文章目录Large-scale Multi-label Text Classification —Revisiting Neural Networks2014 European Conference on Machine Learning and Knowledge Discovery in DatabasesJinseok NamJungi KimEneldo Loza MencíaIryna
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2023-11-15 13:57:43
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一、卷积神经网络介绍1、卷积网络与传统网络的区别1.1、传统的神经网络 展现出来的特征是二维的，比如输入的一个图像，传统的网络转成二维的：784 x 11.2、卷积神经网络 卷积神经网络展现的是三维的，比如比如输入的一个图像，转成三维的：28 x 28 x12、卷积神经网络整体架构2.1、输入层 图像数据，例如：28 x 28 x 1 的三维数据2.2、卷积层 特点：提取特征2.2.1、卷积层的计
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2023-11-13 06:36:10
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神经网络的重要概念输入（x）输出（y）、标签（label）输入是指传入给网络处理的向量，相当于数学函数中的变量。输出是指网络处理后返回的结果，相当于数据函数中的函数值。标签是指我们期望网络返回的结果。损失函数（loss function）损失函数评估网络模型的好坏，值越大，表示模型越差，值越小，表示模型越好。因为传入大量的训练集训练的目标，就是将损失函数的值降到最小。常见的损失函数定义：差的平方和
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2023-08-08 18:00:31
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1、seq2seq使用两个循环神经网络，将一个语言序列直接转换到另一个语言序列。2、序列到序列的模型是循环神经网络的升级版，其联合了两个循环神经网络。一个神经网络负责接收源句子；另一个循环神经网络负责将句子输出成翻译的语言。这两个过程分别称为编码和解码的过程。示意图如下： 3、编码编码过程实际上使用了循环神经网络记忆的功能，通过上下文的序列关系，将词向量依次输入网络。对于循环神经网络，每一次网络都
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2023-12-17 17:53:47
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本文介绍一种经典的模型压缩方法Network Slimming，可以实现：减小模型大小减少运行时的内存占用在不影响精度的同时，降低计算操作数论文中提供的示意图如下，可以看到左侧BN层中橙色的神经元权重较小，因此剪枝之后就去掉了这些层的连接。论文的思路即通过去掉BN层中权重较小的神经元来达到精简网络的目的。 实现去掉权重较小的神经元的流程如下：1. sparsity regularization论文
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2024-01-12 12:14:52
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一、理解神经网络的一个重要性质是它可以自动地从数据中学习到合适的权重参数。 感知机和神经网络的主要区别就在于激活函数。 线性函数的问题在于，不管如何加深层数，总是存在与之等效的“无隐藏层的神经网络”。NumPy数组的图像数据转换为PIL用的数据对象，这个转换处理由Image.fromarray()来完成。Image.fromarray(np.uint8(img))将正确解标签表示为1，其他标签表示
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2023-11-26 08:10:20
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文章目录引用一、Batch Normalization1.1 什么是Batch Normalization?1.2 Batch Norm的原因1.3 Batch Norm的优点1.4 其它标准化方法 引用知乎：https://zhuanlan.zhihu.com/p/87117010一、Batch Normalization1.1 什么是Batch Normalization? &nb
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2023-09-01 15:13:21
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在机器学习和认知科学领域，人工神经网络（英文：artificial neural network，缩写ANN），简称神经网络（英文：neural network，缩写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或计算模型，用于对函数进行估计或近似。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，
我们知道，神经网络是我们学习机器学习以及深度学习时常听到的一个名词，我们会想什么是神经网络，它在我们机器学习中起什么样的一个作用，我们今天就来解开神经网络的神秘面纱。神经网络也称为人工神经网络（ANN）或模拟神经网络（SNN），是机器学习的一个子集，是深度学习算法的核心。它们的名字和结构受到人类大脑的启发，模仿生物神经元相互发出信号的方式人工神经网络（ANN）由节点层组成，包含一个输入层，一个或多
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2023-12-16 14:15:31
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1、CNN的整体网络结构 卷积神经网络是在BP神经网络的改进，与BP（backpagation反向）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那样与所有的神经单元相连接。CNN的有三个重要的思想架构：局部区域感知权重共享空间或时间
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2023-11-13 11:50:04
