## 神经网络升维的意义
神经网络是一种广泛应用于机器学习和人工智能领域的算法模型。它通过将输入数据映射到高维空间中的非线性特征空间，从而提高模型的表达能力和分类性能。这个过程被称为升维。
### 升维的背景
在机器学习中，我们经常遇到一些非线性可分的问题。这意味着在低维空间中很难找到一个简单的线性函数来准确分类数据。例如，我们要判断一张图片中的动物是猫还是狗，只使用图片的像素值作为输入特征
原创
2023-12-22 06:39:39
234阅读
文章目录神经网络定义网络损失函数反向传播更新权重 神经网络可以使用该torch.nn软件包构建神经网络现在，您已经了解了autograd，这nn取决于 autograd定义模型并对其进行区分。一个nn.Module包含层，和输入值forward(input)，返回值output。例子：以下对数字图像进行分类的网络 这是一个简单的前馈网络。输入–隐藏层–输出层神经网络的典型训练过程如下：定义具有一
转载
2023-08-26 00:59:05
103阅读
深度学习训练中梯度消失的原因有哪些？有哪些解决方法？1.为什么要使用梯度反向传播？归根结底，深度学习训练中梯度消失的根源在于梯度更新规则的使用。目前更新深度神经网络参数都是基于反向传播的思想，即基于计算损失函数或者代价函数的误差通过梯度反向传播的方式，对模型中的参数进行更新优化。那么，模型中的参数更新为什么要使用反向传播的思想呢? 这样做是有原因的，首先，神经网络是由许多非线性层堆叠而来，而每一层
转载
2023-11-25 14:43:37
70阅读
我们常说的 深度学习 ，其实就是指 神经网络 ，尤其是 大规模的神经网络。那么神经网络究竟是什么？什么是神经网络？(What is a Neural Network?)本质上，神经网络属于一种强大有效的 机器学习模型，同样是 数据驱动，从数据中学习。最初神经网络算法的诞生是出于 对生物神经系统建模 的目的，但随后与其分道扬镳，成为一个 独立的工程问题，并在机器学习领域取得了很好的效果。我们可以参考
转载
2023-12-29 19:23:32
191阅读
神经网络反向传播Backpropagation一、深度学习三部曲：定义一个函数model评估这个函数model选出最好的函数二、定义神经网络 本次学习使用的是全连接前馈神经网络（Fully Connect Feedforward Network) 以上图为例，此处所采用的sigmoid函数是。也就是节点的activation是sigmoid函数。从上图可以看出我们输入1对应的权重为1和-1,下一层
转载
2023-10-08 23:38:07
137阅读
文章目录卷积神经网络由来加入卷积操作的动机稀疏连接：参数共享：平移不变性池化总结： 卷积神经网络卷积神经网络属于前馈网络的一种，是一种专门处理类似网格数据的神经网络，其特点就是每一层神经元只响应前一层的局部范围内的神经元。卷积网络一般由：卷积运算+非线性操作（RELU）+池化 +若干全连接层。由来卷积网络之所以叫做卷积网络，是因为这种前馈网络其中采用了卷积的数学操作。在卷积网络之前，一般的网络采
转载
2023-08-13 21:04:33
114阅读
1.神经网络的数据表示：张量张量对于深度学习领域是非常重要的，重要到Google的TensorFlow都是以它来命名的，接下来我们将学习有关张量的一些基本知识。张量的定义：张量其实就是一个数据容量，它包含的数据几乎是数值数据，因此它也是数字的容器。神经网络示例中的数据都是储存在多维numpy数组（张量）中。一般来说，所有机器学习系统都是使用张量作为基本数据结构。张量的种类：标量（0D张量）：仅包含
转载
2023-12-20 13:29:05
22阅读
基本名词对应：Feature Map : 特征图，特征映射 Weight：权值，权重权值共享CNN是权重共享，减少了参数的数量。这个有必要再对比研究一下。 一般神经网络层与层之间的连接是，每个神经元与上一层的全部神经元相连，这些连接线的权重独立于其他的神经元，所以假设上一层是m个神经元，当前层是n个神经元，那么共有个连接，也就有个权重。权重矩阵就是形状。一般用权重矩阵W表示，每一行是一个神经元与上
转载
2023-10-06 22:39:29
191阅读
1.2.3 轻量级神经网络概述深度学习算法已经在计算机视觉、自然语言处理、控制工程等领域表现惊人，直接 冲击传统算法的地位，进而引发新一代人工智能的浪潮。神经网络具有高密集的计算量， 而移动设备计算资源紧张，因此，如何在移动设备中部署神经网络模型是目前深度学习 发展的技术瓶颈。 为解决如何在移动设备中部署神经网络模型的问题，国内外各大深度学习研究机构 纷纷提供了将深度神经网络模型移植到移动端设备的
转载
2023-09-05 18:48:06
362阅读
有关于VC维可以在很多机器学习的理论中见到，它是一个重要的概念。在读《神经网络原理》的时候对一个实例不是很明白，通过这段时间观看斯坦福的机器学习公开课及相关补充材料，又参考了一些网络上的资料，重新思考了一下，终于理解了这个定义所要传达的思想。 先要介绍分散(shatter)的概念：对于一个给定集合S={x1, ... ,xd}，如果一个假设类H能够实现集合S中所有元素的任意一种标记方式，则称
