神经网络一、人工神经网络人工神经网络(Artificial Neural Network,ANN),基本思想是模拟人脑的神经网络进行机器学习人工神经 is 深度学习的基础简称为神经网络或神经计算1. 神经网络结构是一种仿生的方法，科研适应复杂模型的启发式学习技术2. 一个神经元的结构神经元的结构包括植入值（x1,x2,…,xn）,权重（w1,w2,…,wn）以及偏移量b。输出值为$y = f(\s
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2023-08-11 19:50:17
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相信喜欢机器学习、深度学习的小伙伴对神经网络这个词肯定不陌生，那么什么是神经网络呢？它可以用来做什么呢？怎么做呢？今天好好总结一下。一、神经网络是什么？是一种模仿生物神经网络的结构和功能的数学模型或计算模型。神经网络由大量的人工神经元联结进行计算。大多数情况下人工神经网络能在外界信息的基础上改变内部结构，是一种自适应系统。现代神经网络是一种非线性统计性数据建模工具，常用来对输入和输出间复杂的关系进
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2023-07-03 00:31:33
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1. 神经元神经元(neuron)是神经网络的基本计算单元，也被称作节点(node)或者单元(unit)。它可以接受来自其他神经元的输入或者是外部的数据，然后计算一个输出。每个输入值都有一个权重(weight),权重的大小取决于这个输入相比于其他输入值的重要性。然后在神经元上执行一个特定的函数 f, 定义如下图所示，这个函数会该神经元的所有输入值以及其权重进行一个操作。由上图可以看到，除了权重外，
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2023-07-28 14:43:16
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深度学习卷积神经网络(CNN) – Keras & TensorFlow 2你会学到什么 深梦 数据扩充 利用光彩造型修护发膏 开始 数据扩充 Con2D MaxPooling2D 提前停止 Matplotlib 混淆矩阵 熊猫 数组 最小最大缩放器 Google Colab 深度学习。 训练神经网络。 将数据分为训练集和测试集。 测试准确性。 混乱矩阵。 做个预测。 模型编译。MP4
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2023-10-13 00:01:52
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文章目录1、神经网络是什么？2、多元分类总结 1、神经网络是什么？ 神经网络起源于生物学中的神经原，一般在机器学习里研究的神经网络被称为人工神经网络，与生物神经网络区分开来。 一个简单的神经网络模型如图所示，其中，这个模型分为三层，第一层是输入层，最后一层是输出层，中间的都是隐藏层。每一层都有一个偏置神经元，这个偏置神经元发挥了常数的作用。中间链接的黑线是输入通道，每个神经元通过输入通道输入
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2023-06-26 15:10:41
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PS. 代码部分参考了这篇文章，对代码做了整合 ：https://www.jianshu.com/p/abb7d9b82e2a 理论部分主要参考了花书。 从底层开始复习。在常见的面试中，难免会问及卷积网络，因而这里第二部分主要回顾一下卷积的基础知识。以及如果不
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2024-04-08 10:18:03
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卷积神经网络名字听着挺吓人，本文用通俗易懂的方式解释。人人都能看懂。 文章目录卷积是什么一、卷积神经网络介绍卷积层--提取局部图片特征扩充--padding，保持卷积后图片的长和宽保持不变池化层---降低维度，降低模型复杂度和计算量flatten展平--让多维数据变成一个巨大的一维向量全连接层--输出结果二、TensorFlow2代码实现1.导入数据2.用TensorFlow2构建一个CNN网络总
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2023-11-10 11:31:33
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1、卷积神经网络通俗理解卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNN）是一类包含卷积计算且具有深度结构的前馈神经网络（Feedforward Neural Networks），是深度学习（deep learning）的代表算法之一。卷积神经网络具有表征学习（representation learning）能力，能够按其阶层结构对输入信息进行平移不变分类（shi
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2023-08-16 11:29:57
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一、残差神经网络——ResNet的综述深度学习网络的深度对最后的分类
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2018-08-26 15:10:44
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神经网络：什么是神经网络？首先明白我们的目的是想要做人工智能，既然是人工智能就想让机器去模仿人，那么人最大的特点就是有很多的神经元，从而可以思考，因此基于这个想法，搭建出来了人工神经网络，有大量的节点构建出来的一个网络，不过这毕竟是个抽象的概念，节点通常就用来储存数字啦，而边一般都用来储存权重，以及传给哪些神经元。神经网络分为前馈神经网络和反馈神经网络前馈神经网络：是最简单的一种神经网络，采用单向
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2023-08-29 20:23:21
