后向传播神经网络一、原理BP(Back Propagation)算法是通过将网络预测值与实际值做对比，不断修改权重从而尽量将他们之间的均方根误差降低到最小的算法。该算法由最后的节点向前不断传递信息，所以被称为后向传播算法。BP算法具有简单易行、计算量小和并行性强等优点，其实质是求解误差函数最小值的问题，但由于梯度下降本身的缺点，容易陷入局部最小值，且根据学习率，有可能会导致收敛速度慢，学习效率低等
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2023-11-25 10:26:26
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1、原理 PNN，全称为Product-based Neural Network，认为在embedding输入到MLP（多层感知机，即神经网络）之后学习的交叉特征表达并不充分，提出了一种product layer的思想，既基于乘法的运算来体现体征交叉的DNN网络结构，如下图：按照论文的思路，我们也从上往下来看这个网络结构：输出层 输出层很简单，将上一层的网络输出通过一个全链接层，经过sigmoid
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2023-05-24 13:47:48
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深度学习——神经网络之DNN全连接神经网络、BP算法原理深度学习——神经网络之DNN全连接神经网络、BP算法原理1、啥是人工神经网络2、神经网络的应用3、神经网络的组成3.1、神经元3.2、激活函数3、神经网络之感知器4、神经网络之线性神经网络5、神经网络之深度神经网络6、神经网络直观理解之非线性可分7、神经网络之BP算法8、BP算法例子8.1 前馈传播过程8.2、反向传播8.3、梯度更新9、B
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2023-10-19 15:19:50
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BPNN原理及推导序BPNN神经网络正向传播BP算法Wn权重更新推导最后 序今天看tensorflow的时候，看到一个BPNN的例子，就顺便把BPNN的原理给看了一遍OpenCV的书也到了，想尽快结束复习开始新的模块学习哼~BPNN即是BP神经网络，是一种入门经典的神经网络模型，分为forward和backward的传播神经网络首先我们了解一下神经网络分为输入层、隐藏层及输出层下图的神经网络就包
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2023-10-11 06:18:55
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简介和综述 这篇论文对于裁剪部分写的很详细，同时综述也不错。这篇博客只是将论文翻译了一下(大部分机翻)。为了减少深度卷积神经网络（CNN）中的显着冗余，大多数现有方法仅通过考虑单个层或两个连续层的统计来修剪神经元（例如，修剪一个层以最小化下一层的重建误差），忽略深度网络中误差传播的影响。 相反，我们认为必须根据统一的目标联合修剪整个神经元网络中的神经元：最小化“最终响应层”（FRL）中重要响应的重
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2024-01-16 15:51:30
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运行源代码戳这里?：轴承异常检测简介轴承是在机械设备中具有广泛应用的关键部件之一。由于过载，疲劳，磨损，腐蚀等原因，轴承在机器操作过程中容易损坏。事实上，超过50％的旋转机器故障与轴承故障有关。实际上，滚动轴承故障可能导致设备剧烈摇晃，设备停机，停止生产，甚至造成人员伤亡。一般来说，早期的轴承弱故障是复杂的，难以检测。因此，轴承状态的监测和分析非常重要，它可以发现轴承的早期弱故障，防止故障造成损失
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2023-10-22 10:24:35
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PNN，Probabilistic Neural Networks，即概率神经网络[43~45]是一种基于贝叶斯决策规则的神经网络技术，其神经网
原创
2022-10-10 15:59:46
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1、概率神经网络概率神经网络(Probabilistic Neural Network)是由D.F.Speeht博士在1989年首先提出，是径向基网络的一个分支，属于前馈网络的一种。它具有如下优点：学习过程简单、训练速度快；分类更准确，容错性好等。从本质上说，它属于一种有监督的网络分类器，基于贝叶斯最小风险准则。概率神经网络一般有以下四层：输入层、模式层、求和层和输出层。有的资料中也把模式层称为隐
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2023-09-19 10:54:23
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本博客主要分为两部分： 1、PINN模型论文解读 2、PINN模型相关总结第一部分：PINN模型论文解读一、摘要基于物理信息的神经网络（Physics-informed Neural Network， 简称PINN），是一类用于解决有监督学习任务的神经网络，同时尊重由一般非线性偏微分方程描述的任何给定的物理规律。原理：它不仅能够像传统神经网络一样学习到训练数据样本的分布规律，而且能够学习到数学方程
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2023-08-09 20:23:49
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下面我将介绍内嵌物理知识神经网络（PINN）求解微分方程。首先介绍PINN基本方法，并基于自适应激活函数的PINN求解框架利用Pytorch实现求解含时间项的一维burger方程逆问题。1.PINN简介神经网络作为一种强大的信息处理工具在计算机视觉、生物医学、 油气工程领域得到广泛应用, 引发多领域技术变革.。深度学习网络具有非常强的学习能力, 不仅能发现物理规律, 还能求解偏微分方程.。近年来，
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2023-10-16 22:50:20
