第1关：实现全连接层的反向传播任务描述本关任务：实现全连接层的反向传播。相关知识为了完成本关任务，你需要掌握：神经网络的反向传播；全连接层的反向传播。本实训内容可参考《深度学习入门——基于 Python 的理论与实现》一书中第5章的内容。神经网络的反向传播在之前的实训中，我们学习了神经网络通过反向传播来计算每个参数的梯度，同时反向传播的核心思想是求导的链式法则，即：∂x∂l=∂f(x)∂l⋅∂x∂
文章目录全连接层激活函数MLP（多层感知机）和SVM（支持向量机）激活函数回归 和 分类softmax回归损失函数常见的目标检测模型池化层残差网络batch、epoch、iteration的含义目标检测算法总结：R-CNN，SSD，YOLO超参数一次卷积会让图片变小CPU GPU数据增强mAP 全连接层1x1的卷积层可以当做全连接层用！全连接层，是每一个结点都与上一层的所有结点相连，用来把前边提
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2024-05-29 22:35:55
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全连接神经网络全连接神经网络级联多个变换来实现输入到输出的映射。每一层神经网络就是一个线性变换，将上一层的变换结果经过激活函数处理传递给下一层就形成了多层全连接神经网络。激活函数的目的就是对结果进行非线性操作。 全连接神经网络的描述能力更强。因为调整W1行数等于增加模板个数，分类器有机会学到两个不同方向的马的模板。除了输入层以外有多少层神经网络，就是几层神经网络。常用激活函数
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2024-04-09 20:55:28
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Transformer本文介绍了Transformer结构, 是一种encoder-decoder, 用来处理序列问题, 常用在NLP相关问题中. 与传统的专门处理序列问题的encoder-decoder相比, 有以下的特点:结构完全不依赖于CNN和RNN完全依赖于self-attention机制, 是一种堆叠的self-attention使用全连接层逐点point-wise计算的整个Transf
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2024-09-14 15:15:01
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文章目录1. 预备知识1.1 链导法则1.2 Sigmoid激活函数1.3 Softmax激活函数1.4 交叉熵损失2. 前向传播3. 梯度反向传播4. 训练流程5. 代码实现 全连接神经网络由输入层、隐藏层和输出层组成，隐藏层通常有多层，输出层神经元数目与具体任务有关。使用激活函数进行非线性化，增强网络的拟合表征能力，常见的激活函数有ReLU、Sigmoid及Softmax等。本文将推导全连接
CNN网络基础结构神经网络-全连接层（3）上一回我们聊完了算法，这回我们正式开始写代码。上回在做公式推导的时候，我们实际上只是针对一个数据样本进行推导，而实际中，计算和训练都是一批一批完成的。大多数机器学习训练都有batch的概念，而训练中batch的计算不是一个一个地算，而是一批数据集中算，那么就需要用上矩阵了。首先给出Loss的代码，这里y和t都是按列存储的，每一列都是一个样本：class S
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2024-08-03 15:58:45
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各位同学好，今天和大家分享一下tensorflow2.0深度学习中的相关操作。内容有：(1) 全连接层创建： tf.keras.Sequential()，tf.keras.layers.Dense()(2) 输出方式： tf.sigmoid()，tf.softmax()，tf.tanh()，tf.nn.relu()，tf.nn.leaky_relu()1. 全连接层全连接层在整
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2023-12-24 13:28:56
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目录前言摘要背景Transformer简介结构encoder和decoder的工作方式注意力Scaled Dot-Product AttentionMulti-head attention局限性数据集及结果总结 前言之所以读这篇文章，是看到了公众号发的一篇文章，介绍了OpenAI最新发布的连接文本与图像的CLIP模型。该模型可以通过自然语言监督有效地学习视觉概念。只需提供要识别的视觉类别的名称，
一.模型网络层1.全连接层tf.keras.layers.Dense(
input_dim/input_shape, # 输入的个数(第一层要写，其它层可以不写)
units, # 输出的个数
activation=None, # 激活函数名称或实例，详见激活函数
kernel_initializer='glorot_uniform', # 参数初始化，详
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2024-08-03 11:03:04
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初始设置神经网络 激活函数、数据预处理、权重初始化、正则化、梯度检查训练中的动态变化 监控整个训练过程、参数更新、超参数优化模型评估和模型集成1. 激活函数不同的激活函数：Sigmoid激活函数：（存在的问题）饱和神经元将使梯度消失 如果输入的值过大或者过小，就会使得dw为0，使得梯度消失sigmoid函数的输出是一个非零中心的函数：意味着反向传播时，如果输入值全部为正数或者负数，那么dw就会是x
VGG优缺点VGG优点VGGNet的结构非常简洁，整个网络都使用了同样大小的卷积核尺寸（3x3）和最大池化尺寸（2x2）。几个小滤波器（3x3）卷积层的组合比一个大滤波器（5x5或7x7）卷积层好：验证了通过不断加深网络结构可以提升性能。 VGG缺点VGG耗费更多计算资源，并且使用了更多的参数（这里不是3x3卷积的锅），导致更多的内存占用（140M）。其中绝大多数的参数都是来自于第一个全
