神经网络与误差反向传播算法神经网络人工神经元激活函数前馈神经网络目标函数梯度的反向传播梯度下降的方法 神经网络模拟了大脑的结构，利用大量神经元按照一定的体系架构连接成网状的结构。简单地讲就是通过神经网络在输入和输出之间建立联系。人工神经元 接受前一层传来的数据，并将这些数据的加权和输入非线性作用函数中，最后将非线性作用函数的输出结果传递给后一层。输入向量 权重向量偏置标量 激活函数激活函数 非线
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2023-12-15 17:41:56
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与前两个模型(主题深度匹配模型与树深度匹配模型)不同，卷积网络深度匹配模型(DeepMatch_cnn)以词向量表示的句子作为输入，在此之上构建一个一维或二维的卷积神经网络，逐层地从局部到整体表达句子和句子之间的匹配关系。在这个模型中，有两个相互关联的架构—架构-1和架构-2。卷积神经网络句子表示：卷积神经网络一般用于图像或者音频等连续数据，而用于文本的卷积神经网络只是在近年才被提出，并且没有统一
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2024-01-14 16:19:48
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BP算法笔记定义：前期准备：BP算法基本思想：反向传播：实例：以波士顿房价预测问题为例：数据处理模型设计：前向传播算法：损失函数设计：梯度下降算法：梯度计算：梯度更新与训练：不足点：改进：随机梯度下降算法：代码实现如下：总结： 定义：BP(Back Propagation)算法是由学习过程由信号的正向传播与误差的反向传播两个过程组成。由于多层前馈网络的训练经常采用误差反向传播算法，人们也常把将多
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2023-09-19 21:40:07
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1.1神经网络的基本概念神经网络（neural network，NN），是一种模仿生物神经网络的结构和功能的数学模型或计算模型。神经网络由大量的人工神经元联结进行计算。前馈神经网络基础卷积神经网络卷积神经网络的文本分类3 前馈神经网络基础3.1 神经元一个神经元通常具有多个树突，主要用来接受传入信息；而轴突只有一条，轴突尾端有许多轴突末梢可以给其他多个神经元传递信息。轴突末梢跟其他神经元的树突产生
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2023-11-23 20:48:07
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首先对比图像分类的步骤机器学习领域 1特征提取(很考验使用者的经验) 2特征筛选 3输入分类器 简单来说就是基于机器学习深度学习领域 特征的提取，筛选，分类集成于一体 简单来说就是基于神经网络本篇论文遇到的问题与对应的解决方案 网络过拟合→使用数据增强+dropout tanth，sigmoid梯度消失与训练速度慢问题→使用relu gpu算力不足→使用多卡训练(alexnet是2012年提出的，
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2023-10-17 22:06:12
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神经网络模型有很多种类，MATLAB都有现成的函数。我只学了最简单的一种bp网络，写个模板方便后来使用。以下引用了大神博客里的一篇文章：1. 数据预处理 在训练神经网络前一般需要对数据进行预处理，一种重要的预处理手段是归一化处理。下面简要介绍归一化处理的原理与方法。(1) 什么是归一化？ 数据归一化，就是将数据映射到[0,1]或[-1,1]区间或更小的区间，比如(0.1,0.9
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2023-10-28 03:01:41
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选自arxiv作者：Yujia Li、Chenjie Gu、Thomas Dullien等机器之心编译参与：李诗萌、路雪近日，DeepMind 和谷歌联合进行了一项研究，该研究提出了一种执行相似性学习的新型强大模型——图匹配网络（GMN），性能优于 GNN 和 GCN 模型。该论文已被 ICML 2019 接收。DeepMind 和谷歌的这项新研究聚焦检索和匹配图结构对象这一极具挑战性
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2024-01-20 06:28:56
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SuperGlueBackgroundSuperGlue是Magicleap团队在SuperPoint后的又一力作，其思路与方法之巧妙不输SuperPoint，完成的任务也是传统视觉问题中特征点提取和描述（SuperPoint）的后一步–特征点匹配。 说起匹配，最传统的就是直接根据上一步提取出的特征描述子，计算两者间的欧式距离来衡量匹配的概率，也就是俗称的最近邻搜索（NN Search）。最近几年
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2024-01-08 14:14:46
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卷积神经网络 有哪些改进的地方卷积神经网络的研究的最新进展引发了人们完善立体匹配重建热情。从概念看，基于学习算法能够捕获全局的语义信息，比如基于高光和反射的先验条件，便于得到更加稳健的匹配。目前已经探求一些两视图立体匹配，用神经网络替换手工设计的相似性度量或正则化方法。这些方法展现出更好的结果，并且逐步超过立体匹配领域的传统方法。事实上，立体匹配任务完全适合使用CNN，因为图像对是已经过修正过的，
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2024-01-02 20:23:55
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标题：Learning Better Representations for Neural Information Retrieval with Graph Information动机神经网络排序模型近年来在信息检索领域得到了广泛的关注，并取得了良好的排名性能。然而，这些检索模型大多侧重于捕获查询和文档之间的文本匹配信号，而没有考虑可能有助于检索任务的用户行为信息。具体来说，用户的点击和查询重构