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# PNN神经网络：MATLAB实现
## 简介
概率神经网络（Probabilistic Neural Network，PNN）是一种基于贝叶斯理论的前向传播网络模型。PNN因其高效率和精确性而受到广泛关注，并在模式识别、分类和预测等领域取得了成功。本文将介绍PNN的工作原理，并提供MATLAB实现的代码示例。
## 工作原理
PNN的工作原理可以分为训练和测试两个阶段。在训练阶段，PNN通
原创
2023-08-12 08:03:45
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本篇文章主要介绍了神经协同过滤NeuralCF的框架、原理，并进行了TensorFlow2.0的代码复现与实践
1. 简介NCF是协同过滤在神经网络上的实现——神经网络协同过滤。由新加坡国立大学与2017年提出。我们知道，在协同过滤的基础上发展来的矩阵分解取得了巨大的成就，但是矩阵分解得到低维隐向量求内积是线性的，而神经网络模型能带来非线性的效果，非线性
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2023-08-11 13:35:16
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Hopfield神经网络是一种比较特殊的网络，它不像一般的神经网络那样有输入层和输出层，并且通过训练来改变神经网络中的参数，最终实现预测、识别等功能。Hopfield网络只有一群神经元节点，所有节点之间相互连接，形式如下：虽然有些文章会画出像深度神经网络那样有输入输出的图，并且输出后又返回输入，但本质上就是多个节点之间的全连接，也就是上面的图形。Hopfield神经网络主要有两个应用：一是起到类似
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2023-10-30 23:36:51
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欢迎每周发布论文解析：PaperShare, 点我关注
论文列表目前找了录用的一些有关于Graph或者GNN的文章，先过一遍各个文章的摘要，然后再花时间对觉得比较重要或者有趣的文章进行详细阅读。Paper 1-2
Paper 3-4
Paper 5-6
Paper7任意的graph存在节点缺少标准位置信息的问题，会降低GNN的区分同构或者对称graphs的表达能力。一个解决方法就是Position
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2024-04-26 10:28:25
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**一、导入Embedding+MLP结构是DNN应用在CTR预估的标准模式。通常，NN层之间都使用“add operation” ，通过激活函数来引入非线性。作者认为，单纯的“add”也许不足以捕获不同的Filed特征间的相关性，原文表述为："The ‘add’ operations of the perceptron layer might not be useful to explore t
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2023-10-09 09:54:56
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一、卷积神经网络结构常见的卷积神经网络结构： 服务器上：LeNet、AlexNet、VGG、InceptionV1-V4、Inception-ResNet、ResNet 手机上：SqueezNet、NASNet二、卷积参数量的计算1、卷积层参数量需要与上一节中的进行区分卷积核计算参数进行区分卷积层参数量parameter=（W×H×C+1）*Cout其中，W为卷积核的宽；H为卷积核的高；+1为偏执
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2023-07-24 07:59:02
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目录1、摘要2、引言2.1协同过滤2.2矩阵分解3.准备工作3.1学习隐性数据3.2矩阵分解3.3神经协同过滤 3.4广义矩阵分解 3.5多层感知器3.6GMF和MLP的融合-NeuMF(神经矩阵分解)4.总结 1、摘要通过用神经结构代替内积这可以从数据中学习任意函数，据此我们提出一种通用框架，我们称它为NCF（Neural network-based Collabo
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2023-11-28 06:58:28
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1.算法原理就是FP和BP算法，采用的梯度下降更新梯度。2.算法的loss函数还是交叉熵函数，也是常用的分类loss函数。3.训练数据集是使用的mnist数据集28*28的手写数字灰度图片，用csv文件保存的结构数据，格式如下，第一个列是label，后面784个列是每个像素的值。4.目前没有写算法说明，回头再更吧，算法有详细的注释。import numpy as np
# 基于交叉熵的loss函
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2023-08-13 18:12:14
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文章目录（一）前言（二）物理神经网络（PINN）解读1. PINN基本背景2. 算法描述3. PINN文章解读3.1 连续时间模型3.2 离散时间模型3.3 论文结果展示4. 总结 （一）前言 最近正在看利用“深度学习”解方程（大概吧，其实只是利用了neural network的自动微分特性（AD）），在看一些文章的同时，将文章中提到的开源代码用起来和复现一些基本方程求解能够加快我学习的进度，
论文题目：WWW2017-Neural Collaborative Filtering概述： 我们主要解决的问题是：基于隐式反馈的推荐，我们之前解决推荐问题时，主要都是用MF来解决，但是MF有他自身的局限性，所以本文提出了一种神经网络框架NCF用来解决推荐问题。我们在之前的研究中可以很明显的发现用户与项目间的交互可以很好的提高MF的预测效果，只是简单的将潜在特征
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2024-01-11 11:34:37
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