笔记：Introduction人工神经网络（ANN）是一种计算模型，这种模型收到了人脑的生物神经网络的启发。在机器学习的相关研究和工业使用中，起到了很重大的作用。在文本处理和计算机识别方向也达成了巨大突破。本文只介绍一种特别的ANN模型——多层感知器。A single neuron一个单神经元是什么样子的呢？神经网络中最基本的单元就是神经元，英文node / unit 。 他获得 in
以每个像素为中心生成多个大小和宽高比（aspect ratio）不同的边界框。这些边界框被称为锚框（anchor box）在卷积神经网络中，感受野（Receptive Field）的定义是卷积神经网络每一层输出的特征图（feature map）上的像素点在输入图片上映射的区域大小。再通俗点的解释是，特征图上的一个点对应输入图上的区域，如图所示卷积神经网络层数越多，感受野也就越大第2层左下角的值，是
一个高尔夫球手练习高尔夫球时会花绝大多数时间练习基本的挥杆动作。在基本的挥杆动作的基础上，逐渐的才会练习其他动作。相似的，目前为止我们一直专注在理解BP算法， 它是我们的基础”挥杆”动作，学习神经网络的基础。这章中我会解释一些用来提升BP算法的技术，以提高神经网络的学习。本章介绍的技术包括：1，新的cost函数，cross-enropy cost函数；2，regularization方法（L1 r
之前在强化学习分类中，我们提到了Policy-based与Value-based两种方式，然而有一种算法合并了Value-based (比如 Q learning) 和 Policy-based (比如 Policy Gradients) 两类强化学习算法，就是Actor-Critic方法1、算法思想Actor-Critic算法分为两部分，我们分开来看actor的前身是policy gradien
Actor-Critic Method
原创
2022-09-11 00:05:14
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import gym import torch import torch.nn as nn import torch.optim as optim import pygame import sys # 定义Actor网络 class Actor(nn.Module): def __init__(se
在之前的两篇文章中分别介绍了如何用pytorch搭建简单神经网络用于回归与分类。但是如何快速搭建一个简单的神经网络而不是定义一个类再去调用，以及我们定义了一个网络并训练好，该如何在日后去调用这个网络去实现相应的功能。1、其他的相关代码import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F
import matplotli
文章目录1 Actor-Critic1.1 前言1.2 Actor-Critic1.3 Advantage Actor-Critic1.4 Asynchronous Advantage Actor-Critic(A3C)1.5 Pathwise Derivative Policy Gradient(PDPG)1 Actor-CriticAdvantage Actor-Critic：A2CAsynchronous Advantage Actor-Critic：A3C1.1 前言由于Actor与En
原创
2021-06-21 15:33:34
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NIO与Reactor模型关系NIO是非阻塞IO，而Reactor是基于NIO的一种设计模式。NIO是一种模型，一种思想，使用NIO实现。下面看Reactor模型具体设计。单 Reactor 单线程模式可以实现通过一个阻塞对象监听多个链接请求Reactor对象通过select监听客户端请求事件，通过dispatch进行分发如果是建立链接请求，则由Acceptor通过accept处理链接请求，然后创
常用的神经网络模型卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）是一种前馈神经网络，它包括卷积层（Convolutional layer）和池化层（pooling layer）。循环神经网络（Recurrent Neural Network，RNN）。神经网络是一种节点定向连接成环的人工神经网络，这种网络的内部状态可以展示动态时序行为。LSTM（Long Shor
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2023-08-04 11:19:08
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1、前馈神经网络、BP神经网络、卷积神经网络的区别与联系一、计算方法不同1、前馈神经网络：一种最简单的神经网络，各神经元分层排列。每个神经元只与前一层的神经元相连。接收前一层的输出，并输出给下一层．各层间没有反馈。2、BP神经网络：是一种按照误差逆向传播算法训练的多层前馈神经网络。3、卷积神经网络：包含卷积计算且具有深度结构的前馈神经网络。二、用途不同1、前馈神经网络：主要应用包括感知器网络、BP
