文章目录1、预备知识（1）tf.where()（2）np.random.RandomState.rand()（3）np.vstack()（4）np.mgrid[] / np.ravel() / np.c_[]2、神经网络（NN）复杂度（1）网络复杂度的计算（2）学习率的设置1）指数衰减学习率3、激活函数（1）Sigmoid函数（2）Tanh函数（3）Relu函数（4）Leaky Relu函数（5
摘要深度神经网络 (DNN) 中的稀疏性已被广泛研究以压缩和加速资源受限环境中的模型。它通常可以分为非结构化细粒度稀疏性（将分布在神经网络中的多个个体权重归零）和结构化粗粒度稀疏性（修剪神经网络的子网络块）。细粒度稀疏可以实现高压缩比，但对硬件不友好，因此速度增益有限。另一方面，粗粒度的稀疏性不能同时在现代 GPU 上实现明显的加速和良好的性能。在本文中，我们第一个研究从头开始训练（N:M）细粒度
目录使用正则化提高神经网络的泛化能力方法：早停法暂退法权重衰减L1和L2正则化数据增强正则化不单指某一个方法，而是所有损害网络优化的方法都是正则化。损害网络优化是为了防止过拟合。使用正则化提高神经网络的泛化能力方法：干扰优化过程：早停法（Early-Stop）暂退发（Dropout）权重衰减SGD增加约束：L1和L2正则化数据增强早停法我们使用一个验证集( Validation Dataset)来
# 基于神经网络的路径规划
路径规划是机器人和自动驾驶等领域中的重要问题之一。传统的路径规划算法通常依赖于地图和规则，但这种方法无法适应复杂和动态的环境。近年来，基于神经网络的路径规划方法逐渐受到关注。它利用深度学习模型来学习和预测最佳路径，从而提高路径规划的效果和鲁棒性。
## 神经网络模型
基于神经网络的路径规划方法通常使用卷积神经网络（Convolutional Neural Netw
原创
2023-09-09 10:55:04
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神经网络简单的例子
例 33
你的任务是建立并训练一个神经网络解决异或问题。异或函数在两个输入不等的情况下输出1。如表4.1.
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计算机视觉笔记总目录
1 最优化(Optimization)定义：最优化是寻找能使得损失函数值最小化的参数的过程注：给的是损失优化问题的一个简单定义，并不是完整的最优化数学定义方法：问题陈述： 这节的核心问题是：给定函数 ，其中是输入数据的向量，需要计算函数相对于的梯度，也就是1、找到一个目标函数2、找到一个能让目标函数最优化的方法3、利用这个方法进行求解过程描述：因为在神经网络中对应的是损失函，
神经网络及优化步骤实现1.神经元神经网络的基础是一种被称作“感知机”的人工神经元，或许你在支持向量机的概念里也见到过。感知机的工作模式相当简单，其接受多个二进制输入,，并产生一个二进制输出： ⽰例中的感知器有三个输⼊，。通常可以有更多或更少输⼊。Rosenblatt 提议⼀个简单的规则来计算输出。他引⼊权重，，表⽰相应输⼊对于输出重要性的实数。神经元的输出，0或者1，则由分配权
文章目录前言一、传统路径规划算法1.Dijkstra算法2.A*算法3.D*算法4.人工势场法二、基于采样路径规划算法1.PRM算法2.RRT算法三、智能仿生算法1.神经网络算法2.蚁群算法3.遗传算法 前言随着机器人技术、智能控制技术、硬件传感器的发展，机器人在工业生产、军事国防以及日常生活等领域得到了广泛的应用。而作为机器人行业的重要研究领域之一，移动机器人行业近年来也到了迅速的发展。移动机
神经网络优化 大纲4.1 损失函数4.2 学习率4.3 滑动平均4.4 正则化4.5 神经网络搭建八股目标掌握神经网络优化方法4.1 损失函数神经元模型：用数学公式表示为：，f为激活函数。神经网络是以神经元为基本单元构成的。激活函数：引入非线性激活因素，提高模型的表达力。常用的激活函数有relu、sigmoid、tanh等。① 激活函数relu: 在Tensorflow中，用t
【深度学习】轻量级神经网络设计思路0. 前言随着深度学习技术在各个领域获得了表现出极大的潜力，但大部分神经网络模型的计算复杂度都使其无法在计算资源受限的情况下（如移动端设备）得到很好的应用，于是，神经网络的轻量化备受关注。那么如何将神经网络模型设计得小型化、轻量化呢？部分研究成果为我们打开了思路，也一定程度上促成了AI技术的推广和落地。1. 轻量级神经网络设计轻量级神经网络设计的主要思路：有限的计
神经网络设计的技巧极小值与鞍点数学工具鞍点与局部最小值批次（Batch）与动量（Momentum）Batch为什么要用batchMomentum自适应学习率 Adaptive Learning Rate根号平方根 Root Mean SquareRMSPropAdam分类 ClassificationOne-hot 编码Loss FunctionBatch NormalizationFeatur
最终使得网络可以无限的逼近一种我们想要拟合的函数，最终训练好的网络它既能在训练集上表现好，也能在测试集上表现不错！ 那么BP算法具体是什么呢？为什么通过BP算法，我们就可以一步一步的走向最优值（即使有可能是局部最优，不是全局最优，我们也可以通过其它的方法也达到全局最优），有没有一些什么数学原理在里面支撑呢？1 BP算法 BP算法具体是什么，可以参考我上篇文章推送（详细的将BP过程走
