废话一点，人还是需要休息才能更好的工作和生活，休息一段时间之后，大脑才会重启开启，重回告诉运转，这也是这个文章的来源 如果对AI一点了解都没有请参考 因为在初始化神经元的程序的时候需要大量AI积累的基础数据和代码比如语言沟通，基础新事物认识，都是需要从现在的AI里面得到的 为什么人类的神经元是这样的 ，其实你反过来想，但是得抛开你习惯开发思维来向,这样的设
转载
2023-07-15 22:47:48
59阅读
神经记忆模型 rnn和lstm的记忆能力实在有限，最多也就记忆十几个时间步长。因此当句子长度增长时或者需要添加先验知识时，seq2seq就不能满足此时对话系统的需求了。比起人工增加RNN隐藏状态大小，我们更愿意任意增加加入模型的知识量，同时对模型本身做出最小限度改变。基本上，我们能用独立存储器——作
转载
2018-12-20 00:34:00
120阅读
2评论
文章目录#导入1、准备数据集2、利用DataLoader来加载数据集3、搭建神经网络模型4、定义损失函数5、定义优化器6、设置训练网络的一些参数#添加tensorboard7、训练8、测试9、计算测试集的loss，正确率，以此展现训练网络在测试集上的效果 #导入import torch
import torchvision.datasets
from torch import nn
from t
转载
2023-10-31 18:24:48
131阅读
神经网络算法是由多个神经元组成的算法网络。每一个神经元的作用是这样的：
输入是多个值，输出是一个值。
其会先将多个输入值线性组合，然后把线性组合得到的值进行非线性的映射（要求映射函数可微，因为在反向传播时需要其可导），如常见的非线性映射函数为Sigmoid函数：神经网络是多层的，每一层有多个神经元，上一层神经元的输出作为下一层每个神经元的一个输入。反向传播算法：输出层的神经元的输出和实际值有一定误
转载
2018-12-23 00:30:00
249阅读
在前面，我们分别使用逻辑回归和 softmax 回归实现了对鸢尾花数据集的分类，逻辑回归能够实现线性二分类的任务，他其实就是最简单的神经网络——感知机。 而softmax回归则实现的是多分类任务，它也可以看做是输出层有多个神经元的单层神经网络。 下面，使用神经网络的思想来实现对鸢尾花数据集的分类，这个程序的实现过程和 softmax 回归几乎是完全一样的。在使用神经网络来解决分类问题时，首先，要设
转载
2023-09-02 00:00:30
199阅读
1. 语言模型什么是语言模型？通俗的来讲是判断一句话是否符合人说话的模型，如可以说”猫有四条腿“，却不能说”四条腿有猫“。因为”四条腿有猫“这样的表述不符合人们的正常语言规范。在语言模型的发展过程中，分别出现了专家语法规则模型，统计语言模型，神经网络语言模型三个阶段。其中，专家语法规则模型出现在语言模型的初始阶段，我们知道，每一种语言都有其特定的语法规则，因此在早期，人们设法通过归纳出的语法规则来
原创
2023-06-14 18:12:49
90阅读
目录1 神经网络的搭建1.1 通过Sequential构建1.2 利用function API构建1.3 通过model的子类构建2 神经网络的优缺点2.1 优点2.2 缺点3 总结 1 神经网络的搭建接下来我们来构建如下图所示的神经网络模型：tf.Keras中构建模有两种方式，一种是通过Sequential构建，一种是通过Model类构建。前者是按一定的顺序对层进行堆叠，而后者可以用来构建较复
转载
2023-09-25 10:34:04
103阅读
神经网络的搭建课分四步完成：准备工作、前向传播、反向传播和循环迭代。 √0.导入模块，生成模拟数据集； import 常量定义 生成数据集 √1.前向传播：定义输入、参数和输出 x= y_= w1= w2=
转载
2019-05-27 09:45:00
241阅读
第1章 基于SOM神经网络的图分割1.1 SOM神经网络的基本原理自组织映射(Self-Organizing Maps, SOM)神经网络是由芬兰Helsink大学的T. Kohonen教授于1980年提出的。因此SOM神经网络也称为Kohonen聚类网络(Kohonen clustering networks, KCN)。Kohonen的SOM神经网络在对外部信息输入形成拓扑映射结构的过程中，具
转载
2024-01-06 20:43:49
37阅读
神经网络可以通过 torch.nn 包来构建。现在对于自动梯度(autograd)有一些了解，神经网络是基于自动梯度 (autograd)来定义一些模型。一个 nn.Module 包括层和一个方法 forward(input) 它会返回输出(output)。例如，看一下数字图片识别的网络：这是一个简单的前馈神经网络，它接收输入，让输入一个接着一个的通过一些层，最后给出
转载
