信号预处理为了对测量数据进行预处理，构建了一个全连接的前馈 NN 模型以将系统输入（即x 和 t）映射到其输出 u。图显示了用于去噪的 NN 模型的结构。它在输入层和输出层之间有五个隐藏层，神经元的数量分别为 50、100、500、100 和 50。该模型使用双曲正切激活函数（即 Tanh 函数）。建立均方误差 (MSE) 损失函数来评估测量和模型输出之间的差异。 Adam 优化器用于训练该模型，
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2023-08-12 20:58:59
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一、神经网络其实就是输入变量先后进行加权求和与非线性变换之后得到输出。神经网络分为前向传播和反向传播。神经网络的工作原理：Ⅰ、前向传播：首先生成一个任意结构的神经网络，并且用一些字母来表达这些神经网络的参数，为了推导方便，我们将同一层的神经网络用一个向量去表示。权重和偏置分别用w和b表示，b是一个偏移量，在最后计算结果中加上它就可以。通过加权求和法的方式我们可以逐层得到神经网络下一层的值是什么。s
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2023-11-18 20:40:48
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神经网络-深度学习 - 吴恩达 - 第一课一、基础介绍1.1 神经网络-监督学习 神经网络建立模型（监督学习）1.2 监督学习分类： 1.标准神经网络（NN）- 一般模型 2.卷积神经网络（CNN）- 图像 3.循环神经网络 (RNN) - 音频 4. 混合神经网络 - 复杂系统结构化数据/非结构化数据结构化：房价预测模型中的数据，都有其特定的含义，比如房屋尺寸，房间数量等非
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2024-01-16 11:38:21
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概述神经网络最主要的作用是作为提取特征的工具，最终的分类并不是作为主要核心。人工神经网络也称为多层感知机，相当于将输入数据通过前面多个全连接层网络将原输入特征进行了一个非线性变换，将变换后的特征拿到最后一层的分类器去分类。神经网络是由多个神经元组成的拓扑结构，由多个层排列组成，每一层又堆叠了多个神经元。通常包括输入层，N个隐藏层，和输出层组成。输出层：分类任务中如果是二分类任务输出层只需要1个神经
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2023-09-01 11:07:11
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神经网络是一种模拟人脑的神经网络以期能够实现类人工智能的机器学习技术。人脑中的神经网络是一个非常复杂的组织。成人的大脑中估计有1000亿个神经元之多。神经元 对于神经元的研究由来已久，1904年生物学家就已经知晓了神经元的组成结构。一个神经元通常具有多个树突，主要用来接受传入信息；而轴突只有一条，轴突尾端有许多轴突末梢可以给
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2023-09-06 20:37:06
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一、DNN深度神经网络 先说DNN，从结构上来说他和传统意义上的NN（神经网络）没什么区别，但是神经网络发展时遇到了一些瓶颈问题。一开始的神经元不能表示异或运算，科学家通过增加网络层数，增加隐藏层可以表达。并发现神经网络的层数直接决定了它对现实的表达能力。但是随着层数的增加会出现局部函数越来越容易出现局部最优解的现象，用数据训练深层网络有时候还
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2023-09-28 12:37:08
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【面向代码】学习 Deep Learning系列 http://blog.csdn.net/coolluyu/article/details/20214617 正则化的最小二乘法 深入浅出LSTM神经网络 http://www.csdn.net/article/2015-06-05/2824880
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2016-02-29 10:52:00
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广义上来说，NN（或是DNN）确实可以认为包含了CNN、RNN这些具体的变种形式。在实际应用中，所谓的深度神经网络DNN，往往融合了多种已知的结构，包括卷积层或是LSTM单元。但是从狭义上来说，单独的DNN、CNN、RNN及LSTM也可以对比。DNN(深度神经网络)神经网络是基于感知机的扩展，而DNN可以理解为有很多隐藏层的神经网络。多层神经网络和深度神经网络DNN其实也是指的一个东西
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2023-09-05 13:55:19
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1.算法原理就是FP和BP算法，采用的梯度下降更新梯度。2.算法的loss函数还是交叉熵函数，也是常用的分类loss函数。3.训练数据集是使用的mnist数据集28*28的手写数字灰度图片，用csv文件保存的结构数据，格式如下，第一个列是label，后面784个列是每个像素的值。4.目前没有写算法说明，回头再更吧，算法有详细的注释。import numpy as np
# 基于交叉熵的loss函
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2023-08-13 18:12:14
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本章简要介绍神经网络的计算，特别是卷积神经网络，重点介绍理解和使用MatConvNet所需的概念。2.1 概述神经网络（NN）是将数据x（例如图像）映射到输出矢量y（例如图像标签）的函数。函数g = fL◦…◦f1是一系列简单函数fl的组合，称为计算块或图层。令x1，x2，…，xL为网络中每一层的输出，令x0 = x表示网络输入。通过应用具有参数wl的函数fl，从先前的输出xl-1计算每个中间输出
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2023-08-03 15:11:49
