一个神经元我们可以看做是一个简单的神经网络，但是由生物学常识我们可以知道，大部分的行为不可能由单一的神经元完成，需要一个庞大的神经网络，那我们再后面的绘图过程中不可能把每个神经元绘制的很复杂，下面提供三种绘图方式都表示的是神经元，只不过会根据需要不同去选择。 （1）流程图，提供神经元功能的描述  
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2023-06-20 10:41:33
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一般卷积神经网络主要由以下5种结构组成：1.输入层。输入层是整个神经网络的输入，在处理图像的卷积神经网络中，它一般代表了一张图片的像素矩阵。一般由一个三维矩阵表示，三维矩阵的长和宽代表了图像的大小，而三维矩阵的深度代表了图像的彩色通道。比如黑白图像的深度为1,而RGB图项的深度为3。从输入层开始，卷积神经网络通过不同的神经网络结构将上一层的三维矩阵转化为下一层的三维矩阵，直到最后的全连接层。2.卷
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2023-07-12 12:29:05
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一、卷积神经网络结构常见的卷积神经网络结构： 服务器上：LeNet、AlexNet、VGG、InceptionV1-V4、Inception-ResNet、ResNet 手机上：SqueezNet、NASNet二、卷积参数量的计算1、卷积层参数量需要与上一节中的进行区分卷积核计算参数进行区分卷积层参数量parameter=（W×H×C+1）*Cout其中，W为卷积核的宽；H为卷积核的高；+1为偏执
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2023-09-15 18:59:12
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神经网络有哪些主要分类规则并如何分类？神经网络模型的分类。人工神经网络的模型很多，可以按照不同的方法进行分类。其中，常见的两种分类方法是，按照网络连接的拓朴结构分类和按照网络内部的信息流向分类。1 按照网络拓朴结构分类。网络的拓朴结构，即神经元之间的连接方式。按此划分，可将神经网络结构分为两大类：层次型结构和互联型结构。层次型结构的神经网络将神经元按功能和顺序的不同分为输出层、中间层（隐
一.概述全连接网络和卷积网络都属于前向反馈网络，模型的输出和模型本身没有关联。而循环神经网络的输出和模型间有反馈。循环神经网络引入了记忆体的概念， 时刻的记忆体通过时刻的输入和上一时刻的记忆体求得，因此，循环神经网络保留了历史信息，常用来处理语音、文字等序列相关的信息。 上图所示为 时刻的循环神经网络，其中，只有一个记忆体，它与和上一时刻的相关；输出和记忆体相关。 如上图所
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2023-08-25 15:27:59
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之前讲过CNN和BP，循环神经网络与前两个网络结构有部分区别。这是循环神经网络的基本结构区别在于：从结构上来看卷积神经网络层与层之间是全连接的，且同一层之间神经元无连接，而循环神经网络层与层之间有连接。另外，循环神经网络适合处理序列数据。 RNNs的目的使用来处理序列数据。在传统的神经网络模型中，是从输入层到隐含层再到输出层，层与层之间是全连接的，每层之间的节点是无连接的。但是这种普通的神经网络对
一个卷积神经网络主要由以下5种结构组成：1.输入层。输入层是整个神经网络的输入，在处理图像的卷积神经网络中，它一般代表了一张图片的像素矩阵。比如在图6-7中，最左侧的三维矩阵的长和宽代表了图像的大小，而三维矩阵的深度代表了图像的色彩通道（channel）。比如黑白图片的深度为1，而在RGB色彩模式下，图像的深度为3。从输入层开始，卷积神经网络通过不同的神经网络结构下将上一层的三维矩阵转化为下一层的
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2023-07-25 17:10:05
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虽然大多数流行和成功的模型架构都是由人工专家设计的，但这并不意味着我们已经探索了整个网络架构空间并确定了最佳选择。如果我们采用一种系统的、自动的方式来学习高性能模型体系结构，那么我们将更有可能找到最佳的解决方案。自动学习和演化网络拓扑并不是一个新想法(Stanley & Miikkulainen, 2002)。近年来，Zoph & Le 2017和Baker等人在2017年的开创性
1. IntroductionLeNet通过巧妙的设计，利用卷积、参数共享、下采样等操作提取特征，避免了大量的计算成本，最后再使用全连接神经网络进行分类识别，这个网络也是近20年来大量神经网络架构的起源。2. 网络结构LeNet-5是1998年YannLeCun设计用于手写数字识别的模型，LeNet-5也是LeNet系列最新的卷积神经网络，网络结构如下图所示：网络基本架构为：Input&
Dropout是神经网络和深度学习模型的简单而有效的正则化技术。在这篇文章中，你将发现Dropout正则化技术，以及如何使用Keras将其应用于Python中的模型。看完这篇文章后，你会知道：Dropout正则化的原理。如何在输入层上使用Dropout。如何在隐藏的层上使用Dropout。如何根据问题调整Dropout。让我们开始吧。照片版权：Trekking Rinjani神经网络的Dropou
什么是BP神经网络BP（Back Propagation）神经网络是一种按误差反向传播(简称误差反传)训练的多层前馈网络，它的基本思想是梯度下降法，利用梯度搜索技术，以期使网络的实际输出值和期望输出值的误差最小。BP神经网络包括信号的前向传播和误差的反向传播两个过程。即计算误差输出时按从输入到输出的方向进行，而调整权值和阈值则从输出到输入的方向进行。网络结构：BP神经网络整个网络结构包含了：一层输
