本文将为大家介绍一种用途更为广泛、性能更加优越的神经网络结构——卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）。CNN在图像识别、目标检测和语义分割等多个计算机视觉领域有着广泛的应用。CNN发展简史与相关人物早在20个世纪60年代的时候，生物神经学领域的相关研究就表明，生物视觉信息从视网膜传递到大脑是由多个层次的感受野逐层激发完成的。到了20世纪80年代，出现了
神经网络的基本原理 BP神经网络的基本原理
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2023-05-25 16:15:07
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2.1 BP神经网络基本原理 BP网络模型处理信息的基本原理是：输入信号Xi通过中间节点（隐层点）作用于输出节点，经过非线形变换，产生输出信号Yk，网络训练的每一个样本包含输入向量X和期望输出量t，网络输出值Y与期望输出值t之间的偏差，通过调整输入节点与隐层节点的联接强度取值Wij和隐层节点与输出节...
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2014-09-24 14:07:00
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2.1 BP神经网络基本原理 BP网络模型处理信息的基本原理是：输入信号Xi通过中间节点（隐层点）作用于输出节点，经过非线形变换，产生输出信号Yk，网络训练的每一个样本包含输入向量X和期望输出量t，网络输出值Y与期望输出值t之间的偏差，通过调整输入节点与隐层节点的联接强度取值Wij和隐层节点与输出节点之间的联接强度Tjk以及阈值，使误差沿梯度方向下降，经过重复学习训练，确定与最小误差相相应
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2014-12-31 15:42:00
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2.1 BP神经网络基本原理
BP网络模型处理信息的基本原理是：输入信号Xi通过中间节点（隐层点）作用于输出节点，经过非线形变换，产生输出信号Yk，网络训练的每一个样本包含输入向量X和期望输出量t，网络输出值Y与期望输出值t之间的偏差，通过调整输入节点与隐层节点的联接强度取值Wij和隐层节点与输出节点之间的联接强度Tjk以及阈值，使误差沿梯度方向下降，经过重复学习训
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2015-01-19 15:02:00
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2.1 BP神经网络基本原理 BP网络模型处理信息的基本原理是：输入信号Xi通过中间节点（隐层点）作用于输出节点，经过非线形变换，产生输出信号Yk，网络训练的每一个样本包含输入向量X和期望输出量t，网络输出值Y与期望输出值t之间的偏差，通过调整输入节点与隐层节点的联接强度取值Wij和隐层节点与输出节...
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2014-10-22 10:47:00
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thbf{x} \right )=f\left ( \sum_{i=1}^{3}W_
原创
2023-06-14 18:08:58
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# LSTM神经网络基本原理
## 引言
长短期记忆网络（Long Short-Term Memory，LSTM）是一种常用于处理序列数据的循环神经网络（Recurrent Neural Network，RNN）变体。相比于传统的RNN，LSTM能够更好地处理长期依赖关系，因此在语音识别、自然语言处理等任务中取得了显著的性能提升。本文将详细介绍LSTM的基本原理，并提供一个简单的代码示例来帮助读
原创
2023-09-13 22:25:49
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# 图神经网络基本原理
## 流程概述
为了帮助你理解图神经网络的基本原理，我将以以下步骤来教授你：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 步骤1 | 图的表示 |
| 步骤2 | 图的特征提取 |
| 步骤3 | 图神经网络模型构建 |
| 步骤4 | 模型训练与优化 |
| 步骤5 | 模型应用与预测 |
现在让我们逐步详细解释每个步骤需要做什么，包括需要使用的代码和
原创
2023-08-30 03:13:56
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CNN和RNN几乎占据着深度学习的半壁江山，所以本文将着重讲解CNN+RNN的对比，以及各种组合方式。一、CNN与RNN对比1. CNN卷积神经网络与RNN递归神经网络直观图2. 相同点：传统神经网络的扩展。前向计算产生结果，反向计算模型更新。每层神经网络横向可以多个神经元共存,纵向可以有多层神经网络连接。3. 不同点CNN空间扩展，神经元与特征卷积;RNN时间扩展，神经元与多个时间输出计算RNN
前言For things I don't know how to build, I don't understand.如果我不能亲手搭建起来一个东西，那么我就不能理解它。 -- 美国物理学家理查德·费曼在互联网发达的今天，很多知识都可以从网络上找到，但是网络上的博客、文章的质量参差不齐，或者重点不明确，或者直接把别人的博客抄袭过来。这种状况使得广大的初学者们学习起来很困难，甚至误入歧途