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1.背景： （1）以人脑中的神经网络为启发，历史上出现过很多不同版本 （2）最著名的算法是1980年的backpropagation2.多层向前神经网络（Multilayer Feed-Forward Neural Network） （1）Backpropogation被使用在多层向前神经网络上 （2）多层向前神经网络由以下部分组成： 输入层（input layer），隐藏层（hidden lay
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2023-06-14 18:47:55
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神经网络算法( Neural Network )是机器学习中非常非常重要的算法。它 以人脑中的神经网络为启发，是整个深度学习的核心算法。深度学习就是根据神经网络算法进行的一个延伸。背景神经网络是受神经元启发的，对于神经元的研究由来已久，1904年生物学家就已经知晓了神经元的组成结构。一个神经元通常具有多个树突，主要用来接受传入信息；而轴突只有一条，轴突尾端有许多轴突末梢可以给其他多个神经元传递信息
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2023-06-14 18:47:40
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1.关于非线性转化方程（non-linear transformation function） sigmoid函数（S 曲线）用来作为 activation function： 形状大致为S型，y的取值在【0，1】之间，当x趋近于无穷小时，y趋近于0；当x无穷大时，y趋近于1；当x=0时，y=0.5；y值在0-1之间有一个渐变过程，这是神经网络中一个非常有用的性质。 Sigmoid函数由下列公式定
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2023-07-11 01:20:50
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人工神经网络（artificial neural network，ANN），简称神经网络（neural network，NN）或类神经网络，是机器学习的子集，同时也是深度学习算法的核心。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，用于对函数进行估计或近似。
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2023-05-26 14:58:57
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什么是神经网络？人工神经网络（artificial neural network，ANN），简称神经网络（neural network，NN）或类神经网络，是机器学习的子集，同时也是深度学习算法的核心。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，用于对函数进行估计或近似。人工神经网络 (ANN) 由节点层组成，包含一个输入层、一个或多个隐藏层和一个输出层。 每个节点也称为一个人工神经元
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2023-08-04 20:32:00
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bp算法在深度神经网络上为什么行不通BP算法作为传统训练多层网络的典型算法，实际上对仅含几层网络，该训练方法就已经很不理想，不再往下进行计算了，所以不适合深度神经网络。BP算法存在的问题：（1）梯度越来越稀疏：从顶层越往下，误差校正信号越来越小。（2）收敛到局部最小值：尤其是从远离最优区域开始的时候（随机值初始化会导致这种情况的发生）。（3）一般，我们只能用有标签的数据来训练：但大部分的数据是没标
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2023-10-31 21:56:59
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起步神经网络算法( Neural Network )是机器学习中非常非常重要的算法。这是整个深度学习的核心算法，深度学习就是根据神经网络算法进行的一个延伸。理解这个算法的是怎么工作也能为后续的学习打下一个很好的基础。背景神经网络是受神经元启发的，对于神经元的研究由来已久，1904年生物学家就已经知晓了神经元的组成结构。1943年，心理学家McCulloch和数学家Pitts参考了生物神经元的结构，
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2023-12-29 20:38:54
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→这是一篇学习笔记。 →但考虑要发出来，还是排版了，请放心食用。PCNN在图像融合中应用广泛 1、脉冲耦合的神经元之间有有耦合和无耦合两种形式。，有耦合的神经元之间存在能量传播，产生同步脉冲发放，从而将输入相似的神经元在同一时刻点火。 3、脉冲神经网络–第三代人工神经网络。 4、PCNN是由多个PCNN神经元构成的单层反馈型网络，因此适合实时的图像处理环境，每个神经元由三个部分组成：接受部分、调制
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2023-08-11 09:30:07
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在写这篇博客之前，提一个奇奇怪怪的问题啦！ 问题：如果我们将输入转化为（n,）而不是（n,1），那么此时的每一层的权重w或者偏置b的误差应该怎样求解呢？ 为什么会有卷积神经网络单独列出来查看起参数维度呢？其实是因为在使用tf.nn.softmax()的时候遇到问题啦，如下： 我们可以清晰的看到当最后一层的维度是（10，1）的时候，结果和我们预期的结果不是一样的，当最后一层的维度是（10,）的时
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2023-10-13 19:29:46
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1、相关知识从广义上来说，NN（或是更美的DNN）确实可以认为包含了CNN、RNN这些具体的变种形式。有很多人认为，它们并没有可比性，或是根本没必要放在一起比较。在实际应用中，所谓的深度神经网络DNN，往往融合了多种已知的结构，包括convolution layer 或是 LSTM 单元。其实，如果我们顺着神经网络技术发展的脉络，就很容易弄清这几种网络结构发明的初衷，和他们之间本质的区别。2、神经
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2023-11-27 09:55:37
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