Alexnet是2014年Imagenet竞赛的冠军模型，准确率达到了57.1%, top-5识别率达到80.2%。
AlexNet包含5个卷积层和3个全连接层，模型示意图：
精简版结构：
conv1阶段
输入数据：227×227×3
卷积核：11×11×3；步长：4；数量（也就是输出个数）：96
卷积后数据：55×55×96 （原图N×N，卷积核大小n×n，卷积步长大于1为k，输出维
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2018-02-02 19:24:00
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GoogLeNet是2014年 ILSVRC 冠军模型，top-5 错误率 6.7% ，GoogLeNet做了更大胆的网络上的尝试而不像vgg继承了lenet以及alexnet的一些框架，该模型虽然有22层，但参数量只有AlexNet的1/12。GoogLeNet论文指出获得高质量模型最保险的做法就是增加模型的深度（层数）或者是其宽度（层核或者神经元数），但是一般情况下更深或更宽的网络会出现以下问
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2018-02-03 20:42:00
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一、基本概念BP(Back-Propagation)：误差反向传播（训练权值时沿着减小误差的方向），并不属于反馈神经网络。BP神经网络是一种多层网络。广泛应用于：分类识别、逼近、回归、压缩等领域在实际应用中，大约80%的神经网络模型采取了BP网络或BP网络的变化形式，一个包含两个隐藏层的BP神经网络的结构图如下图所示。传递函数必须可微，所以二值函数与符号函数等没有用武之地了。BP神经网络常用两种传
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2023-09-19 10:05:26
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关于卷积神经网络的模型，我们这里只谈论关于图像分类的卷积神经网络的四种模型。LeNet-5首先我们先阐述的是1989年提出来的的LeNet-5结构。它其实就是最原始的结构，卷积层后衔接池化层，再接卷积层和其后的池化层，最后一个全连接层。 （c1=convolution layer1，s1=su
启发式算法，和图论还没有更新，我又来写神经网络了。以我浅薄的理解，简单介绍下，神经网络的入门。 神经网络的构成：从层级结构上讲，分为输入层，隐藏层和输出层。 细化结构：包含了神经元，神经元之间连接方式。 神经元结构： 在神经网络中，神经元接受输入并通过加权求和，经过激活函数得到输出。神经网络是要找到合适的权值，使得预测结果和真实结果之间的误差最小。权重矩阵，在网络训练的过程中是可学习的，也就
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2023-07-04 00:15:20
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神经网络中的epoch、batch、batch_size、iteration的理解下面说说这三个区别：（1）batchsize：批大小。在深度学习中，一般采用SGD训练，即每次训练在训练集中取batchsize个样本训练； （2）iteration：1个iteration等于使用batchsize个样本训练一次； （3）epoch：1个epoch等于使用训练集中的全部样本训练一次。举个例子，训练集
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2023-08-26 16:19:30
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参考链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/73037439https://zhuanlan.zhihu.com/p/1435745261、先入为主 1.1什么是NAS神经网络结构搜索(NAS)的原理是给定一个称为搜索空间的候选神经网络子结构集合，用某种策略从中搜索出最优的全局神经网络结构。神经网络结构的优劣即性能用某些指标如精度、速度来度量，称为性能评估。其结构
LeNet-5模型结构与TensorFlow代码实现。
1、LeNet-5模型简介LeNet-5 模型是 Yann LeCun 教授于 1998 年在论文 Gradient-based learning applied to document recognitionr [1]&n
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2023-05-28 21:31:02
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如何用visio画卷积神经网络图。图形类似下图所示大概试了一下用visio绘制这个图，除了最左面的变形图片外其余基本可以实现（那个图可以考虑用其它图像处理软件比如Photoshop生成后插入visio），visio中主要用到的图形可以在更多形状-常规-具有透视效果的块中找到块图形，拖入绘图区后拉动透视角度调节的小红点进行调整直到合适为止，其余的块可以按住ctrl+鼠标左键进行拉动复制，然后再进行大
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2023-08-15 17:35:49
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