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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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.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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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
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2023-10-23 22:27:22
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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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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&
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
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2023-09-25 12:20:14
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一、各层的意义 输入层：将每个像素代表一个特征点输入到网络中 卷积层：卷积运算的主要目的是使原信号特征增强，并降低噪音 降采样层：降低网络训练参数及模型的过拟合程度 全连接层：对生成的特征进行加权 二、全连接层与卷积层的参数比较 局部连接即每个卷积的输出只是与卷积核大小的部分有联系，而全连接层的每个
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2021-07-31 14:59:00
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目录什么是神经网络？神经网络架构的关键组件标准神经网络感知器前馈网络残差网络 (ResNet)递归神经网络 (RNN)循环神经网络 (RNN)长短期记忆网络 (LSTM)回声状态网络 (ESN)卷积神经网络 (CNN)反卷积神经网络 (DNN)亚历克斯网过头VGG 网中网GoogLeNet 和 Inception挤压网异常移动网络胶囊网络生成对抗网络 (GAN)变压器神经网络BERT概括
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2023-07-14 20:26:23
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一. 什么是卷积神经网络？卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）是一种前馈神经网络，它的人工神经元可以响应一部分覆盖范围内的周围单元，对于大型图像处理有出色表现。 -----wikipedia 卷积神经网络由一个或多个卷积层和顶端的全连通层（对应经典的神经网络）组成，同时也包括关联权重和池化层（pooling layer）。这一结构使得卷积神经网络能够利
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2023-07-21 18:02:03
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LeNet：第一个卷积神经网络https://www.ruanx.net/lenet/「识别手写数字」是一个经典的机器学习任务，有著名的 MNIST 数据集。我们曾经利用多层感知机实现了 90+% 的准确率，本文将介绍卷积神经网络 LeNet，主要参考 这篇英文博客 的讲解。 LeNet 是几种神经网络的统称，它们是 Yann LeCun 等人在 1990 年代开
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2023-07-03 15:00:29
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从 pytorch到nlp第一章 pytorch 之构建神经网络 文章目录从 pytorch到nlp前言一、构建神经网络的具体流程二、代码及其解读1.模型构建2.查看模型参数3.损失函数4.反向传播5.更新网络参数总结 前言一、构建神经网络的具体流程1 定义一个拥有可学习参数的神经网络 2 遍历训练数据集 3 处理数据使其流经神经网络 4计算损失 5将网络参数的梯度进行反向传播 6依一定的规则更新
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2023-08-08 18:10:46
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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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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
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2023-09-26 15:03:12
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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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1.深度学习的起源2.神经元神经元与单层感知机深度学习的算法，基本都是一层一层的复杂的网络结构，这种网络称为“人工神经网络”。它是卷积神经网络的基础。 人工神经网络是由一个个神经元组成的，神经元的人工神经网络中最基础的计算单元。 神经元接受前一层的输入，经过处理，会有一个输出，就像下面这张图一样。z的计算方式如下， 其中，x1,x2,…,xk是输入， w1,w2,…,wk是权重， b为偏移项， δ
