本文是对网络上几篇文章的总结，主要是方便自己后期翻看不至于太过混乱，如有侵权，请留言~1、卷积神经网络简介：1.1、卷积神经网络共分为几个层次，基本的卷积神经网络是由以下部分组成的，更为复杂的卷积神经网络是这些层次的组合：1） 数据输入层（Input layer）2） 卷积计算层（CONV layer）3） ReLU激励层（ReLU layer）4）
对于图片的识别来说，全连接网络无疑节点数太多了，对于一个28*28的图片，输入节点数就达到784个，更别说一个更大的图片。所以为了实现计算的简化以及性能的优化处理这就提出了卷积神经网络。卷积神经网络卷积神经网络CNN的结构一般包含这几个层：1.输入层(input)：用于数据的输入 2.卷积层(convolution)：使用卷积核进行特征提取和特征映射 3.激励层：由于卷积也是一种线性运算，因此需要
转载
2023-09-05 14:20:05
183阅读
博客中提到，一个卷积神经网络中主要由以下5中结构组成：输入层，卷积层，池化层，全连接层，softmax层。博主先总结下常用的网络层，然后再介绍下tensor rt支持的网络层，后面要探究下通过tensor rt来加速模型inference阶段的速度。一. 常用的网络层输入层、卷积层、激活函数、池化层、全连接层、BN层、dropout层、flaten层的相关知识点可以参考如下博客博客中有一些重要的知
人工神经网络的基本组成是什么啊基本结构是三层，输入层，隐层，输出层，各层由神经元和神经元之间的权值组成。人工神经网络由哪几部分构成? 10"人工神经网络"共有13个神经元构成，4个为输入神经元，1个为输 出神经元。也就是说，这个程序最多能处理一个四元关系(包含了二元， 三元)。简述人工神经网络的结构形式神经网络有多种分类方式，例如，按网络性能可分为连续型与离散型网络，确定型与随机型网络:按网络拓扑
转载
2023-10-31 21:54:07
0阅读
以下内容笔记出自‘跟着迪哥学python数据分析与机器学习实战’，外加个人整理添加，仅供个人复习使用。神经网络的整体框架：输入层：样本特征隐藏层1：神经网络按照某种线性组合关系将所有特征重新进行组合隐藏层2：之前的隐藏层1的特征变换不够强大，可以继续对特征做变换处理输出层：根据分类还是回归任务，选择合适的输出结果和损失函数比如函数计算： 单层： 双层：1. 激活函数上面都是在得到预测分值的基础上讨
转载
2023-08-06 13:24:32
130阅读
与大佬交流后，项目需要神经网络技术支撑。但恕本人才疏学浅，之前对这方面了解甚少，本贴就作为我的学习笔记。1. 神经网络神经网络是深度学习的重要算法，在图像（如图像的分类、检测）和自然语言处理（如文本分类、聊天）有很多应用。 人工神经网络（Artificial Neural Network)，也简称为神经网络，是一种模仿生物神经网络（大脑）结构和功能的计算模型。经典的神经网络结构包含三个层
转载
2023-08-29 11:07:58
1860阅读
一、多层前馈神经网络要解决非线性可分问题，需考虑使用多层功能神经元。输入层和输出层之间的一层神经元，被称为隐层或隐含层（hidden layer）。隐含层和输出层神经元都是拥有激活函数的功能神经元。更一般的，常见的神经网络如下图所示的层级结构：图1 多层前馈神经网络结构示意图每层神经元与下一层神经元全互连，神经元之间不存在同层连接，也不存在跨层连接。这样的神经网络结构通常称为“多层前馈神经网络”（
转载
2023-08-07 15:38:57
622阅读
1、神经网络包括三层，即输入层，隐层，以及输出层，输入层单纯的传输数据，没有任何计算，只是让数据传输到隐层中。在隐层中，经过计算把计算的结果传输到输出层中， 在输出层里在经过计算传输出去。同时每个层之间的神经元是没有联系的，层与层之间连接是带有权值的，同时隐层的最后一层和输出层是全连接的 2、神经网络的简单应用---感知机即通过输入数据，通过加权，在经过一些列的激活函数等，输出数据&nb
原创
2021-11-15 22:47:00
192阅读
神经网络是一种基于人工神经元网络模型的机器学习算法。它模拟人脑中神经元之间的连接和传递信息的过程，通过学习和训练，可以实现很多复杂的任务，如图像识别、语音识别、自然语言处理等。
神经网络由多个神经元组成，每个神经元接收来自其他神经元的输入，通过激活函数处理后输出给其他神经元。这种层层传递的机制使得神经网络可以处理大量的数据，并进行复杂的计算和决策。
一个典型的神经网络包括输入层、隐藏层和输出层
原创
2023-09-02 13:18:14
74阅读
一.性能优化1.基本卷积神经网络（1）AlexNet网络结构： 网络一共有8层可学习层——5层卷积层和3层全连接层；池化层均采用最大池化；选用ReLU作为非线性环节激活函数；网络规模扩大，参数数量接近6000万；出现“多个卷积层+一个池化层”的结构；随网络深入，宽、高衰减，通道数增加。改进方式：输入样本、激活函数、Dropout、双GPU策略。（2）VGG-16网络结构：网络规模进一步增
转载
2023-10-23 16:17:24
