every blog every motto: We would rather reuse an active dwarf than a sleeping giant.0. 前言本想着画神经网络图的，结果折腾半天也是醉了，那就总结一下吧。 第一部分是画神经网络图；第二部分是输出模型结构1. 正文1.1 PlotNeuralNet画图一共分为两步，代码 转成 LaTeXLaTeX 转成 pdf1.1
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2023-05-24 23:03:33
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机器学习基础篇（十二）——多层感知机一、概述多层感知机（MLP：Multi-Layer Perceptron）由感知机(PLA: Perceptron Learning Algorithm)推广而来。它最主要的特点是有多个神经元层，因此也叫深度神经网络(DNN: Deep Neural Networks)。感知机是单个神经元模型，是较大神经网络的前身。神经网络的强大之处在于它们能够学习训练数据中的
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2024-03-13 16:42:50
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1、神经网络具体是什么？神经网络由大量的神经元相互连接而成。每个神经元接受线性组合的输入后，最开始只是简单的线性加权，后来给每个神经元加上了非线性的激活函数，从而进行非线性变换后输出。每两个神经元之间的连接代表加权值，称之为权重（weight）。不同的权重和激活函数，则会导致神经网络不同的输出。 举个手写识别的例子，给定一个未知数字，让神经网络识别是什么数字。此时的神经网络的输入由一组被输入图像的
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2023-08-07 11:35:14
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我理想中的网络结构示意图： FCN-8 VCG-16 工具介绍： tikz_cnn 地址： https://github.com/jettan/tikz_cnn PlotNeuralNet htt/HarisIqbal88/PlotNeuralNet draw_conv
# 卷积神经网络（CNN）示意图
## 1. 概述
卷积神经网络（Convolutional Neural Network，简称CNN）是一种深度学习算法，主要应用于图像和语音等领域。它的核心思想是通过卷积操作来提取图像中的特征，然后通过池化操作来减少特征的维度，最后通过全连接层来进行分类或回归等任务。
本文将通过一个示意图来介绍卷积神经网络的结构和原理，并提供一个代码示例来帮助读者更好地理
原创
2023-09-13 05:16:32
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# 如何绘制卷积神经网络示意图
作为一名经验丰富的开发者，我将向你介绍如何绘制卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）的示意图。首先，让我们来了解整个流程，然后逐步介绍每个步骤所需的代码。
## 整体流程
绘制卷积神经网络示意图的过程可以分为以下几个步骤：
1. 导入所需库和模块
2. 创建一个空白画布
3. 绘制输入层
4. 绘制卷积层
5. 绘
原创
2023-07-28 04:36:53
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本文结构：什么是神经网络什么是神经元神经网络的计算和训练代码实现1. 什么是神经网络神经网络就是按照一定规则将多个神经元连接起来的网络例如全连接（full connected）神经网络，它的规则包括：有三种层：输入层，输出层，隐藏层。同一层的神经元之间没有连接。full connected的含义：第N层的每个神经元和第N-1层的所有神经元相连，第N-1层神经元的输出就是第N层神经元的输入。每个连接
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2024-02-09 22:57:57
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PS： 这个示意图画的很新颖。 来源： 《Graduate Employment Prediction with Bias》
AdaBoost的一般流程（1）收集数据：可以使用任何方法；（2）准备数据：依赖于所使用的若分类器类型；（3）分析数据：可以使用任意方法（4）训练算法：AdaBoost的大部分时间都用在训练上，分类器将多次在同一数据集上训练若分类器；（5）测试算法：计算分类的错误率；（6）使用算法：同SVM一样，AdaBoost预测的两个类别中的一个，如果想要把它应用到多个类的场合，那么就像多类SVM中的做法一样
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2023-12-14 13:34:53
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# 深度神经网络简介与示例
深度神经网络（Deep Neural Network，DNN）是一种由多个神经网络层级组成的模型，用于解决复杂的机器学习任务。它的结构灵感来自于人脑神经元之间的连接，可以自动学习和提取特征。本文将介绍深度神经网络的基本结构和示例代码。
## 深度神经网络结构
深度神经网络通常由输入层、隐藏层和输出层组成。输入层接收原始数据，隐藏层负责学习和提取特征，输出层输出最终
原创
2023-09-29 03:09:41
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## 实现卷积神经网络示意图模板的步骤