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2023-11-05 19:27:15
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1、问题分析 立体匹配问题，即根据双目摄像头拍摄到的参考图像和目标图像，确定参考图像上每个点在目标图像上对应位置的一个过程。一般展示效果通过输出视差灰度图或伪彩色图像表示实际物体远近程度。直观上人眼可以直接评判立体匹配效果的好坏，客观上可以根据数据库提供的真实视差图计算匹配错误率，错误率越低说明模型的准确度越高。 近年来，随着深度学习的发展，卷积神经网络在越来越多的计算机视
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2023-08-21 16:00:04
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文章目录1 论文内容1.1 先验知识1.2 论文方法1.2.1 大致原理1.2.2 源码关键实现1.3 实际问题上的应用1.3.1 风险分散1.3.2 Interval Scheduling（不大懂译，区间调度？）1.3.3 配水管网的传感器布置2 论文求解器源码的使用2.1 安装依赖库2.1.1 法1:使用requirements.txt2.1.2 法2:单独安装缺少的依赖库2.2 运行示例代
神经网络训练是一个非常复杂的过程，在这过程中，许多变量之间相互影响，因此我们研究者在这过程中，很难搞清楚这些变量是如何影响神经网络的。而本文给出的众多tips就是让大家，在神经网络训练过程中，更加简单方便的加速训练网络。当然，这些tips并不是训练网络的必要过程，而是作为一些启发式建议，让大家更好的理解自己手上的工作任务，并且有针对性的选择合适的技术。首先，选择一个很好的初始训练状态，是一个很广泛
//2019.09.10神经网络入门与学习1、神经网络的发展主要得益于三个方面的进步：(1)2进制的创新能力的发展(2)软硬件能力的发展;(3)人的性价比的下降。2、神经网络的成熟应用目前主要体现在分类识别上，具体来说可以分类到三个方面：(1)图像识别：主要用于人脸识别和自动驾驶；(2)语音识别：主要用于语音助手等；(3)文本识别：主要用于字体识别和新闻文本推送等。图13、神经网络的结构主要包括四
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2023-11-18 14:37:28
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作者丨纪厚业 论文：https://www.paperweekly.site/papers/3212源码：xiangwang1223/neural_graph_collaborative_filtering引言协同过滤作为一种经典的推荐算法在推荐领域有举足轻重的地位。协同过滤（collaborative filtering）的基本假设是相似的用户会对物品展现出相似的偏好。
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2024-02-05 14:08:39
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参考论文：Zagoruyko S, Komodakis N. Learning to compare image patches via convolutional neural networks[J]. computer vision and pattern recognition, 2015: 4353-4361.会议水平：CVPR20151. 摘要 及 目的作者研究了如何从图像数据中直接学习
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2023-05-23 15:46:05
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神经网络的概念在此不做过多阐述，其应用领域包括：分类——即预测输入向量的类别；模式匹配——即产生与给定输入向量最佳关联的模式；模式完成——其目的是完成给定输入向量的缺失部分；优化——即找到优化问题中参数的最优值；控制——给定一个输入向量，得到建议的合适行为；函数拟合 / 时间序列模型——学习输入与输出之间的函数关系；数据挖掘——挖掘数据背后的模式（信息）一个神经完了实现的是一个从 到 非线性映
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2023-09-25 18:31:31
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深度学习在开始之前我想说一句很重要的话：“知识的无限性和生命的有限性是一对无法调和的矛盾”。这篇博客记录了DL中很多有趣的点子，但记住挑你喜欢的阅读，不要陷入知识的“深渊”中。有时候“好学”也是一种鸦片。 ．siamese network（暹罗网络又称孪生网络）# 孪生神经网络的用途是什么？简单来说，衡量两个输入的相似程度。孪生神经网络有两个输入（Input1 and Input2）,将
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2024-03-12 22:09:19
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一、 建立评价指标 建立判别对于网络的评价指标，同个这个指标来判别这个网络的好坏层度，网络也可以有一个或者有多个指标。 （1） 最好是一个指标 网络最好是由一个指标来决定，如果由多个指标，那么我们在调参时，可能会出某一个指标好，某一个指标坏，这样会不利于我们去判别网络的好坏程度，所以一般情况会把多个指标融合成一个指标（2） 指标容易理解 我们不希望指标是一个很复杂的公式或者很难理解。 （3） 指标
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2023-08-28 17:00:19
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Magic Leap, ETH Zurich提出了特征点匹配网络SuperGlue，寻找两幅图像局部特征点之间的对应关系的神经网络，该网络使用图神经网络预测损失。搭配super point在室内外重定位任务中达到SOTA的精度。论文方法：首先输入图像对记为A，B，各包含了关键点和局部描述子，因此是集合形式{(p,d)}p=(x,y,c)是关键点，其中c是置信度；d是描述子，本文中是superpoi
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2024-01-06 08:59:06
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