任务RNN的结构。循环神经网络的提出背景、优缺点。着重学习RNN的反向传播、RNN出现的问题（梯度问题、长期依赖问题）、BPTT算法。 双向RNN 递归神经网络 LSTM、GRU的结构、提出背景、优缺点。 针对梯度消失（LSTM等其他门控RNN）、梯度爆炸（梯度截断）的解决方案。 Memory Network（自选） Text-RNN的原理。 利用Text-RNN模型来进行文本分类。 Recurr
在前面的文章中，我们介绍了循环神经网络，它可以用来处理包含序列结构的信息。然而，除此之外，信息往往还存在着诸如树结构、图结构等更复杂的结构。对于这种复杂的结构，循环神经网络就无能为力了。本文介绍一种更为强大、复杂的神经网络：递归神经网络 (Recursive Neural Network, RNN)，以及它的训练算法BPTS (Back Propagation Through Structur
原创
2023-05-22 15:18:57
108阅读
# 递归神经网络解决分类问题
## 1. 流程概述
递归神经网络（RNN）是一种强大的神经网络模型，可以用于处理序列数据，如文本、音频、时间序列等。在解决分类问题时，RNN可以学习输入序列之间的依赖关系，并输出相应的类别标签。以下是实现RNN解决分类问题的一般流程：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1. 数据准备 | 准备训练数据和测试数据，并进行预处理和特征提取
原创
2023-07-22 15:01:47
83阅读
一、RNN 1、定义 递归神经网络（RNN）是两种人工神经网络的总称。一种是时间递归神经网络（recurrent neural network），另一种是结构递归神经网络（recursive neural network）。时间递归神经网络的神经元间连接构成矩阵，而结构递归神经网络利用相似的神经网络结构递归构造更为复杂的深度网络。RNN一般指代时间递归神经网络。 2、recurr
文章目录6 分类任务6.1 前置知识6.1.1 分类6.1.2 分类的网络6.2 动手6.2.1 读取数据6.2.2 functional模块6.2.3 继续搭建分类神经网络6.2.4 继续简化6.2.5 训练模型6.3 暂退法6.3.1 重新看待过拟合问题6.3.2 在稳健性中加入扰动6.3.3 暂退法实际的实现6.4 后话 6 分类任务在这一讲中，我们打算探讨一下神经网络中是如何处理分类任务
转载
2023-10-14 10:38:02
97阅读
用Softmax和CrossEntroyLoss解决多分类问题（Minst数据集）一.SoftMax分类器1.函数原型：2.上述例子用Numpy实现：3.用pytorch实现4.设置batch_size为3时做的一个简单分类模型：二、完成MNIST识别手写体数字1.准备数据集2.构建训练模型class3.构造损失函数和优化器4.训练和测试5.运行结果如下： 一.SoftMax分类器1.函数原型：
分类用于确定数据所归属的类别，而回归是根据已知的数据进行推断或估计某个未知量，比如根据年龄和教育水平进行收入预测分析。分类的典型应用是垃圾邮件过滤和字符识别。虽然神经网络适用于分类和回归，但却很少用于回归。这不是因为它的性能不好，而是因为大多数回归问题可以用更简单的模型来解决。（回归问题过于简单，采用神经网络通常是大材小用了！！！）在将神经网络应用于分类时，一般来说，网络的输出层节点数量与数据分类
转载
2023-11-07 07:16:10
85阅读
【 摘 要 】 设计并实现了基于BP神经网络的隐写分析分类器。首先对图像库中的图像进行格式变换，并使用扩展修改方向和钻石编码两种隐写方法进行不同嵌入率的隐写嵌入，然后计算载体图像和载密图像中平面域、DCT域和小波域的一些属性值作为特征。利用Matlab的模式识别工具箱搭建BP神经网络，用已知类别的图像特征训练分类器并进行分类测试。实验结果表明，多域综合特征可以实现良好的分类效果，能以较高的准确率识
转载
2023-08-16 17:56:38
100阅读
利用神经网络分类数字利用我们的神经网络来分类数字前言代码正式部分之后会直接附录上整个代码,并加上自己的注释,方便大家观看network.pyminist_loader.py 利用我们的神经网络来分类数字前言Tips: 你可以在终端git编者的代码 git clone https://github.com/mnielsen/neural-networks-and-deep-learning.git
摘要
一、网络特征二、网络介绍
1.LeNet
2.AlexNet3. VggNet4. GoogleNet5. ResNet6. DenseNet三、网络参数对比总结 摘要包含如下网络 LeNet、AlexNet、Vgg、GoogLeNet、ResNet、DenseNet。一、分类网络特征分类网络可以有效的提取物体特征, 不仅可以完成分类的任务, 同时可作为其