转载
2023-10-30 13:36:35
103阅读
1. 三维卷积：2. 最大池化：缩减模型的大小，提高计算速度，同时提高所提取特征的鲁棒性。3. 卷积层的优势（1）参数共享：每个特征检测器以及输出都可以在输入图片的不同区域中使用同样的参数，以便提取垂直边缘或其它特征。它不仅适用于边缘特征这样的低阶特征，同样适用于高阶特征，例如提取脸上的眼睛，猫或者其他特征对象。（2）稀疏连接：输出单元仅与几个输入特征相连接，而其它像素值都不会对输出产生任影响。4
转载
2023-10-25 23:30:28
99阅读
Loss函数 Yolo里的每个格点，是怎么知道该预测哪个物体的？这就是神经网络算法的能力。首先拿到一批标注好的图片数据集，按照规则打好标签，之后让神经网络去拟合训练数据集。训练数据集中的标签是通过人工标注获得，当神经网络对数据集拟合的足够好时，那么就相当于神经网络具备了一定的和人一样的识别能力。神经网络结构确定之后，训练效果好坏，由Loss函数和优化器决定。Yolo v1使用普通的梯度下降法作为优
转载
2023-12-24 13:28:49
123阅读
1.什么是神经网络？先举个例子：找工作 在考虑入要不要接受一个岗位，需要综合的考虑一些因素,比如：薪资，气氛，工作环境，离家远近等等，但是一个岗位不太可能所以的条件都满足，需要有些取舍。怎么取舍呢？当然是根据重要程度来，比如薪资肯定比气氛重要吧， 重要程度如何衡量？我们可以想到用权重表表示重要程度，权重越大表示越重要，权重越小表示越不重要每个因素达到预期情况下，对结果的重要程度用如下权重表示薪
转载
2023-08-17 16:38:51
510阅读
编者按：随着互联网的不断发展，可处理视频的深度神经网络远比普通神经网络更难训练，如何减轻训练负担成为了一项不可忽视的工作。来自微软亚洲研究院多媒体搜索与挖掘组的研究成果“Learning Spatio-Temporal Representation with Pseudo-3D Residual Networks”，在正在举办的International Conference on Compute
转载
2024-01-17 00:00:03
34阅读
1.思路目的：用神经网络降维，得到低维度code过程： 1.Encoder编码器encoder帮助降维，encoder(编码器)即为很多隐藏层的神经网络。输入：一个28*28的数字图片，经过encoder转化，输出：code(降维后结果)因为我们不知道code什么样子，所以也就没办法训练encoder，故需要训练decoder(解码器)2.Decoder解码器输入：code(低维)，经过decod
转载
2024-01-12 18:44:57
92阅读
Daniel Yamins，麻省理工学院博士后的一位计算神经科学，有时会为了他的机器视觉项目辛苦工作到午夜以后。他煞费苦心地设计了一个系统，可以识别图片中的物体，而不管其大小、位置和其他特性的变化ーー这是人类可以轻松做到的。这个系统是一个深层神经网络，一种受到人类大脑启发的算法。Yamins指出一个神经网络可以像大脑一样分层次地处理场景的特征，这可以匹配人类识别物体的能力。斯坦福计算神经学家Dan
转载
2024-03-12 21:00:42
41阅读
一、PP-LCNet: 一个轻量级的卷积神经网络我们提出了一个基于MKLDNN加速策略的轻量级卷积神经网络，叫做PP-LCNet，他是一个能够用于多任务的轻量级模型。这篇论文提出了一些能在保持延迟不变的情况下提高模型准确率的方法。在这些优势的加持下，PP-LCNet与之前预测速度差不多的模型相比更加准确。对于计算机视觉的一些下流任务（指具体应用），比如目标检测、语义分割等，该模型效果也很好。我们的
转载
2023-10-23 10:30:43
178阅读
1、损失函数loss 用于定义网络输出结果与正确结果之间的误差的函数，常用损失函数为均方差（MSE）和交叉熵（Cross Entropy）。一般均方差用于回归问题，交叉熵用于分类问题。2、梯度 梯度下降：让损
转载
2023-12-18 22:49:11
815阅读
一直在接触卷积神经网络，今天就说一下为什么会有卷积，卷积会带来什么好处和CNN中如何使用卷积。为什么会有卷积（这里主要解释下卷积具有什么意义，为什么人们会想到卷积。有些人一提到卷积可能首先想起来的是局部连接、参数共享呀等等，这些只是它带来的好处。如果一个方法对于我们的问题本身没有什么意义，即使它会带来一大堆的好处人们应该也是不会去使用的。）19世纪60年代，科学家通过对猫的视觉皮层细胞研究发现，每
转载
2023-12-01 08:39:38
24阅读
首先，以输入特征数为2，样本数为1，层数为2的神经网络举例子（隐藏层1层+输出层1层） 激活函数为sigmoid函数 所以有以下的网络 一般输入层不算入层数，在这里写为第0层。 第0层有两个输入特征，1个样本数，所以矩阵维度为[2,1] 第1层有4个单元数，所以矩阵维度的第一维为4，第二维为前一层的单元数（即第0层），所以第1层的矩阵维度为[4,2] 第2层有1个单元数，所以矩阵维度的第一维为1，
转载
2023-11-06 12:36:00
94阅读
