大纲7.1 卷积神经网络7.2 lenet5代码讲解目标掌握卷积神经网络的搭建方法7.1 卷积神经网络全连接 NN：每个神经元与前后相邻层的每一个神经元都有连接关系，输入是特征，输出为预测的结果。参数个数：（前层X后层+后层） 一张分辨率仅仅是28x28的黑白图像，就有近40万个待优化的参数。现实生活中高分辨率的彩色图像，像素点更多，且为红绿蓝三通道信息
1 多层感知机&前馈神经网络&全连接网络1.1 概述1）前馈神经网络 (feedforward neural network)，又称作深度前馈网络(deep feedforward network)、多层感知机(multilayer perceptron，MLP) 顾名思义，该网络中没有反向传播反馈，因此无法自动修改网络参数。2）全连接网络 (Full connection) 在该
前面的章节介绍的神经网络每两层之间的所有结点都是有边相连的这种网络结构称为全连接层网络结构全连接神经网络与卷积神经网络的结构对比图:对于全连接神经网络,每相邻两层之间的节点都有边相连于是一会会将每一层全连接层中的节点组成一列,这样方便显示连接结构而对于卷积神经网网络,相连两层之间只有部分节点相连为展示每一层神经元的维度,一般会将每一层卷积层的节点组织成一个三维矩阵问题:为什么全连接神经网络无法很好
深度神经网络深度神经网络(Deep Neural Network)是人工智能领域中，机器学习这一大类下，使用多层(深层)感知机来构建的一种人工智能模型 也叫全连接神经网络(Full Connect Neural Network)从三部分来理解 ①深度：指构成模型的 层数 很深(规模很大) ②神经：指构成模型的基本单元为感知机——一种对生物神经元进行仿生得出的线性函数 ③网络：指连接各个单元的方式是
看别人的代码和自己写代码，两种的难度和境界真是不一样。昨天和今天尝试着写一个简单的全连接神经网络，用来学习一个基本的模型，在实现的过程中遇到了不少的坑，虽然我已经明白了其中的原理。我想了一个教材上面没有的简单例子，尝试着自己构造训练数据集和测试集。我希望训练一个能够区分红点和蓝点的模型。在我构造的数据集中，当x < 1的时候，为蓝点；当x >1的时候为红点。 对于这个全连接网络，输入
1、导入数据集和tensorflow包from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data import tensorflow as tf2、初步探索mnist数据集的内容此处使用mnist数据集，如果需要用自己的数据集，将数据读入pandas的dataframe中即可；mnist = input_data.read_data_set
文章目录实验一 全连接神经网络FCNN实验说明背景知识实验步骤0. 概览1. Import Numpy2. 导入其他 Python 库 （Import Other Libraries）3. 定义神经网络结构4. 初始化神经网络4.1 理解权重矩阵 ? 和偏置向量 ?4.2 参数初始化方法4.3 尝试不同的参数初始化方法5. 实现激活函数6. 实现神经网络的前向传播过程6.1 函数 6-1 （si
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2023-07-26 14:01:34
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这一系列博客，记录我在deep learning上的理解和认知。首先介绍神经网络的基本结构。如下图 基本的结构：输入层(样本数据)，隐藏层(隐藏层的层数和每层的神经元数目需要自己给定)，输出层(预测目标)神经元神经元的结构如下图所示神经元是上一层的输入与权重相乘后求和，在经过非线性函数转换。得到下一层的输出。如：之前网络结构图中，从输入层到隐藏层的神经元的数目为4个。非线性函数(激活函数
文章目录全连接网络结构的前向传播算法单个神经元全连接网络结构计算过程举例代码实现该神经网络样例程序搭建神经网络的过程：准备、前向传播、反向传播、循环迭代准备前向传播：定义输入、参数和输出反向传播：定义损失函数、反向传播方法循环迭代：生成会话，训练STEPS轮总结 全连接网络结构的前向传播算法单个神经元 从上图可以看出，单个神经元有多个输入和一个输出。而神经网络的结构是不同神经元之间的连接结构。神
一、狭义的DNN（DBN）1、什么是广义的DNN？
广义DNN是我们常说的 深度神经网络（deep neural network），它是区分 最多3层结构（隐层=1）感知器所构成ANN网络，也
就是说带有激活函数的神经元如果构成的网络隐层>=2 ，都称之深度神经网络DNN。
2、什么是狭义的DNN？
狭义的DNN指的是全连接型的DNN网络，又名DBN
