定义 生成式对抗网络是一种深度学习模型，是近年来复杂分布上无监督学习最具前景的方法之一。 模型通过框架中（至少）两个模块：生成模型（G）和判别模型（D）的互相博弈学习产生相当好的输出。原始 GAN 理论中，并不要求 G 和 D 都是神经网络，只需要是能拟合相
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2024-02-11 09:14:18
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文章目录AI小知识系列--第一节1、神经网络反向传播公式推导2、Batch Normalization的反向传播过程3、sigmoid的导数最大为0.254、Softmax？Hardmax？5、bagging vs boosting6、Batch-normalization与Layer-normalization7、Normalization为什么会奏效8、鲁棒性vs泛化能力9、numpy实现卷
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2024-02-27 11:05:12
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目录卷积神经网络基础卷积池化五种神经网络结构LeNetAlexNetAlexNetGoogleNetResNet 卷积神经网络基础卷积主要介绍内容有：卷积计算填充（padding）步幅（stride）多输入通道、多输出通道和批量操作卷积计算： 卷积是数学分析中的一种积分变换的方法，在图像处理中采用的是卷积的离散形式。这里需要说明的是，在卷积神经网络中，卷积层的实现方式实际上是数学中定义的互相关
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2023-11-24 21:12:30
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TEngine是由OPEN AI LAB开发的一款轻量级模块化的高性能神经网络推理引擎，专门针对Arm嵌入式设备优化，提供超过所有已知开源框架的无与伦比的性能，并且无需依赖第三方库，可跨平台使用支持Android，Liunx。OPEN AI LAB是Arm发起的，旨在推动Arm嵌入式智能机器的产业发展，为智能机器应用场景构建嵌入式SoC基础计算框架，推动芯片、硬件、算法软件整个产业链的深度协作，实
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2024-01-13 22:26:17
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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。这个层级结构再和S2一样产生S4。
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2023-06-26 13:12:58
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从神经网络说起：深度学习初学者不可不知的25个术语和概念（上）http://www.36dsj.com/archives/85406 1，神经元；2，权重；3，偏置:用来改变输入的范围。4，激活函数f(x)：将输入信号翻译成输出信号。最常用的激活函数有Sigmoid、ReLU 和softmax。5，神经网络：训练神经网络，更新偏置值，目标是找到未知函数的一个近似值。6，输入层、输出层、隐
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2023-10-07 12:12:11
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在找工作的过程中发现好多公司没有专门的、传统的图像处理岗位，所以只能参加算法类的笔试甚至AI类的笔试。在AI的笔试中几乎全是关于神经网络的问题，其实也都是很基础的一些问题，如果事先做了准备，可以从容应对。而对于我这种从传统图像处理算法向深度学习靠拢的新手，不失为一种很好的入门方法。既然是考察神经网络，激活函数activation function作为模拟人脑中神经元之间的激活/抑制的关键，经常会被
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2023-08-08 15:41:08
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有时人们把神经网络称为“机器学习工具箱中的另一种工具”。有时你可以用它们来赢得Kaggle的比赛。但是，这种解释完全见木不见林。神经网络不只是另一种分类器，它们代表了我们如何编写软件的根本性转变的开始。可以说是软件的2.0时代。下文简称软件2.0。我们所熟悉的软件1.0的“经典堆栈”是用Python、C++等语言编写的，它包含了程序员编写的计算机的显式指令。通过编写每行代码，程序员可以通过一些可取
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2024-01-13 14:13:58
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深度前馈网络 我们从统计学出发，先很自然地定义一个函数 f，而数据样本由⟨Xi,f(Xi)⟩给出，其中 Xi 为典型的高维向量，f(Xi) 可取值为 {0,1} 或一个实数。我们的目标是找到一个最接近于描述给定数据的函数 f∗（不过拟合的情况下），因此其才能进行精准的预测。 在深度学习之中，总体上来说就是参数统计的一个子集，即有一族函数 f(X;θ)，其中 X 为输入数据，θ为参数（典型的高阶矩
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2023-08-08 19:47:30
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文章目录1. CNN结构1.1 卷积层1.2 池化层1.3 输出层（softmax）2. 卷积的原理2.1 卷积的定义2.2 卷积前向传播2.2 卷积后向传播参考链接 1. CNN结构 CNN卷积网络示意图
卷积网络流程图
模型结构图：输入层，卷积层，池化层，输出层（全连接层+softmax）1.1 卷积层 卷积神经网络与全连接神经网络的区别： ① 总有至少1个的
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2023-10-04 10:18:20
