1.论文解读第一个典型的CNN是LeNet5网络结构，但是第一个引起大家注意的网络却是AlexNet，也就是文章《ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks》介绍的网络结构。这篇文章的网络是在2012年的ImageNet竞赛中取得冠军的一个模型整理后发表的文章。作者是多伦多大学的Alex Krizhevsky等人。
一、技术背景一般情况下，Neural Networks的深度和效果成正比，网络参数越多，准确度越高，基于这个假设，ResNet50（152）极大提升了CNN的效果，但计算量也变得很大。这种网络很难跑在前端移动设备上。这几年如火如荼的各种神经网络芯片，其思路是对于给定的计算任务用专用硬件加速。另一个思路是尽可能简化模型来减少计算量和存储占用的一类方法称为模型压缩（Model compression）
在论文《Going Deeper with Convolutions》提出了GoogLeNet网络，并在 ILSVRC 2014(ImageNet Large Scale Visual Recognition Competition) 上取得了第一名，GoogLeNet 对网络中的传统卷积层进行了修改，提出了被称为 Inception 的结构，用于增加网络深度和宽度，提高深度神经网络性能。 我们知
目录一、L2正则化二、dropout正则化三、数值稳定性 & 模型初始化数值稳定性模型初始化一、L2正则化损失函数梯度 非正则化部分反向传播的梯度（from backprop）+简单来说，添加了正则项后，损失函数计算梯度下降时就要同时满足原损失函数和正则项的权重同时等于0，压缩了解的空间，即对权重w的可能的取值做了限制。权重衰减weight decay，并不是一个规范的定义，而只
添加注意力不起作用无外乎两个原因，一是代码错误，二是注意力不适合。代码错误就不说了，需要注意激活函数，残差连接等。而注意力不适合，需要明白：（1）注意力本身就是一种特征，通过附加到源特征上，实现一种类似特征增强的效果，因此从原理上讲，添加注意力，即使结果不变好，也不见得变差，但实际却经常遇到结果变差的情况（原理上学不到全部置0就跟没添加一样了，但现实网络学习不会将其全部置0，因此会出现学不好就变差
神经网络是一种模仿人类神经系统，以处理信息为目的的计算模型。它由大量节点（或称神经元）和连接它们的边组成，每个节点代表一个变量，边表示变量之间的关系。在神经网络中，信息通过节点之间的连接传递，并在各个节点之间进行处理和转换。Matlab是一种常用的科学计算软件，它提供了丰富的工具箱和函数库，可以方便地实现神经网络模型。下面我们来介绍一下如何用Matlab实现神经网络。1. 数据预处理在构建神经网络
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2023-07-21 17:01:07
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有什么神经网络结构图的画图工具值得推荐吗？推荐一下LaTex自带的tikz。较为显著的优势：(1)定义简洁，上手容易;(2)天生的公式支持;(3)修改和编译方便，免去了反复生成、插入的步骤。tensorflow，你把graph搭建好之后，把graph传到tenaorboard里面，就会有非常非常非常详细的图，当然前提是你代码不能太烂…其实ppt也是个很好的工具(虽然不能算是画图工具)，配合Acro
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2023-09-13 07:27:52
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摘要本文概述了常见的梯度下降优化算法的不同变种，分析了初始化在优化过程中的重要性以及如何初始化，最后列举出不同优化算法的具体公式，计算过程。优化概述下面概述一下常见的优化算法，优化算法的核心是梯度下降，不同优化算法改进的地方在于梯度的方向和大小。可以将优化算法粗分为两大类，一类是改变方向的 Momentum，一类是改变学习率即梯度大小的 adagrad，最常用的 Adam 结合了这两类的优点。SG
目 录 第一章 绪论 1 1.1 研究背景 1 1.2 模拟电路故障诊断方法分类 1 1.3 研究现状 3 第二章 神经网络在模拟电路故障诊断中的应用 4 2.1 神经网络概述 4 2.2 BP神经网络 7 2.3 基于神经网络的模拟电路故障诊断方法 9 2.4 MATLAB神经网络工具箱 10 第三章 仿真实例及诊断网络训练 12 3.1 电路模型 12 3.2 故障设置 12 3.3 BP神经
Geoffrey Hinton反向传播：在 1986 年与 David Rumelhart 和 Ronald Williams 共同撰写的 “Learning Internal Representations by Error Propagation” 一文中，Hinton 证明了反向传播算法允许神经网络发现自己的数据内部表示，这使得使用神经网络成为可能网络解决以前被认为超出其范围的问题。如今，反
