问题背景视觉问答（Visual Question Answering，VQA），是一种涉及计算机视觉和自然语言处理的学习任务。这一任务的定义如下： A VQA system takes as input an image and a free-form, open-ended, natural-language question about the image and produces a nat
在一般的全联接神经网络中，我们通过反向传播算法计算参数的导数。BP 算法本质上可以认为是链式法则在矩阵求导上的运用。但 CNN 中的卷积操作则不再是全联接的形式，因此 CNN 的 BP 算法需要在原始的算法上稍作修改。这篇文章主要讲一下 BP 算法在卷积层和 pooling 层上的应用。原始的 BP 算法首先，用两个例子回顾一下原始的 BP 算法。（不熟悉 BP 可以参考How the backp
目录1 卷积神经网络介绍1.1 卷积神经网络的雏形1.2 全连接层1.2.1 BP神经网络的实例1.3 卷积层1.4 池化层2 反向传播过程2.1 误差的计算2.2 误差的反向传播2.3 权重的更新1 卷积神经网络介绍1.1 卷积神经网络的雏形1.2 全连接层输入乘以权重求和加上偏置，通过一个激励函数即可得到输出：将神经元按列排列，列与列之间进行全连接，即可得到一个BP神经网络。BP算法包括：信号
第一章 神经网络基础目前，深度学习（Deep Learning，简称DL）在算法领域可谓是大红大紫，现在不只是互联网、人工智能，生活中的各大领域都能反映出深度学习引领的巨大变革。要学习深度学习，那么首先要熟悉神经网络（Neural Networks，简称NN）的一些基本概念。当然，这里所说的神经网络不是生物学的神经网络，我们将其称之为人工神经网络（Artificial Neural Network
介绍CNN的BP算法之前还是先看下DNN，两者有很多相似的地方DNN的BP算法 1.第i层神经元的输出 2.第i层神经元的输入 3.从第l-1层mapping到l层的权值矩阵 4.与上面参数对应的偏移量 5.train data的输入 6.train data的输出 7.设我们的输出层为第l层，对应,采用均方差来度量误差，对应的损失函数为 有了损失函数之后就开始采用梯度下降法，记住我们的目的是为了
CNN的整体网络结构卷积神经网络（ Convolutional Neural Network，简称CNN）是深度学习的一种重要算法。卷积神经网络是在BP神经网络的改进，与BP类似，都采用了前向传播计算输出值，反向传播调整权重和偏置；CNN与标准的BP最大的不同是：CNN中相邻层之间的神经单元并不是全连接，而是部分连接，也就是某个神经单元的感知区域来自于上层的部分神经单元，而不是像BP那样与所有的神
0 前言学习CNN的反向传播算法之前最后先弄明白全连接网络的反向传播算法。裂墙推荐这个篇博客神经网络BP反向传播算法原理和详细推导流程，保证博到病除。 CNN 中的卷积操作则不再是全连接的形式，因此 CNN 的 BP 算法需要在原始的算法上稍作修改。这篇文章主要讲一下 BP 算法在卷积层和 pooling 层上的应用。1 全连接网络的反向传播算法首先，用两个例子回顾一下原始的 BP 算法。（不熟悉
首先跟大家说声新年快乐啊，刚刚步入16年啊，啊哈哈。额，您继续看。。 暂时只包含全连接的BP，至于conv的。。预先说明 由于有些人实在太蠢，没办法只能加上这一段。首先，这里面什么看成变量，什么看成常量。 变量：网络的权值W（偏置b默认在W内。）以及输入X。 常量：就是target 你可能会说呃呃呃，不是输入都是有值得吗，不都是数吗，怎么会是变量啊。
我们知道，在任何机器学习模型中，都会有一个代价函数的概念。当训练样本一定时，这个代价函数实际上是一个自变量为模型参数，因变量为代价大小的函数。那么我们训练一个机器学习模型的目的就是，通过改变模型参数，来最小化模型的代价。那么问题来了，以什么样的方式来改变模型参数？一个很直观的方法是令模型的参数在其梯度方向上改变（关于梯度与函数大小的关系大家可以参考高等数学相应章节）。所以切入点是要求每个参数