转载
2023-10-24 04:38:04
97阅读
% BP 神经网络用于模式分类clcclearclose all%----------------------------------
原创
2022-10-10 15:47:22
207阅读
1、神经网络 二分类 vs 多分类二分类：标签为0和1，网络输出的结果要经过sigmoid激活函数处理，输出值的值域为0~1之间，小于0.5则视为标签0， 大于等于0.5则为标签1 多分类：标签为多个值，网络需要输出一个维度与标签数量一致的z-score向量，向量需要通过softmax激活后转化为对应各标签的概率（概率和为1），而判定出的标签是概率最高的那个。谷歌人工智能写作项目：小发猫2、利用R
转载
2023-07-05 20:35:45
103阅读
生成式对抗网络(GANs)的功劳通常归于Ian Goodfellow博士等人。事实上，它是由Pawel Adamicz博士(左)和他的博士生Kavita Sundarajan博士(右)发明的，他们在2000年就有了GAN的基本想法，比Goodfellow博士发表的GAN论文早了14年。这个故事是假的，Pawel Adamicz博士和Kavita Sundarajan博士的照片也是假的。它们根本不存
这里的分类错误指的是不能通过调整网络结构和参数避免的错误。 1.形态的多义性比如一个圆可以看作一个足球或者一个轮胎。把足球和轮胎看作这个圆的两个属性，尝试把圆分类成足球或轮胎，可以理解成足球和轮胎两种属性之间有一种排斥力；但圆确实是足球和轮胎的共同特征，仅从形态上确实无法把这两个属性分开，这种现象可以理解成两种属性之间有一种引力。而且这种力是一种短程力，作用范围仅限于圆这个形态本身。因此
在此之前，我们已经学习了前馈网络的两种结构——多层感知器和卷积神经网络，这两种结构有一个特点，就是假设输入是一个独立的没有上下文联系的单位，比如输入是一张图片，网络识别是狗还是猫。但是对于一些有明显的上下文特征的序列化输入，比如预测视频中下一帧的播放内容，那么很明显这样的输出必须依赖以前的输入， 也就是说网络必须拥有一定的”记忆能力”。为了赋予网络这样的记忆力，一种特殊结构的神经网络——递归神经网
原创
2023-05-18 13:50:09
174阅读
深度学习是一种人工智能技术，它用于解决各种问题，包括自然语言处理、计算机视觉等。递归神经网络（Recurrent Neural Network，RNN）是深度学习中的一种神经网络模型，主要用于处理序列数据，例如文本、语音、时间序列等。本文将详细介绍递归神经网络的原理、结构和应用。递归神经网络的原理递归神经网络是一种有向图模型，在每个时间步都接收输入和隐状态，并输出一个隐状态和一个输出。递归神经网络
转载
2023-08-08 20:33:01
204阅读
在此之前，我们已经学习了前馈网络的两种结构——多层感知器和卷积神经网络，这两种结构有一个特点，就是假设输入是一个独立的没有上下文联系的单位，比如输入是一张图片，网络识别是狗还是猫。但是对于一些有明显的上下文特征的序列化输入，比如预测视频中下一帧的播放内容，那么很明显这样的输出必须依赖以前的输入， 也就是说网络必须拥有一定的”记忆能力”。为了赋予网络这样的记忆力，一种特殊结构的神经网络——递归神经
4.1 人脸识别Verification(1) Input image，name/ID (2) Output whether the input image is that of the claimed personRecognition(1) Has a database of k persons (2) Get an input image (3) Output ID if the im
作者：Sanyam Bhutani编译：ronghuaiyang 导读 这篇文章是对Bag of Tricks for Image Classification with Convolutional Neural Networks中分享的思想的概述和我自己的一点思考。关于这个系列：这篇文章标志着这一系列文章的开始，这篇文章是对Bag of Tricks for Image Classifica
之前出现过两次这种情况，也就是出现这类情况，对于所有的输入，网络都只能判断成某一类，比如对于所有的输入，输出都是“猫”。还是总结下，当然如果有幸被大佬们看到的话，希望大佬们能给予补充。做了一点实验，但是不是非常的全面，也没有考虑到每一种情况，而且对于参数的选择也比较随意。所以这个博客的结论是根据作者所采用的网络，一开始设置的超参得出的结论，仅供参考。一、网络结构本次实验采用的数据集是cifar-1
转载
2023-10-19 15:25:37
0阅读