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随着人工智能的兴起，机器学习(ML)和深度学习(DL)得到了迅速发展，并应用于计算机视觉(CV)、自然语言处理(NLP)、推荐等诸多领域。一些研究已经发展出将ML/DL应用于社交网络、社区分类、脑网络分析等网络任务的方法。在这些任务中，数据由图G(V,E)表示，其中V是节点的集合，E是边的集合:节点表示数据点，边表示节点之间的连接。图数据集上的ML/DL是一项新的研究课题，有许多方面需要研究。因此
神经网络的学习学习：从训练数据中自动获取最优权重参数的过程指标：损失函数目的：以损失函数为基准，找到能使损失函数的值达到最小的权重参数机器学习的方案
从图像中提取特征量（可以从输入数据中准确提取本质数据的转换器）用机器学习技术学习特征量的模式CV领域常用的特征量包括SIFT，SURF和HOG深度学习有时也成为端到端机器学习（end-to-end machine learning),从原始数据中获得
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2023-12-07 19:29:51
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1.为什么要有标签2.标签生成3.处理好的数据标签分享正文：1.为什么要有标签 获取了数据以后，虽然已经有了数据，但是对于监督型的训练学习任务而言，还需要有标签，标签就是正确答案（在人脸检测中即人脸/非人脸的标签）。利用正确答案可以做以下两件事。 计算损失函数的损失值计算正确率、召回率等性能指标2.标签生成 对于分类任务，通常用独热编码来表示标签。比如说，对于手写数字识别任务，用下面表示，即利用数
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2023-09-27 20:39:56
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文章目录1. 神经网络可视化网址2.神经网络的表示3. 激活函数3.1 常见的激活函数3.2 为什么激活函数都是非线性的4. 理解前向传播和反向传播4.1 正向传播4.2 反向传播 在生物神经网络中，每个神经元与其他神经元相连，当它兴奋时，就会向相连的神经元发送化学物质，从而改变这些神经元内的电位；如果某神经元的电位超过了一个阈值，那么它就会激活，即兴奋起来并向其他神经元发送化学物质。在深度学
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2024-01-04 09:21:26
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MNIST 数据集包含60 000 张训练图像和10 000 张测试图像，由美国国家标准与技术研究院（National Institute of Standards and Technology，即MNIST 中的NIST）在20 世纪80 年代收集得到。类和标签在机器学习中，分类问题中的某个类别叫作类（class）。数据点叫作样本（sample）。某个样本对应的类叫作标签（label）。&nbs
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2023-11-13 15:49:51
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cs231n （一）神经网络介绍标签（空格分隔）： 神经网络 文章目录cs231n （一）神经网络介绍同类文章0.介绍图像分类1.最近邻分类器2.K-近邻分类器（[其他分类器][10]）3.超参数调整的验证集4.最近邻分类器优缺点5.总结转载和疑问声明我祝各位帅哥，和美女，你们永远十八岁，嗨嘿嘿~~~ 同类文章cs231n （一）图像分类识别讲了KNNcs231n （二）讲了线性分类器：SVM和S
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2023-12-28 09:02:49
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1）卷积神经网络是一种前馈神经网络，前面讲的网络包括full NN，感知器都是前馈网络，BP是一种前馈网络的训练方法。
卷积神经网络主要是降维，有点类似PBA CNN的基本结构包括两层，其一为特征提取层，每个神经元的输入与前一层的局部接受域相连，并提取该局部的特征。一旦该局部特征被提取后，它与其它特征间的位置关系也随之确定下来；其二是特征映射层，网络的每个计算层由多个
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2023-10-10 11:36:47
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作者 | 张玮玮论文动机设计机器学习系统的关键挑战之一是在几个目标之间的正确平衡，这些目标往往是不可比较和冲突的。例如，在设计深度神经网络（DNNs）时，需要在准确性、能耗和推理时间等多个目标之间进行权衡。通常，没有一种配置对所有目标都具有同样好的性能。尽管已经发展了不同的多目标优化算法来识别帕累托最优配置，最新的多目标优化算法没有考虑到每个目标不同的评估成本。论文工作论文提出
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2023-10-30 23:15:55
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神经网络：表示（Neural Networks: Representation）如今的神经网络对于许多应用来说是最先进的技术。对于现代机器学习应用，它是最有效的技术方法。神经网络模型是许多逻辑单元按照不同层级组织起来的网络， 每一层的输出变量都是下一层的输入变量。下图为一个 3 层的神经网络：第一层为输入层（Input Layer）中间一层为隐藏层（Hidden Layers）最后一层为输出层（O
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2023-10-23 23:34:40
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深度学习之卷积神经网络（11）卷积层变种1. 空洞卷积2. 转置卷积矩阵角度转置卷积实现3. 分离卷积 卷积神经网络的研究产生了各种各样优秀的网络模型，还提出了各种卷积层的变种，本节将重点介绍书中典型的卷积层变种。 1. 空洞卷积 普通的卷积层为了减少为了的参数量，卷积核的设计通常选择较小的和感受野大小。小卷积核使得网络提取特征时的感受野区域有限，但是增大感受野区域又会增加网络的参数量和计算代
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2024-01-31 00:47:00
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