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一、BP神经网络的概念 BP神经网络是一种多层的前馈神经网络，其主要的特点是：信号是前向传播的，而误差是反向传播的。具体来说，对于如下的只含一个隐层的神经网络模型： (三层BP神经网络模型) BP神经网络的过程主要分为两个阶段，第一阶段是信号的前向传播，从输入层经过隐含层，最后到达输出层；第二阶段是误差的反向传播，从输出层到隐含层，最后到输入层，依次调节隐含层到输出层
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2023-08-24 20:40:16
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文章目录1.卷积神经网络中的相关计算问题2.通过一个实例学习卷积神经网络的构建3.卷积神经网络相关内容 1.卷积神经网络中的相关计算问题（1）单纯的二维卷积（2）加入填充（padding） 注：下图中的ph为在代码中设置的padding值的二倍（3）加入填充（padding）和步幅（stride）卷积核和过滤器（fliter）是有区别的，卷积核是二维概念，过滤器由一个或者多个卷积核拼成。2.通过
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2024-04-08 10:21:02
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今天来讲BP神经网络，神经网络在机器学习中应用比较广泛，比如函数逼近，模式识别，分类，数据压缩，数据挖掘等领域。接下来介绍BP神经网络的原理及实现。1. BP神经网络的认识 BP（Back Propagation）神经网络分为两个过程 （1）工作信号正向传递子过程 &nbs
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2023-08-16 16:21:29
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文章目录attentionsequence attentionattention 与 self-attentionchannel attention 与 spatial attentionmulti-head attentiontransformer attention 神经网络在机器学习中属于连接主义，attention机制就是通过添加注意力连接实现的，对传统的神经网络添加新的连接，让神经网
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2023-10-22 23:52:08
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1. 人工神经网络的概念 人工神经网络（英语：Artificial Neural Network，ANN），简称神经网络（Neural Network，NN）或类神经网络，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）的结构和功能的数学模型，用于对函数进行估计或近似。 &n
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2023-09-15 14:04:28
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卷积神经网络在几个主流的神经网络开源架构上面都有实现，我这里不是想实现一个自己的架构，主要是通过分析一个最简单的卷积神经网络实现代码，来达到进一步的加深理解卷积神经网络的目的．具体的怎么使用这里就不用说了，这里都有介绍，我只是分析一下这个代码的实现过程并解析代码，梳理一下神经网络是怎么使用的和构造原理．一般的神经网络主要包含几个步骤：准备滤波器。卷积层：使用滤波器对输入图像执行卷积
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2023-09-26 10:48:27
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我对源代码做了大量的注解，希望有助于大家理解#coding:utf-8
#与文章 中的步骤搭配使用
#该模型具有泛用性，即可以添加任意多的隐藏层，但需要修改train部分代码来连接新加入的层和原有的层，使其能够正常地向前和向后传递
import random
import math
# 参数解释：
# "pd_" ：偏导的前缀
# "d_" ：导数的前缀
# "w_ho" ：隐
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2023-07-20 16:23:53
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第三章分析写出网络结构前向传播测试集判断 分析写出网络结构class Network:#定义一个神经网络对象
def __init__(self,sizes):#初始参数，sizes是每层的神经元个数
self.sizes=sizes
self.num_layers=len(sizes)
self.biases=[np.random.ran
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2023-09-19 23:08:11
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BP神经网络（python代码） 神经网络是深度学习的基础。个人理解神经网络就是可以拟合任何一种广义线性模型的结构，本文主要记录python代码的学习笔记。BP神经网络原理（待补充，可以详见《数据挖掘概念与技术》P258页）伪代码：代码中使用的随机梯度下降，伪代码是使用整体数据做梯度下降。
[python]
view plain
 
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2023-06-29 22:28:38
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LSTM和GRU目前被广泛的应用在各种预测场景中，并与卷积神经网络CNN或者图神经网络GCN这里等相结合，对数据的结构特征和时序特征进行提取，从而预测下一时刻的数据。在这里整理一下详细的LSTM/GRU的代码，并基于heatmap热力图实现对结果的展示。一、GRUGRU的公式如下图所示： 其代码部分：class GRU(torch.nn.Module):
def __init__
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2023-08-06 12:56:42
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