制：这篇文章很好的讲解了简单的Seq2Seq模型是怎样的，以及怎么利用LSTM做翻译，以及如何在Seq2Seq中引入attention进行计算的，感觉算是Seq2Seq比较好的一个入门。
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2024-05-22 20:50:22
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神经网络NN：
1.许多简单的单元并行工作，没有中心控制点。
2.单元之间的权重是信息（知识）持久化的主要手段。
3.更新权重是学习知识的手段。
神经网络的行为是由网络架构所决定的，网络架构包括：
1.神经元个数
2.层数
3.层与层之间的连接类型。
前馈多层NN的最简单的NN。1层输入，多层隐藏层，1层输入。全连接，有向无
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2024-01-15 07:09:31
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MNIST数据集来自美国国家标准与技术研究所，是采样了邮政系统的数据训练神经网络识别手写数字的系统。其数据集共有训练集数量： 55000 ，验证集数量： 5000 ，测试集数量： 10000。是图像识别的一个入门级应用。 MNIST数据包可以直接在http://yann.lecun.com/exdb/mnist/中下载，tensorflow的案例中集成了这一部分数据，可以通过tensorflow平
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2023-12-26 11:27:49
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目录一. 神经网络简介二. 误差逆传播（error Back Propagation，BP ）算法三. python代码实现四. 参考 一. 神经网络简介神经网络式由具有适应性的简单单元组成的广泛并行交互的网络，它的组织能够模拟生物神经系统对真实世界物体所作出的交互反应。神经网络最基本的单元是神经元。早在1943年 McCulloch 和 Pitts将生物神经元抽象成
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2024-05-09 10:42:08
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神经元神经元是构成神经网络的基本单元，神经元的结构如下图所示： 假设一个神经元接收D个输入$x_1,x_2,...x_D$，令向量$x=[x_1;x_2;...;x_D]$来表示这组输入，并用净输入$z$表示一个神经元所获得的输入信号$x$的加
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2024-03-14 16:45:28
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####1、隐含层 多层感知机在单层神经网络的基础上引入了一到多个隐藏层（hidden layer）。隐藏层位于输入层和输出层之间。 输入和输出个数分别为4和3，中间的隐藏层中包含了5个隐藏单元（hidden unit）。由于输入层不涉及计算，图中多层感知机的层数为2。由图3.3可见，隐藏层中的神经元和输入层中各个输入完全连接，输出层中的神经元和隐藏层中的各个神经元也完全连接。因此，多层感知机中的
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2024-02-21 11:46:30
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小书匠深度学习目录:1.LSTM简单介绍2.简单假设样例3.神经元分析3.1忘记门层3.2细胞状态3.3输出层3.4总结4.测试
1.LSTM简单介绍LSTM在时间上展开红框从左到右,依次是:忘记门层: 决定从细胞状态中丢弃什么信息,通过当前时刻输入和前一个时刻输出决定细胞状态: 确定并更新新信息到当前时刻的细胞状态中输出门层: 基于目前的细胞状态决定该时刻的输出
2.简单假设样例假设现有一个样
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2023-06-13 19:34:32
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一、前期准备1）tensorflow环境搭建2）cifar数据集官网链接http://www.cs.toronto.edu/~kriz/cifar.html通过官网可以看到CIFAR-10数据集有5万个训练样本，1万个测试样本 图片大小为32*32 由于学习视频总为TF1.0，但是实战中使用的是tensorflow2.9.1,具体查看方式为： ①进入conda&nb
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2024-04-17 15:15:17
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https://www.toutiao.com/a6669391886744027662/近年来，"深度学习"AI模型经常被吹捧为"像大脑一样工作"，因为它们由模仿生物大脑的人工神经元组成。然而，从神经科学家的角度来看，深度学习神经元和生物神经元之间的差异是众多且不同的。本文将首先描述生物神经元的一些关键特征，以及如何简化它们以获得深度学习神经元。然后我们将推测这些差异...
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2019-03-18 15:16:24
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