Discovering Physical Concepts with Neural Networks摘要（Abstract）Ⅰ 引言（INTRODUCTION）Ⅱ 先前的工作（Previous work）Ⅲ 物理推理过程建模（Modeling the physical reasoning process）Ⅳ 网络结构（Network structure）Ⅴ 表示所需的属性（Desired pro
一、核概念：卷积的定义是两个变量在某个范围内相乘后求和是结果。对应图中就是让核与输入两个平面平行对应，每个对应点进行相乘后求和，得到的值作为输出。 核概念早在计算机视觉中得以应用，通过设定不同的核大小及权值可以实现对图片的处理，如图片锐化，图片模糊化，图片边缘化等等。 深度学习中的核概念不同与计算机视觉中不同的一点为：在计算机视觉中用于处理图片的不同核大小可能是通过经验得来的。而深度学习中核的权值
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2023-07-12 20:51:09
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门控循环单元（GRU）循环神经网络中的梯度计算方法。当时间步数较大或者时间步较小时，循环神经网络的梯度较容易出现衰减或爆炸。虽然裁剪梯度可以应对梯度爆炸，但无法解决梯度衰减的问题。通常由于这个原因，循环神经网络在实际中较难捕捉时间序列中时间步距离较大的依赖关系。门控循环神经网络（gated recurrent neural network）的提出，正是为了更好地捕捉时间序列中时间步距离较大的依赖关
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2023-05-22 15:08:31
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Discovering Physical Concepts with Neural NetworksS1 资源和方法（ Materials and Methods）S2 与先前工作的详细比较（Detailed comparison with previous work）S3 最小化表示（Minimal representations）S3.1 解释潜在变量的数量（Interpretation o
神经网络
Contents [hide]1 概述2 神经网络模型3 中英文对照4 中文译者概述以监督学习为例，假设我们有训练样本集 ，那么神经网络算法能够提供一种复杂且非线性的假设模型 ，它具有参数 ，可以以此参数来拟合我们的数据。 为了描述神经网络，我
第一次接触核函数这个概念，是在看SVM的时候，当时看到核函数的作用是将数据从一个特征空间，映射到另一个特征空间的时候，感觉很抽象。后来，看了一个经典的内积平方可以看成是将二维数据，映射到三维数据的例子，感觉好像明白了一些，但是依然不明白，对于大量的数据，计算内积有什么用。后来看了南大周志华的机器学习一书，才发现，原来除了映射这个最基本的原因之外，很重要的一点是，我们在映射
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2023-05-22 14:20:09
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什么是物理信息神经网络(PINN)？ 宋家豪, 曹文博, and 张伟伟. "FD-PINN: 频域物理信息神经网络." 力学学报 55.5 (2023)
神经网络是一种很特别的解决问题的方法。本书将用最简单易懂的方式与读者一起从最简单开始，一步一步深入了解神经网络的基础算法。本书将尽量避开让人望而生畏的名词和数学概念，通过构造可以运行的Java程序来实践相关算法。
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2023-05-30 07:48:34