### 1. 导入所需的库
首先，我们需要导入一些常用的库，以便在实现卷积神经网络示意图模板时使用。
```python
import matplotlib.pyplot as plt # 用于绘制图像
import matplotlib.image as mpimg # 用于读取图像
import numpy as np
原创
2023-08-13 19:06:22
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卷积神经网络量化一、为什么要量化？卷积神经由于参数量和计算量太大，无法在移动设备上部署。在深度神经网络模型应用中，量化是削减模型大小的一种常用方法。为什么要削减模型，是因为硬件平台的自身性能不理想，如计算力低，内存、电量消耗等限制，导致模型推断速度慢、功耗高。而定点运算指令比浮点运算指令在单位时间内能处理更多数据，同时，量化后的模型可以减少存储空间。当然，也可以将量化后的模型部署在高效的定制化计算
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2023-12-26 08:11:02
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**今天，我们来正式讲计算机视觉里面一个非常非常广泛的网络，叫做卷积神经网络，可以说卷积神经网络是现在计算机视觉的一个核心的概念，再讲卷积神经网络用于图片处理之前，首先我们来看一下图片是怎么表示的？我们现在来看一个Minist的图片， 我们之前已经接触过了，他是一个28行乘以28列的一个这样的数据，我们用一个矩阵来表示这个矩阵的每一个元素，要么是零，要么是一。然后这个矩阵的每一个元素代表了当前这个
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2023-10-12 12:57:44
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1 Resource limited Devices: Limited memory space, limited computing power, etc. 2 Network Pruning（网络剪枝）. 1）为什么神经网络可以进行剪枝？ 神经网络中有大量的冗余的参数、神经元（over-parametered）。 2）网络剪枝：将不重要的参数或神经元进行移除，在对剪枝后的网络用原来的训练集进行
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2023-10-27 14:36:28
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神经网络中的Dropout在神经网络中，dropout层是一种减少过拟合的常用方法。1. dropout解决了什么问题？ 在深度神经网络中通常有各种不同的网络结构，有的是浅层的，有的是深层的网络结构。但是在努力追求从数据集中学习出不同的特征的同时神经网络也从数据集中学到了噪声。这就造成了网络在训练集上的性能好，但是在新的数据(测试集)上的性能不好，这种现象就是过拟合现象。为了解决过拟合问题，我们使
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2024-03-11 20:23:46
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老规矩–妹妹镇楼：
一. 构造三层的神经网络（一）设定参数尺寸 设定激活函数为sigmoid函数。设定X输入数据，尺寸为 5 x 3，设定y输出标签，尺寸为 5 x 1。 三层神经网络，中间只有一层，有4个神经元。设定第一层为L0， 中间层为L1， 输出层为L2。 &nbs
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2023-10-16 20:59:22
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卷积神经网络一般是来做图像识别的，比如给你多个不规则的字符”X“，如何识别出它是“X”而不是其它字母呢？ 下图中两个“X”是不相同的，但是看图中箭头所指地方相同颜色部分还是局部相同的。所以卷积神经网络识别图像的第一步是把图像的局部特征给找出来，再把局部特征交由神经网络去判定。如何找出图像的局部
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2023-10-20 13:52:27
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知识补充：空洞卷积（膨胀卷积）——Dilated Conv 在标准卷积的基础上注入空洞，以此来增加感受野（reception field）。因此增加一个超参：膨胀率，指kernel的间隔数量。因果卷积传统的CNN无法直接处理sequence模型这种序列问题，所以使用因果卷积，其作用就是解决序列问题。膨胀因果卷积膨胀非因果卷积Wavenatwavenet是一种全卷积的模型，
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2024-02-02 20:15:05
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Evaluating Deep Neural Network Ensembles by Majority Voting cum Meta-Learning schemeAnmol Jain, Aishwary Kumar, Seba Susan深度神经网络 (DNN) 容易过度拟合，过拟合的网络会导致对于新的数据实例表现不佳。该论文提出了不使用单个 DNN 作为分类器，而是使用一个由七个独立 DN
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2023-05-26 03:12:24
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