92阅读
1、神经网络算法的三大类分别是？神经网络算法的三大类分别是：1、前馈神经网络：这是实际应用中最常见的神经网络类型。第一层是输入，最后一层是输出。如果有多个隐藏层，我们称之为“深度”神经网络。他们计算出一系列改变样本相似性的变换。各层神经元的活动是前一层活动的非线性函数。2、循环网络：循环网络在他们的连接图中定向了循环，这意味着你可以按照箭头回到你开始的地方。他们可以有复杂的动态，使其很难训练。他们
转载
2023-07-30 12:44:25
98阅读
DNN深度神经网络，包括：CNN（要讲全连接层等），RNN，GAN（非监督学习），DBN 1.DNN，深度神经网络，或多层神经网络，或多层感知机(Multi-Layer perceptron,MLP)， 可以理解为有多个隐藏层的神经网络 这是一个全连接的神经网络，前一层的一个神经元会和下一层的每一个神经元都有连接2.CNN(c代表convolutional),卷积神经网络CNN以一定的模型对事物进
转载
2023-08-14 12:14:49
136阅读
卷积神经网络本文只是做一个总结性概述，具体各部分请点击相应链接卷积神经网络的层次1、数据输入层：Input Layer 输入层具体内容详见博主博客链接：2、卷积计算层：CONV Layer —— 卷积核计算 卷积核计算具体内容详见博主博客链接：3、ReLU激励层：ReLU Layer —— 激活函数计算&n
转载
2023-10-13 00:02:16
173阅读
神经网络由这几部分组成 1、层 2、输入数据和相应的目标 3、损失函数：用于学习的反馈信号 4、优化器：决定学习过程如何进行层：神经网络的基本数据结构；图像数据保留在4D张量中，一般用二维卷积层来处理损失函数和优化器： 损失函数——在训练过程中需要将其最小化，它能衡量当前任务是否成功完成 优化器——决定如何根据损失函数对神经网络的参数进行更新，它执行的是随机梯度下降的某个变体。神经网络的优化过程：
转载
2023-09-25 19:16:10
160阅读
单层RBF神经网络就可解决异或问题。 ART网络已发展出一个了一个算法族，需要理解它是如何实现“自适应谐振”的。RBF网络径向基函数网络RBF如图5.3所示，此图为缩略图，即一个圆圈代表一组圆圈。 图5.3 RBF网络
分为两部分：左边的虚线框确定神经元中心，可用聚类算法找出各类的中心作为神经元中心，右边虚线框为一个前馈神经网。 下面我们将右边虚线框展开成图5.4（此时为已确定，视为常数）
机器学习是当今最热门的领域之一，而神经网络是机器学习中最常用的算法之一。神经网络是一种模仿人类神经系统的计算模型，能够学习并进行模式识别。本文将介绍神经网络的基础知识和其在机器学习中的应用。一、神经网络的基本结构神经网络由神经元（neuron）和连接（connection）组成。每个神经元都有一个或多个输入和一个输出。每个输入都有一个权重（weight），用于控制输入的重要程度。神经元的输出是通过
转载
2023-08-21 09:33:17
0阅读
前馈网络一般指前馈神经网络或前馈型神经网络。它是一种最简单的神经网络，各神经元分层排列。每个神经元只与前一层的神经元相连。接收前一层的输出，并输出给下一层，数据正想流动，输出仅由当前的输入和网络权值决定，各层间没有反馈。包括：单层感知器，线性神经网络，BP神经网络、RBF神经网络等。 递归神经网络（RNN）是两种人工神经网络的总称。一种是时间递归神经网络（recurrent neural n
原创
2018-11-15 22:17:00
594阅读
Lenet 神经网络在 Mnist 数据集上的实现，主要分为三个部分：前向传播过程（mnist_lenet5_forward.py）、反向传播过程（mnist_lenet5_backword.py）、测试过程（mnist_lenet5_test.py）。第一，前向传播过程（mnist_lenet5_forward.py）实现对网络中参数和偏置的初始化、定义卷积结构和池化结构、定义前向传播过程。#c
转载
2023-10-26 20:26:02
47阅读
AI初学笔记10 卷积神经网络 文章目录AI初学笔记10 卷积神经网络一、CNN原理说明二、CNN网络结构及参数三、程序实现1. 加载数据2. 定义类3. 优化器及训练过程总结 一、CNN原理说明在处理图像问题中，图像的每一个像素值都与周边的像素值存在一定的联系，而使用全连接网络的话，则会损失掉这种空间特征，导致最终准确率下降。 为了提取出这种图像问题中的空间特征，采用如下图所示的卷积神
转载
2023-08-11 14:55:48
89阅读
Attention可以说是当今深度学习领域最强大的概念之一。基于基本的常识，我们在处理大量信息时，通常会“关注”某一部分。这个简单而强大的概念彻底改变了这个领域，不仅在自然语言处理(NLP)任务方面带来了许多突破，而且在推荐、医疗保健分析、图像处理、语音识别等领域也带来了很多突破。因此，在本系列文章中，将阐述神经网络中注意力机制的发展，重点放在应用和现实世界的部署上。将尝试用Pytorch从头开始
