由于项目需要，用U-NET跑一个程序来对医学影像进行分割（segmentation），因此跑去看了下这篇论文（paper），下面会介绍一下U-Net的框架及要点，如果哪里有写的不对的，或者好的建议，欢迎提出并纠正。概要U-Net通俗来讲也是全卷积神经网络的一种变形，主要其结构经论文作者画出来形似字母U（见图 1），因而得名U-Net。整个神经网络主要有两部分组成：搜索路径（contracting
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2023-11-06 14:35:59
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深度前馈神经网络(Deep Feedforward Neural Network)，简称为前馈神经网络(Feedforward Neural Network)，指的是具有前馈特征的神经网络模型。最具代表性的是多层感知机(Multilayer Perceptron，MLP)模型，习惯上会将MLP称为（Deep Neural Network，DNN），但这非常狭义，实际上深度神经网络应该泛指更多的使用
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2023-10-24 07:06:38
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# 实现卷积神经网络和全连接神经网络
## 引言
卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）和全连接神经网络（Fully Connected Neural Network）是深度学习中常用的模型。它们在计算机视觉、自然语言处理等领域取得了很多成功的应用。本文将介绍如何实现卷积神经网络和全连接神经网络，并教会初学者如何使用代码实现。
## 整体流程
下面
原创
2023-12-11 10:05:59
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1. 整体结构卷积神经网络（CNN）：多了卷积层（Convolution层）和池化层（Pooling层）。全连接（fully-connected）：相邻层的所有神经元之间都有连接。另外，我们用Affine层实现了全连接层。基于全连接层（Affine层）的网络： 全连接的神经网络中，Affine层后面跟着激活函数ReLU层（或者Sigmoid层）。这里堆叠了4层“Affine-ReLU”组合，然后第
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2023-11-06 19:46:54
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卷积神经网络是一种特殊的多层神经网络，像其它的神经网络一样，卷积神经网络也使用一种反向传播算法来进行训练，不同之处在于网络的结构。卷积神经网络的网络连接具有局部连接、参数共享的特点。局部连接是相对于普通神经网络的全连接而言的，是指这一层的某个节点只与上一层的部分节点相连。参数共享是指一层中多个节点的连接共享相同的一组参数。 一个典型的神经网络的结构是全连接的，即某一层的某个节点与上
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2023-10-07 19:26:09
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1、导入数据集和tensorflow包from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data import tensorflow as tf2、初步探索mnist数据集的内容此处使用mnist数据集，如果需要用自己的数据集，将数据读入pandas的dataframe中即可；mnist = input_data.read_data_set
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2023-11-07 14:48:54
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文章目录实验一 全连接神经网络FCNN实验说明背景知识实验步骤0. 概览1. Import Numpy2. 导入其他 Python 库 （Import Other Libraries）3. 定义神经网络结构4. 初始化神经网络4.1 理解权重矩阵 ? 和偏置向量 ?4.2 参数初始化方法4.3 尝试不同的参数初始化方法5. 实现激活函数6. 实现神经网络的前向传播过程6.1 函数 6-1 （si
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2023-07-26 14:01:34
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看别人的代码和自己写代码，两种的难度和境界真是不一样。昨天和今天尝试着写一个简单的全连接神经网络，用来学习一个基本的模型，在实现的过程中遇到了不少的坑，虽然我已经明白了其中的原理。我想了一个教材上面没有的简单例子，尝试着自己构造训练数据集和测试集。我希望训练一个能够区分红点和蓝点的模型。在我构造的数据集中，当x < 1的时候，为蓝点；当x >1的时候为红点。 对于这个全连接网络，输入
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2024-01-03 16:46:41
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深度神经网络深度神经网络(Deep Neural Network)是人工智能领域中，机器学习这一大类下，使用多层(深层)感知机来构建的一种人工智能模型 也叫全连接神经网络(Full Connect Neural Network)从三部分来理解 ①深度：指构成模型的 层数 很深(规模很大) ②神经：指构成模型的基本单元为感知机——一种对生物神经元进行仿生得出的线性函数 ③网络：指连接各个单元的方式是
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2024-04-08 10:30:05
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卷积神经网络的基本网络层卷积神经网络：英文全称：Convolutional Neural Networks、简称：CNNCNN 主要包含卷积层、池化层和全连接层卷积层：用于对图像进行特征提取操作，其卷积核权重是共享权值的，对应的相关概念还包括步长，填充。池化层：用于降低特征图大小，降低后续操作的计算量和参数量全连接层：最终进行分类输出使用，本质就是多层感知机1. 什么是卷积？卷积在工程和数学上有非
