数据增强（Data augmentation）增加训练数据，则能够提升算法的准确率，因为这样可以避免过拟合，而避免了过拟合 你就可以增大你的网络结构了。当训练数据有限的时候，可以通过一些变换来从已有的训 练数据集中生成一些新的数据，来扩大训练数据。数据增强的方法有： 1）水平翻转（旋转） 2）随机裁剪(crop采样) 如原始图像大小为256256，随机裁剪出一些图像224224的图像。如下图，红色
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2023-12-13 00:20:52
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第四章–增强八股搭建神经网络 本讲目标： 用增强八股搭建神经网络。参考视频。 增强八股搭建神经网络0.回顾八股0.1-回顾六步法1.数据增强，扩充数据集1.1-API: tf.keras.preprocessing.image.ImageDataGenerator1.2-数据增强可视化2.断点续训，存取模型2.1-读取模型2.2-保存模型3.参数提取3.1-设置输出格式：np.set_poin
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2023-10-17 23:31:51
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深度学习中，为了有效地训练深度神经网络，有一些值得我们强烈推荐的做法。在本文中，我将介绍一些最常用的方法，从高质量训练数据的重要性，到超参数的选择，再到更快的做出 DNN 原型的通用技巧。这些方法的大多数由学术界和工业界的研究验证过，并且在诸如 Yann LeCun 等人写的《Efficient BackProp》和 Yoshua Bengio 的《Practical Recommendation
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2023-09-30 23:06:38
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深层神经网络学习笔记1、神经网络中层数的定义和符号表示这里需要对神经网络中所用到的符号进行定义，一个L
L
层的神经网络的定义为：图1 神经网络层数定义需要注意的是，输入层并不算神经网络的层数，只有隐藏层和输出层才算，例如上图中左侧的神经网络结构为3层，右侧的为6层，分别有2个隐藏层和5个隐藏层图2 4层神经网络如上图2所示，当L=4L
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2024-03-08 21:36:26
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在2017年神经信息处理系统大会（NIPS）中的一篇论文里，我和我的团队提出了一个叫做Net-Trim的AI优化框架，其使用逐层凸体系（layer-wise convex scheme）来精简预训练深度神经网络。 深度学习对许多AI应用来说已经成为了最佳选择，它的范围从影像识别到语言翻译。多
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2023-12-08 16:00:43
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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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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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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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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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目录 1. 一层神经网络 2. 自己实现的二层神经网络 3. 基于TensorFlow的二层神经网络 4. 多层神经网络 5. 在多层神经网
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2023-10-22 08:22:53
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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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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
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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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增加网络层数和更换神经网络增加网络层数成果和收获存在的问题更换网络模型模型一模型二 增加网络层数成果和收获因为Resnet有不同的层数，所以直接在原来网络的基础上进行了修改，出乎意料的是很顺利的完成了。 于是分别采用18-layer、34-layer、101-layer的网络层数进行了对比。 而且我突发奇想将18-layer所有层的参数打开进行了训练，效果emmmm，看下一部分吧，哈哈！实验结果
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2023-09-05 17:47:43
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如何判断模型过拟合？模型在验证集合上和训练集合上表现都很好，而在测试集合上变现很差。过拟合即在训练误差很小,而泛化误差很大,因为模型可能过于的复杂,如何防止过拟合？dropout另一种非常流行的神经网络正则化方法是dropout。这个想法实际上非常简单——神经网络的每个单元（属于输出层的那些单元）都被赋予在计算中被暂时忽略的概率p。超参数p称为丢失率，通常将其默认值设置为0.5。然后，在每次迭代中
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2023-12-17 08:06:46
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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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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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