在NIN(Network in Network) 这篇论文中有很多的思想让人受益匪浅，其中之一就是全局平均池化(Global Average Pooling) 对于全连接层的替代性分析。刚开始由于觉得之后的研究不需要NIN，因此就没去看论文，看了一下其他人的博客，发现关于其原因讲得并不清楚，只说是那么用的。后来实在是受不了了，看了看论文，而且找到了一个较好的讲解，现在算是完全弄懂了。首先我们来看一
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2024-10-01 21:57:14
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Traditional Pooling Methods 要想真正的理解Global Average Pooling，首先要了解深度网络中常见的pooling方式，以及全连接层。众所周知CNN网络中常见结构是：卷积、池化和激活。卷积层是CNN网络的核心，激活函数帮助网络获得非线性特征，而池化的作用则体现在降采样：保留显著特征、降低特征维度，增大kernel的感受野。深度网络越往后面越能捕捉到物体的语
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2024-09-18 12:02:04
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在多层神经网络中，每一层的输入与输出呈线性关系，多层的话，该多层神经网络的输入和输出之间关系仅是内部多层隐藏层和输出层多个线性关系式的联合，即输入和输出之间仍是线性关系，这样的话，多层神经网络就跟单层神经网络相同了，做起来就没有什么意义。即全连接层只对数据做仿射变换，而多个仿射变换的叠加依旧是一个仿射变换。在上述情况下，解决该问题的方法之一就是引入非线性变换，如：对隐层变量使用按元素运算的非线性函
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2024-04-07 12:13:08
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卷积由feature map到全连接层的设置节点个数也为一个超参数，可以进行设置；同时，这个过程也可以看作是一个卷积的过程。全连接层实际就是卷积核大小为上层特征大小的卷积运算，一个卷积核卷积后的结果为一个节点，就对应全连接层的一个神经元。假设： 最后一个卷积层的输出为7×7×512，连接此卷积层的全连接层为1×1×4096(相当于全连接网络有4096个神经元)。相当于一个全链接网络的输入
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2024-05-18 18:35:21
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常用层（一）Dense层keras.layers.core.Dense(output_dim, init='glorot_uniform', activation='linear', weights=None, W_regularizer=None, b_regularizer=None, activity_regularizer=None, W_constraint=None, b_constr
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2024-04-15 13:46:13
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结构体详解结构体是不同数据类型的集合。结构体的好处： 1） 我们在写一个关于管理学生信息的代码，如果我们有4000个学生要管理。我们要管理他们的姓名，学号，电话号码，身份证，父母姓名，父母电话这些信息。如果按照普通方法，我们要创建6*4000 = 24000这么多的变量，然而事实上这是不可能的，到时候直接能把你累秃了。 2） Ok！如果有的同学说，不怕，不久2400个变量吗？我不怕，我计算机也强大
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2024-06-19 08:58:17
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什么是激活函数？如图1，在神经元中，输入的 inputs 通过加权，求和后，还被作用了一个函数，这个函数就是激活函数。引入激活函数是为了增加神经网络模型的非线性。如果不用激活函数，每一层输出都是上层输入的线性函数，无论神经网络有多少层，输出都是输入的线性组合，这种情况就是最原始的感知机（Perceptron）。激活函数给神经元引入了非线性因素，使得神经网络可以任意逼近任何非线性函数，这样神经网络就
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2024-04-14 14:56:38
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前言前面介绍了全连接神经网络并将其运用在MNIST手写数字的数据集上，能够取得一定的准确率，但是对于图像的识别，我们有一种更高效、更准确的神经网络模型：卷积神经网络（Convolutional Neural Network）。这种网络相较于全连接神经网络而言，更能够体现出图像像素相对位置的影响，而且需要训练的参数更小，对于全连接神经网络而言，网络层数增多之后训练起来难度很大，且伴随着梯度消失问题，
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2024-10-16 12:13:38
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作者：魏秀参 全连接层到底什么用？我来谈三点。全连接层（fully connected layers，FC）在整个卷积神经网络中起到“分类器”的作用。如果说卷积层、池化层和激活函数层等操作是将原始数据映射到隐层特征空间的话，全连接层则起到将学到的“分布式特征表示”映射到样本标记空间的作用。在实际使用中，全连接层可由卷积操作实现：对前层是全连接的全连接层可以转化为卷积核为1x1的卷积；而前层是卷积层
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2024-08-30 13:33:17
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