# 图神经网络的基本原理
## 1. 流程概述
要了解图神经网络（Graph Neural Network，GNN）的基本原理，我们可以按照以下步骤进行学习：
1. 确定图数据的表示方式。
2. 构建图模型的基本结构。
3. 定义图神经网络的前向传播算法。
4. 使用反向传播算法训练图神经网络。
5. 应用训练好的图神经网络进行预测。
下面我们将详细介绍每个步骤需要做什么。
## 2.
原创
2023-09-08 09:20:28
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beginning今天给小伙伴们介绍一个高级的分类方法——卷积神经网络CNN，并学习用CNN实现图像的分类。作为深度学习的基础，CNN可太重要了呐，在图像分类、目标检测、目标跟踪、语义分割、实例分割等领域随处可见它的身影。废话不多说啦，如果你也对CNN感兴趣的话，赶紧跟我一起愉快的看下去叭???1.CNN基本结构 卷积神经网络（Convolutional Neural Network,CNN）是
什么是神经网络控制技术神经网络控制技术是一项复杂的系统控制技术，一般应用在变频器的控制中，它是通过对系统的辨识、运算后对变频器进行控制的一种新技术。而且神经网络控制可以同时控制多个变频器，所以应用在多个变频器级联控制中比较合适。什么是人工神经网络及其算法实现方式人工神经网络（ArtificialNeuralNetwork，即ANN），是20世纪80年代以来人工智能领域兴起的研究热点人工神经网络算法
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2023-08-12 21:17:44
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1.1 人工神经网络原理 MeCulloch 和 Pitts 基于对大脑神经元的研究提 出了人工神经元模型（M-P 模型）。人工神经元模型如下图所示。 M-P模型把神经元看作n个的输入对应产生1个输出，该模型的函数的表达式如下： 该表达式中W=[W1,W2,W3...Wn]表示权值，X=[X1,X2,X3...Xn]表示输入，表达式中的b为
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2023-08-11 19:05:48
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第五章-神经网络神经网络，其原理便是模仿大脑神经元工作，对任何问题都可以进行学习，最终达到预测目的。定义：由具有适应性简单单元组成的广泛并行互连的网络，它的组织能够模拟生物神经系统对真实世界物体所做出的交互反应。原理：其最基本的成分是神经元（neuron）。神经元工作原理为：当它“兴奋”时，会向相连的神经元发送化学物质，从而改变这些神经元内的电位。如果神经元内的电位超过了某一个阈值，它就会被激活，
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2023-08-08 07:39:42
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这是看到的一篇对神经网络的讲解的文章，我觉得写得很好，也仔细学习了学习，最近我可能也得用这个东西，现在确实是很火啊，也很实用。 神经网络和深度学习神经网络：一种可以通过观测数据使计算机学习的仿生语言范例深度学习：一组强大的神经网络学习技术 神经网络和深度学习目前提供了针对图像识别，语音识别和自然语言处理领域诸多问题
偶然翻了一下微博，发现了@爱可可-爱生活老师转的，Hinton教授今年六月末在剑桥的一个讲座。视频度娘链接：http://pan.baidu.com/s/1eQjj0rS整个讲座前半部分基本在回顾DL目前的几个成就：RBM、DNN、CNN、RNN、Dropout以及在CV、NLP、Speech方面的应用，这部分没什么可在意的。有趣的是，Hinton在中间插了一段对自己(还有学界)的吐槽，大致就是1
1.卷积神经网络底层原理1.1卷积 一张图经过一种卷积核（核函数）滑动窗口进行卷积运算后得到一张特征图，这只是这种卷积核视角下看到的特征。所以我们需要多种卷积核获得不同视角下的原图的特征。 使用不同的卷积核抓取不同的特征。卷积核是什么特征就会在原图中找这些特征。1.2卷积神经网络（CNN）卷积层 + DNN = CNN卷积是为了提取原图特征码，解决了深度神经网络的两个问题：一、输入像素太多。二、对
从上文的计算中我们可以看到，同一层的神经元可以共享卷积核，那么对于高位数据的处理将会变得非常简单。并且使用卷积核后图片的尺寸变小，方便后续计算，并且我们不需要手动去选取特征，只用设计好卷积核的尺寸，数量和滑动的步长就可以让它自己去训练了，省时又省力啊。 为什么卷积核有效？那么问题来了，虽然我们知道了卷积核是如何计算的，但是为什么使用卷积核计算后分类效果要由于普通的神经网络呢？我们仔细来看一下上面计
原创
2021-05-25 00:35:19
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