除了MATLAB能做BP神经网络，还有其他什么软件能做除了MATLAB能做BP神经网络，还有其他什么软件能做理论上编程语言都可以，比如VB，C语言，过程也都是建模、量化、运算及结果输出（图、表），但是matlab发展到现在，集成了很多的工具箱，所以用的最为广泛，用其他的就得是要从源码开发入手了，何必舍近求远。人工神经网络的设计一般是运用什么样的软件?有没有不需要编程的软件 20推荐一款支持向量机S
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2023-09-14 13:26:13
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我有时看到人们把神经网络称为“机器学习工具箱中的另一种工具”。神经网络作为一种工具有这样那样的优点和缺点，在这个任务或那个任务工作，有时你可以利用它们赢得Kaggle的比赛。不幸的是，这种解释只见树木，不见树林。神经网络不只是另一种分类器，它们代表了我们编写软件的根本性转变的开始。它们是软件2.0（Software 2.0）。软件2.0正在越来越多地接管软件1.0的任务软件1.0（Software
什么是自编码器（Autoencoder）自动编码器是一种数据的压缩算法，其中数据的压缩和解压缩函数是数据相关的、有损的、从样本中自动学习的。在大部分提到自动编码器的场合，压缩和解压缩的函数是通过神经网络实现的。压缩与解压 假设刚刚那个神经网络是这样, 对应上刚刚的图片, 可以看出图片其实是经过了压缩,再解压的这一道工序. 当压缩的时候, 原有的图
什么软件可分析人工神经网络谷歌人工智能写作项目人工神经网络的设计一般是运用什么样的软件?有没有不需要编程的软件 20神经网络研究与应用这块用python好还是matlab？两者或许无所谓好与坏。只要自己喜欢用，那就是好的，但是目前代码数量来看，可以学习的源代码MATLAB有非常多的源码。最重要的是，MATLAB里有神经网络工具箱，有可视化界面更容易调整参数。若果你是需要使用神经网络去完成某些数据分
我们设计神经网络的目的是为了实现一种模型，这个模型能够对数据做出合适的处理。比如分类问题，网络能够 以尽可能高的准确率对样本分类。 那么如何评价网络的性能？ 这就需要使用代价函数（Cost function）。代价函数能够体现网络的处理结果和实际数据差别程度。 下面介绍为什么现在的神经网络要使用交叉熵代价函数。 首先，先说一下MSE，均方误差函数，这个函数在很多地方（常见于线性回归问题上，针对不同
1 NN-SVG这个工具可以非常方便的画出各种类型的图，是下面这位小哥哥开发的，来自于麻省理工学院弗兰克尔生物工程实验室, 该实验室开发可视化和机器学习工具用于分析生物数据。github地址：https://github.com/zfrenchee 画图工具体验地址：http://alexlenail.me/NN-SVG/ 可以绘制的图包括以节点形式展示的FCNN style，这个特别适合传统的全
导言呼叫评分是呼叫中心质量保证的重要组成部分，它能够使呼叫中心代理可以更快、更高效的完成工作，并且避免无意义的日常工作。考虑到呼叫中心的生产力，在研发中提出了一种处理所有来电的算法，并将它们分为可疑和中立，所有被定义为可疑的呼叫都直接转到质量保证团队。
如何训练深度神经网络使用1,700个音频文件的样本来训练神经网络，以便它可以应对自动呼叫评分，所用的基准数据没有被标记。深度神经
1、 前提条件：可以上网，拥有谷歌账号2、 创建Google drive3、 进入到google drive中，点击New，新建一个Folder，命名为“craters”（这里自己取名字）可以看到4、 右键，点击connect more apps，然后搜索colaboratory，并且添加5、 然后右键，more->google colaboratory,建立了一个后缀名为.ipynb的文件
在两层神经网络的设计与实现中，介绍了两层神经网络的工作原理。对于搭建多层神经网络，该方法依然适用。因此，本文不再推导公式，而是直接给出代码实现。1. 定义激活函数# 定义激活函数
def sigmoid(Z):
A = 1 / (1 + np.exp(-Z))
assert(A.shape == Z.shape)
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2023-08-21 14:12:45
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【1】LeNet（1986）（1）模型（2）目的 数字识别（3）层数输入尺寸：32*32卷积层：2个池化层：2个全连接层：2个输出层：1个（10个类别）（4）特点ReLU ，ReLU比tanh要快，非线性非饱和函数比非线性饱和函数要快双GPU并行运行LRN局部响应归一化Overlapping Pooling防止过拟合：数据增强，dropout（5）名词解释（