3、全连接DNN
人工神经网络（Artificial Neural Network, ANN）简称神经网络，可以对一组输入信号和一组输出信号之间的关系进行模拟，是机器学习和认知科学领域中一种模仿生物神经网络的结构和功能的数学模型。用于对函数进行估计或近似，其灵感来源于动物的中枢神经系统，特别是大脑。
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2023-07-31 17:48:02
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深度学习/联邦学习笔记（五）多层全连接神经网络实现MNIST手写数字分类+Pytorch代码神经网络是一个有神经元构成的无环图，神经网络一般以层来组织，最常见的是全连接神经网络，其中两个相邻层中每一个层的所有神经元和另外一个层的所有神经元相连，每个层内部的神经元不相连，如下图（隐藏层可以有多层）：先在一个net.py文件中，定义一些相关的神经网络和激活函数等等import torch
from t
传统的模式识别方法人工设计的特征提取方法+分类器（可以是全连接神经网络） 1.1图像->特征提取->特征->分类器->数字类别 1.2 缺点：需要手动设计特征提取方法，通常对于不同的问题需要不同的特征提取方法。而且效果与特征提取方法关系很大。 2.直接处理图像的全连接神经网络(raw input) 2.1 图像 -全连接神经网络-数字类别 2.2 缺点：
一、卷积层参数计算 卷积层需要关注的参数有conv(kernel_size,in_channel,out_channel)，即卷积核大小，输入输出通道数，和偏差bias。 计算公式：conv_param=(k_size*k_size*in_channel+bias)*out_channelf
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2023-08-13 10:55:28
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#一个tensor包括name，shape，dtype
#tensorflow运行模型为Session（）
#第一个完整的神经网络样例 import tensorflow as tf
import tensorflow as tf
from numpy.random import RandomState
#定义训练数据大小
batch_size=8
#定义神经网络参数，此处用两个输入node，三
文章目录符号表示公式推导前向过程反向过程梯度更新Loss层的梯度L2 LossCross Entropy Loss 该文档将以含有两个隐藏层的神经网络为基础进行正向和反向的公式推导，因为一个隐藏层的网络太简单，多个隐藏层与两个隐藏层在推导上没有本质区别，所以综合平衡知识性与文档撰写的便捷性，两个隐藏层比较合适。 整个文档主要包含以下内容或者特点：符号表示要足够清晰中间步骤尽量详细把batch_
几种主要的神经网络一、全连接神经网络二、前馈神经网络（Feedforward neural network，FNN）三、卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）四、循环神经网络（Recurrent neural network，RNN ） 一、全连接神经网络顾名思义，全连接神经网络中，对n-1层和n层而言，n-1层的任意一个节点，都和第n层所有节点有连接。
如图中显示的全连接神经网络结构和卷积神经网络的结构直观上差异比较大，但实际上它们的整体架构是非常相似的。从图中可以看出，卷积神经网络也是通过一层一层的节点组织起来的。和全连接神经网络一样， 卷积神经网络中的每一个节点都是一个神经元。在全连接神经网络中，每相邻两层之间的节点都有边相连，于是一般会将每一层全连接层中的节点组织成一列，这样方便显示连接结构。而对于卷积神经网络，相邻两层之间只有部分节点相连
深度前馈神经网络(Deep Feedforward Neural Network)，简称为前馈神经网络(Feedforward Neural Network)，指的是具有前馈特征的神经网络模型。最具代表性的是多层感知机(Multilayer Perceptron，MLP)模型，习惯上会将MLP称为（Deep Neural Network，DNN），但这非常狭义，实际上深度神经网络应该泛指更多的使用
以前在误差反向传播法里面介绍的神经网络是两层结构，现在来搭建一个多层的结构，神经网络的一个特点或说优势就是可以不断地叠加层(隐藏层)。 多层结构： 一张数字图片(1*28*28=784)——>Affine1层——>ReLU1(激