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2023-07-05 22:48:02
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1.LeNet卷积神经网络起源LeNet是一种经典的卷积神经网络，由Yann LeCun等人在1998年提出。它是深度学习中第一个成功应用于手写数字识别的卷积神经网络，并且被认为是现代卷积神经网络的基础。LeNet模型包含了多个卷积层和池化层，以及最后的全连接层用于分类。其中，每个卷积层都包含了一个卷积操作和一个非线性激活函数，用于提取输入图像的特征。池化层则用于缩小特征图的尺寸，减少模型参数和计
第四章.神经网络 4.3 BP神经网络 BP神经网络(误差反向传播算法)是整个人工神经网络体系中的精华，广泛应用于分类识别，逼近，回归，压缩等领域，在实际应用中，大约80%的神经网络模型都采用BP网络或BP网络的变化形式。网络结构公式激活函数 这三个激活函数（Sigmoid，Tanh，Softsign）都存在一个问题，这几个函数的导数几乎都是小于1的，卷积层最多可以有5，6层，层数太多可能无法正
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2023-08-31 07:29:15
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1.3 神经网络基础学习目标目标
了解感知机结构、作用以及优缺点了解tensorflow playground的使用说明感知机与神经网络的联系说明神经网络的组成应用
无1.3.1 神经网络人工神经网络（ Artificial Neural Network， 简写为ANN）也简称为神经网络（NN）。是一种模仿生物神经网络（动物的中枢神经系统，特别是大脑）结构和功能的 计算模型。
深度学习是一种特殊的机器学习，通过学习将世界使用嵌套的概念层次来表示并实现巨大的功能和灵活性，其中每个概念都定义为与简单概念相关联，更为抽象的表示以较为不抽象的方式来计算。卷积神经网络是一种前馈型神经网络，受生物自然视觉认知机制启发而来。卷积神经网络一般用于计算机视觉领域，由于有时候图片像素很多，导致神经网络输入特征值的维数很多。CNN结构图 在结构图中，第一层输入图片，进行卷积操作，得到第二层深
# BP神经网络和卷积神经网络
## 引言
在人工智能领域，神经网络是一种模拟人类神经系统工作原理的数学模型。它由许多具有连接权值的节点（神经元）组成，可以通过学习来自逐层输入的数据，从而实现特定任务的分类和预测。本文将介绍两种常见的神经网络模型：BP神经网络和卷积神经网络（CNN）。
## BP神经网络
BP神经网络是一种前馈式神经网络，它由输入层、隐藏层和输出层组成。每个神经元都与上一层的
# BP神经网络和MLP神经网络
## 1. 简介
神经网络是一种模拟人脑神经元之间相互连接和信息传递的计算模型。在神经网络中，BP（Backpropagation）神经网络和MLP（Multilayer Perceptron）神经网络是两种常见的结构。
BP神经网络是一种前馈神经网络，它由输入层、隐藏层和输出层组成。隐藏层是中间层，用于处理输入层传递过来的信息，输出层将隐藏层的结果作为输出
# 卷积神经网络和人工神经网络
人工神经网络（Artificial Neural Network, ANN）是一种受到生物神经网络启发的计算模型，被广泛应用于机器学习和人工智能领域。而卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）则是一种特殊的人工神经网络，专门用于处理图像和视频数据。
## 人工神经网络（ANN）
人工神经网络由多层神经元组成，每个神经元
# 人工神经网络和卷积神经网络实现流程
## 1. 人工神经网络（Artificial Neural Network, ANN）实现流程
### 1.1 概述
人工神经网络（ANN）是一种模拟生物神经网络工作方式的计算模型，通常由多个神经元组成的层级结构组成。ANN不断通过学习和训练来调整神经元之间的连接权重，以实现模型的预测或分类能力。
### 1.2 实现步骤
| 步骤 | 描述 |
多种网络一、RBF神经网络 和BP相比激活函数不同，RBF为径向基函数（如Gaussian），BP为Sigmoid或者Relu函数 BP神经网络是对非线性映射的全局逼近 RBF神经网络输出与数据中心离输入模式较劲的“局部”隐节点关系较大，具有局部映射的特征。 $\gamma$ 是RBF网络的第一个超参数，每个RBF模块可以单独设置一个（一般全局共享） $c_i$ 是RBF网络的第二个超参数，直接从
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2023-07-28 20:57:47
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