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
概述深度学习是一种利用复杂结构的多个处理层来实现对数据进行高层次抽象的算法，是机器学习的一个重要分支。传统的BP算法仅有几层网络，需要手工指定特征且易出现局部最优问题，而深度学习引入了概率生成模型，可自动地从训练集提取特征，解决了手工特征考虑不周的问题，而且初始化了神经网络权重，采用反向传播算法进行训练，与BP算法相比取得了很好的效果。本章主要介绍了深度学习相关的概念和主流框架，重点介绍卷积神经网
CCF BYu L , Dong J , Chen L , et al. PBCNN: Packet Bytes-based Convolutional Neural Network for Network Intrusion Detection[J]. Computer Networks, 2021, 194:108-117.PBCNN：基于分组字节的卷积神经网络，用于网络入侵检测 文章目录代码
前言上篇文章RNN详解已经介绍了RNN的结构和前向传播的计算公式，这篇文章讲一下RNN的反向传播算法BPTT，及RNN梯度消失和梯度爆炸的原因。BPTTRNN的反向传播，也称为基于时间的反向传播算法BPTT(back propagation through time)。对所有参数求损失函数的偏导，并不断调整这些参数使得损失函数变得尽可能小。先贴出RNN的结构图以供观赏，下面讲的都是图中的单层单向R
《Notes on Convolutional Neural Networks》中详细讲解了CNN的BP过程，下面结合Deep learn toolbox中CNN的BP源码对此做一些解析 卷积层： 卷积层的前向传导：
4.2、初级（浅层）特征表示 既然像素级的特征表示方法没有作用，那怎样的表示才有用呢？ 1995 年前后，Bruno Olshausen和 David Field 两位学者任职 Cornell University，他们试图同时用生理学和计算
BP神经网络反向传播反向传播是BP神经网络的特点，在之前的博客中已经粗略介绍了BP神经元以及反向传播的特点，对反向传播用较为直观图示解释。本博客将重点介绍其反向传播的传播过程。 首先明确概念，反向传播就是得到整个网络的输出对每个门单元的梯度的过程。举例说明，f(x1,x2,x3,x4)=(max(x1,x2)+x3)∗x4
f
1、概述卷积神经网络是一种特殊的深层的神经网络模型，它的特殊性体现在两个方面，一方面它的神经元间的连接是非全连接的，另一方面同一层中某些神经元之间的连接的权重是共享的（即相同的）。它的非全连接和权值共享的网络结构使之更类似于生物神经网络，降低了网络模型的复杂度（对于很难学习的深层结构来说，这是非常重要的），减少了权值的数量。回想一下BP神经网络。BP网络每一层节点是一个线性的一维排列状态，层与层的
本篇文章第一部分翻译自：http://www.wildml.com/2015/10/recurrent-neural-networks-tutorial-part-3-backpropagation-through-time-and-vanishing-gradients/，英文好的朋友可以直接看原文。最近看到RNN，先是困惑于怎样实现隐藏层的互联，搞明白之后又不太明白如何使用BPTT
传统全连接BP网络与CNN的一些总结与联系本文的目的是：1、 对刚学知识的温故知新；2、 作为一个笔记作用；3、 恳请对错误点或者不恰当点的指正。下面开始扯皮。网络前向传播略。BP网络反馈过程：证明过程略，主要是链式法则，网上一大堆证明。下面给出结论，各个符号的意义体会到其中道理即可。（粗体是向量or矩阵，正常体是标量）一个重要的定义------误差调整项（or灵敏度
卷积神经网络和深度学习1.卷积神经网络的结构2.卷积神经网络的卷积运算3.卷积神经网络中的关键技术 BP神经网络存在的问题：输入类型限制：BP神经网络以数值作为输入。如果需要计算图像相关的信息的话，首先需要从图像中提取特征。隐层数量限制：BP神经网络由于参数众多，需要巨大的计算量，因此只能包含少量隐含层，从而限制了BP神经网络算法的性能，影响了其在诸多工程领域中的应用。难以提取空间特征：对于图像