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2023-11-23 15:47:11
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一、狭义的DNN（DBN）1、什么是广义的DNN？
广义DNN是我们常说的 深度神经网络（deep neural network），它是区分 最多3层结构（隐层=1）感知器所构成ANN网络，也
就是说带有激活函数的神经元如果构成的网络隐层>=2 ，都称之深度神经网络DNN。
2、什么是狭义的DNN？
狭义的DNN指的是全连接型的DNN网络，又名DBN
3、全连接DNN
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2024-03-05 10:57:35
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文章目录全连接网络结构的前向传播算法单个神经元全连接网络结构计算过程举例代码实现该神经网络样例程序搭建神经网络的过程：准备、前向传播、反向传播、循环迭代准备前向传播：定义输入、参数和输出反向传播：定义损失函数、反向传播方法循环迭代：生成会话，训练STEPS轮总结 全连接网络结构的前向传播算法单个神经元 从上图可以看出，单个神经元有多个输入和一个输出。而神经网络的结构是不同神经元之间的连接结构。神
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2023-12-14 01:47:13
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# 卷积神经网络和全连接神经网络的区别
随着人工智能的快速发展，神经网络成为了研究的热点。其中，卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）和全连接神经网络（Fully Connected Neural Network）是最常用的两种神经网络模型。本文将介绍卷积神经网络和全连接神经网络的区别，并通过代码示例进行演示。
## 卷积神经网络（CNN）
卷积神经
原创
2023-08-17 11:03:04
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深度学习/联邦学习笔记（五）多层全连接神经网络实现MNIST手写数字分类+Pytorch代码神经网络是一个有神经元构成的无环图，神经网络一般以层来组织，最常见的是全连接神经网络，其中两个相邻层中每一个层的所有神经元和另外一个层的所有神经元相连，每个层内部的神经元不相连，如下图（隐藏层可以有多层）：先在一个net.py文件中，定义一些相关的神经网络和激活函数等等import torch
from t
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2024-01-17 09:16:01
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人工神经网络（Artificial Neural Network, ANN）简称神经网络，可以对一组输入信号和一组输出信号之间的关系进行模拟，是机器学习和认知科学领域中一种模仿生物神经网络的结构和功能的数学模型。用于对函数进行估计或近似，其灵感来源于动物的中枢神经系统，特别是大脑。
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2023-07-31 17:48:02
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几种主要的神经网络一、全连接神经网络二、前馈神经网络（Feedforward neural network，FNN）三、卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）四、循环神经网络（Recurrent neural network，RNN ） 一、全连接神经网络顾名思义，全连接神经网络中，对n-1层和n层而言，n-1层的任意一个节点，都和第n层所有节点有连接。
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2023-10-08 12:31:00
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卷积神经网络和全连接神经网络的区别 卷积神经网络也是通过一层一层的节点组织起来的。和全连接神经网络一样，卷积神经网络中的每一个节点就是一个神经元。在全连接神经网络中，每相邻两层之间的节点都有边相连，于是会将每一层的全连接层中的节点组织成一列，这样方便显示连接结构。而对于卷积神经网络，相邻两层之间只有部分节点相连，为了展示每一层神经元的维度，一般会将每一层卷积层
原创
2022-11-27 10:13:03
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新认知机 (Fukushima, 1980年) 受哺乳动物视 觉系统的结构启发，引入了一个处理图片的强大模型架构，它后来成为了现代卷积网络的基础 (LeCun et al., 1998年)。 卷积神经网络是深度学习中最经典的模型之一。它可以解决全连接网络中参数过多的问
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2023-10-20 21:36:59
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文章目录一、深度学习的三个步骤1.1 全连接前馈网络（Fully Connect Feedforward Network）1.2 矩阵运算（Matrix Operation）1.3 手写数字辨识二、确定评价函数（goodness of function）三、寻找最优模型（pick the best function） 一、深度学习的三个步骤神经元（Neuron）：任意的一个逻辑回归单元神经网络（
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2024-01-17 07:43:45
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【前馈神经网络】前馈神经网络也叫做全连接网络。不过多介绍缺点：
在图像识别中会将多维向量平铺成一维向量，会丢失像素点之间的距离关系。无法将局部的权重应用到其他位置，带来的后果就是，如果在一个图像的右上角有一只猫，可以正确分类；当这只猫出现在左下角时，无法正确识别。【局部连接】所谓局部连接就是卷积神经网络。卷积神经网络就是让权重在不同位置共享的神经网络。如上图就是卷积运算，可以表示如下（两种不
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2023-10-15 23:59:38
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