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2023-08-24 20:37:01
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【MATLAB】 麻雀算法优化BP神经网络及其应用前言：日前需要设计一种基于麻雀算法改进的神经网络，并将其运用于岩石爆破参数的预测研究之中。关于模型或算法代码存在任何疑问欢迎添加博主微信1178623893交流学习~ 文章目录【MATLAB】 麻雀算法优化BP神经网络及其应用1.经典BP网络2. 算法改进后的SSA_BP主函数目标优化函数 1.经典BP网络clear all,clc,close a
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2023-09-19 21:42:39
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优化算法：1.mini-bitch：如果数据集特别大，把所有的数据一起处理会使训练速度特别慢。mini-bitch就是把数据集平均分成几个部分，然后单独进行处理，选择合理的子数据集大小会使训练速度快很多。 左图为未采用m-b的图像，右图是采用的。可以看出采用之后的J并不是一直下降的，但是整体下降速度快。 如果m-b的子集大小是整个训练集，那么和不采用m-b方法是一样
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2023-07-09 23:21:51
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深度学习神经网络优化器有以下几种：
1. 梯度下降法（Gradient Descent）
2. 随机梯度下降法（Stochastic Gradient Descent）
3. 批量梯度下降法（Batch Gradient Descent）
4. 动量法（Momentum）
5. Nesterov加速梯度法（Nesterov Accelerated Gradient）
6. 自适应梯度算法（Ada
神经网络的优化方法：1、学习率的设置（指数衰减）2、过拟合问题（Dropout）3、滑动平均模型（参数更新，使模型在测试数据上更鲁棒）4、批标准化（解决网络层数加深而产生的问题---如梯度弥散，爆炸等） 一、学习率的设置----指数衰减方法通过指数衰减的方法设置GD的学习率。该方法可让模型在训练的前期快速接近较优解，又可保证模型在训练后期不会有太大的波动，从而更加接近局部最优。学习率不能
学习笔记（7）-优化器1.介绍2.使用2.1如何使用optimizer2.2构建 1.介绍神经网络优化器，主要是为了优化我们的神经网络，使他在我们的训练过程中快起来，节省社交网络训练的时间。在pytorch中提供了torch.optim方法优化我们的神经网络，torch.optim是实现各种优化算法的包。最常用的方法都已经支持，接口很常规，所以以后也可以很容易地集成更复杂的方法。2.使用要使用t
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2023-05-31 12:34:43
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深度学习—神经网络优化（一） 神经元模型： 用数学公式表示为:,f为激活函数。神经网络是以神经元为基本单元构成的。激活函数： 引入非线性激活因素，提高模型的表达力。常用的激活函数有relu、sigmoid、tanh等。 ①激活函数relu:在tensorflow中，用tf.nn.relu()表示 ②激活函数sigmoid:在tensorflow中用tf.nn.sigmoid()表示 ③激活函数t
1、神经网络优化算法梯度下降算法主要用户优化单个参数的取值，而反向传播算法给出了一个高效的方式在所有参数上使用梯度下降算法，从而使神经网络模型在训练数据上的损失函数尽可能小。反向传播算法是训练神经网络的核心算法，它可以根据定义好的损失函数优化神经网络中参数的取值，从而使神经网络在训练数据集上的损失函数达到一个最小值。神经网络模型中参数的优化过程直接决定了模型的质量，是使用神经网络时非常重要的一...
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2021-08-12 22:04:19
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深度学习—从入门到放弃（二）简单线性神经网络1.基本结构就像昨天说的，我们构建深度学习网络一般适用于数据大，处理难度也大的任务，因此对于网络的结构需要有一个非常深入的了解。这里以一个分类猫狗的线性神经网络分类器作为例子： 1.目标函数 想象一下，如果是想要一个能够分类出猫和狗的网络，我们的最终目的是什么？应该是使用最短的时间，最好的方法来完成任务。具象的来说就是在崎岖的山上找一条最优的下山路径。在