2023-10-17 10:35:57
116阅读
一、前馈神经网络基本模型前馈神经网络是最基本的神经网络，其中的一些基本概念在神经网络的研究中被广泛的使用。一个前馈神经网络可以看做是一个函数 fθ:x→y 其中输入
x∈Rn，输出
y∈Rm，函数的行为通过参数
θ∈Rp 来决定。 构造一个神经网络，需要的各个要素如下：1、神经元模型神经元模型是构建神经网络的基本模块。神经元模型的要素如下：每个神经元的输入为一个向量 x∈Rn，输
转载
2023-08-08 13:30:42
266阅读
目录 目录概述神经元模型与生物学的联系单神经元作为线性分类器常用的激活函数神经网络架构分层组织前馈计算示例神经网络的表示能力设置图层数量及其大小概要引用 概述无需类比大脑的机制我们也能介绍神经网络。本节我们通过线性分类器，通过公式s=Wx
s
=
W
随着深度学习的飞速发展，已经创建了完整的神经网络体系结构主机，以解决各种各样的任务和问题。尽管有无数的神经网络架构，但对于任何深度学习工程师来说，这里有11种必不可少的知识，它们分为四大类：标准网络，递归网络，卷积网络和自动编码器。标准网络1 | 感知器感知器是所有神经网络中最基础的，是更复杂的神经网络的基本构建块。它仅连接输入单元和输出单元。2 | 前馈网络前馈网络是感知器的集合，其中存在三种基
转载
2023-09-15 10:52:04
186阅读
卷积神经网络每层提取的特征是什么样的卷积神经网络是一个多层的神经网络，每层由多个二维平面组成，而每个平面由多个独立神经元组成。图：卷积神经网络的概念示范：输入图像通过和三个可训练的滤波器和可加偏置进行卷积，滤波过程如图一，卷积后在C1层产生三个特征映射图，然后特征映射图中每组的四个像素再进行求和，加权值，加偏置，通过一个Sigmoid函数得到三个S2层的特征映射图。这些映射图再进过滤波得到C3层。
转载
2023-10-09 21:24:11
298阅读
【翻译自 ： Neural Network Models for Combined Classification and Regression】 【说明：Jason Brownlee PhD大神的文章个人很喜欢，所以闲暇时间里会做一点翻译和学习实践的工作，这里是相应工作的实践记录
转载
2023-10-23 22:47:47
161阅读
HAWQ：基于 Hessian 的混合精度神经网络量化摘要动机方法海森方法的有效性分析海森矩阵方法推导根据幂迭代求海森矩阵的最大特征值根据海森矩阵最大特征值确定量化精度与顺序实验结果ResNet20 On CIFAR-10ResNet50 on ImageNetSqueezeNext on ImageNetInception-V3 on ImageNet消融实验海森混合精度量化的有效性Block
转载
2024-01-06 20:25:18
67阅读
一、深度学习的背景目前，深度学习（Deep Learning，简称DL）在算法领域可谓是大红大紫。深度学习是机器学习领域中的一个新的研究方向，模仿生人类神经网络，学习样本数据的内在规律的一种方法，神经网络属于监督学习的过程，可以处理：回归、分类。机器学习：数据输入——人工特征提取——分类——输出深度学习：数据输入——神经网络特征提取和分类——输出要学习深度学习，那么首先要熟悉神经网络的一些基本概念
转载
2023-12-15 08:58:09
106阅读
花了一个礼拜时间从零开始查资料，学习了LeNet神经网络的基本架构，看遍各位大神的blog总结，都写的很好，这里以我一个入门的视角，从更容易的理解角度，整理记录下来，供以后消化和深入先看LeNet网络模型： 上图包含输入层总共8层网络，分别为：输入层（INPUT）、卷积层（Convolutions,C1）、池化层（Subsampling，S2）、 卷积层（C3）、池化层（Subsampling，S
转载
2024-04-08 20:36:12
300阅读
神经网络是机器学习中的一种重要模型，在很多领域都有广泛的应用。本文介绍了神经网络的基本原理、常用算法以及在图像识别、自然语言处理等领域的应用。同时，本文还探讨了神经网络模型中的一些技术难点，如梯度消失问题、过拟合等，并提出了相应的解决方案。最后，本文对未来神经网络模型的发展趋势进行了展望。
原创
2023-09-11 17:50:35
176阅读
神经网络架构首先我们来看一张图，左边的是生物上的神经网络，右边的是数学版的神经网络下面我们介绍在深度学习中神经网络的基本架构整体架构包括层次结构，神经元，全连接，非线性四个部分我们将针对这四个部分来进行介绍层次结构由上图不难看出，在神经网络中神经网络的我们一般分成三个部分：1：输入层（input layer）2：隐藏层（hidden layer）3：输出层（output layer）ps：要注意的
转载
2023-05-22 16:11:57
237阅读