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简单总结一下我们之前学习的内容。 在之前的笔记中我总结了吴恩达老师课程的深度学习概论、逻辑回归算法、浅层神经网络。 学习了设立单隐层神经网络—>初始化参数—>正向传播计算预测值—>计算导数—>梯度下降算法—>反向传播修正参数 从这个笔记开始，我们正式进入深层神经网络deep neural network一、什么是深层神经网络？ 第一幅图是逻辑回归模型；第二幅图是双层N
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2023-09-21 10:00:24
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层方式实现全连接层本质上是矩阵的相乘相加运算，实现并不复杂。但是作为最常用的网络层之 一，TensorFlow 中有更加高层、使用更方便的层实现方式：layers.Dense(units, activation)， 只需要指定输出节点数 Units 和激活函数类型即可。输入节点数将根据第一次运算时的输入 shape 确定，同时根据输入、输出节点数自动创建并初始化权值矩阵 W 和偏置向量 b， 使用
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2023-08-21 18:34:33
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花了不少时间在Excel中开发了一个基于VBA的神经网络工具箱ANN Toolbox，与Matlab中的神经网络工具箱类似，提供了比较灵活的创建小规模神经网络的能力，并且提供了几种常用的训练算法和数据导入/处理模块，使得这个工具箱有了一定的实用性，借助Excel平易近人的特点，ANNtoolbox可以用于演示、教学等场景。 ANN Toolbox的Github链接在这里：关于工具箱的源码解析，在后
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2023-11-12 18:56:04
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1.神经网络：经典的神经网络-------------输入层 中间层 输出层Ps：1.设计一个神经网络时，输入层与输出层的节点数往往是固定的，中间层则可以自由指定；2.拓扑与箭头代表着预测过程时数据的流向，跟训练时的数据流有一定的区别；3.结构图里的关键是神经元之间的连接。每个连接线对应一个不同的权重，需要训练得到。Ps：训练
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2024-04-09 21:51:39
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神经网络的重要性不必多说，直接进入主题。本文主要讲解神经网络的一些基本算法及编程（如感知器、交叉熵、梯度下降等），逐步深入，最后教你搭建一个简单的神经网络。如果读者是小白，不了解神经网络，请自行百度。简单来说，神经网络其实就是分类问题。比如寻找一条最佳的直线区分下图中的红色数据和蓝色数据。当然这只是简单地线性分类问题。随着网络层数的增加，神经网络可以处理许多复杂的非线性问题。本篇主要介绍神经网络的
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2024-01-06 20:54:13
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来自人工智能贴吧，利_刃。仅供收藏。关于Matlab的入门教程，参看这个帖子：tieba#baidu#com/p/2945924081 例1：我们都知道，面积=长*宽，假如我们有一组数测量据如下： 我们利用这组数据来训练神经网络。（在Matlab中输入以下的代码，按回车即可执行） p = [2 5; 3 6; 12 2; 1 6; 9 2; 8 12; 4 7; 7 9]'; % 特征数据X1,X
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2023-10-30 23:30:02
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文章目录远程监督PCNN关系抽取PCNN方法论向量表达卷积层分段最大池化层Softmax层多实例学习Reference Tensorflow2.2实现，见github仓库。 远程监督关系抽取训练集标注成本高，一般使用远程监督方法（半监督）自动标注数据。远程监督假设，若知识库中两个实体具有某种关系，则任何包含这两个实体的句子都具有这种关系。下图为使用远程监督自动标注数据的实例，其中第一句标注正确，
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2023-11-12 11:31:29
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文章目录简介卷积层池化层激活层线性层 简介上图摘自网络受生物神经网络的启发，每个神经元与其他神经元相连，当它兴奋的时候就会向相连的神经元发送化学信号，从而改变这些神经元内的电位，当神经元的电位超过阈值后就会被激活，即也变得兴奋起来，继而向其他神经元发送化学信号。神经网络中可以看成是由若干节点和边组成的图。节点就是神经元，可以存储数字；边用来存储权重，表示传给哪些神经元，而是否超过阈值达到兴奋就是
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2023-11-21 23:00:47
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2018最新深度学习与神经网络的计算特点与硬件配置分析（一）深度学习训练平台现状与理想的计算架构分析
深度神经网络（DNN）计算数据模型繁多，结构复杂，主流模型含几十个隐含层，
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2023-11-08 20:40:26
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NeuroSolutions for Excel这个功能可以实现多种神经网络嘛？。神经网络是一种能适应新环境的系统，它针对过去经验(信息)的重覆学习，而具有分析、预测、推理、分类等能力，是当今能够仿效人类大脑去解决复杂问题的系统，比起常规的系统(使用统计方法、模式识别、分类、线性或非线性方法)而言，以神经网络为基础的系统具有更强大的功能和分析问题技巧，可以用来解决信号处理、仿真预测、分析决策等复杂
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2023-11-23 14:12:36
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