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一、前言1.1 诞生原因 在普通的前馈神经网络（如多层感知机MLP，卷积神经网络CNN）中，每次的输入都是独立的，即网络的输出依赖且仅依赖于当前输入，与过去一段时间内网络的输出无关。但是在现实生活中，许多系统的输出不仅依赖于当前输入，还与过去一段时间内系统的输出有关，即需要网络保留一定的记忆功能，这就给前馈神经网络提出了巨大的挑战。除此之外，前馈神经网络难以处理时序数据，比如视频、语
文章目录5.2 卷积神经网络的基础算子5.2.1 卷积算子5.2.1.1 多通道卷积5.2.1.2 多通道卷积层算子5.2.1.3 卷积算子的参数量和计算量5.2.2 汇聚层算子选做题：使用pytorch实现Convolution Demo总结参考 5.2 卷积神经网络的基础算子卷积神经网络是目前计算机视觉中使用最普遍的模型结构，如图5.8 所示，由M个卷积层和b个汇聚层组合作用在输入图片上，在
人工智能（AI） 、机器学习（ML）、深度学习（DL）、神经网络（CNN）这些术语通常可以互换使用，但有它们之间都有什么区别？如何区分它们？AI技术正越来越深入我们的日常生活，为了跟上消费者期望的步伐，企业也越来越依赖AI算法来让事情变得更容易。这些技术通常与人工智能、机器学习、深度学习和神经网络相关联，虽然它们都发挥着作用，但这些术语往往互换使用，导致大众对它们之间的细微差别产生一些混淆。 今天
前面几节的网络骨架， 如VGGNet和ResNet等， 虽从各个角度出发提升了物体检测性能， 但究其根本是为ImageNet的图像分类任务而设计的。 而图像分类与物体检测两个任务天然存在着落差， 分类任务侧重全图的特征提取， 深层的特征图分辨率很低； 而物体检测需要定位出物体位置， 特征图分辨率不宜过小， 因此造成了以下两种缺陷： ·大物体难以定位： 对于FPN等网络， 大物体对应在较深的特征图上
1、线性核优点：方案首选，奥卡姆剃刀定律，简单，可以求解较快一个QP问题，可解释性强：可以轻易知道哪些feature是重要的，限制：只能解决线性可分问题2、多项式核基本原理：依靠升维使得原本线性不可分的数据线性可分；升维的意义：使得原本线性不可分的数据线性可分；优点：可解决非线性问题，可通过主观设置幂数来实现总结的预判缺点：对于大数量级的幂数，不太适用比较多的参数要选择，通常只用在已经大概知道一个
一、结构概述神经元的三维排列。卷积神经网络机构基于一个假设——输入数据是图像。所以这种特有属性，使得前向传播函数实现起来更高效，并且大幅度降低了网络中参数的数量。在神经网络中：输入是一个向量，然后每个隐层由若干的神经元组成，每个神经元都与前一层中的所有神经元连接。常规的神经网络对于大尺寸图像效果不尽人意，因为在全连接下， 权重和偏差参数会变得很多，导致网络过拟合等问题。与常规神经网络不同，卷积神经
阅读了一些有关和函数的使用和作用的相关问题，到多数对于和核函数的使用和作用有着不同的认识，大概可以分为两种认识：1 和函数可以将特征空间映射到n+1 的空间实现线性可分（或者曲线可分）【svm】。也就是说和函数的作用是将低维度特征空间映射到高维空间中。2 有关和函数的应用问题，在推到的过程中，会发现和函数可以将成对的点以点积的形式在n维空间中实现简便计算（也就是说核函数的引用在数学理论
一、卷积神经网络的基本概念卷积神经网络与普通神经网络的区别在于，卷积神经网络包含了一个由卷积层和子采样层（池化层）构成的特征抽取器。由此可知，普通的网络只有分类之类的作用，像我们的svn等。
在CNN的一个卷积层中，通常包含若干个特征图(featureMap)，每个特征图由一些矩形排列的的神经元组成，同一特征图的神经元共享权值，这里共享的权值就是卷积核。卷积核一般以随机小数矩阵的形式初始化，在网络
(A,B)---n*m*k---(1,0)(0,1)依然用神经网络的核裂变模型解释神经网络的二分类过程。作一个二分类网络来分类A和B。将A，B理解成是两个粒子，训练集就是他们的波函数。现在让粒子A,B相撞变成C，因此C将如何分裂？ 比如A和B是两个碳核如果A和B无法被分成两类，也就是网路的分类准确率是50%，50%，则显然C将以镁核的形式稳定存在如果A和B可以被分成两类比如则
文章目录一、前言二、降维/升维增加非线性跨通道信息交互三、 应用实例四、卷积计算为什么卷积核都是奇数呢？ 一、前言卷积核（convolutional kernel）：可以看作对某个局部的加权求和；它是对应局部感知，它的原理是在观察某个物体时我们既不能观察每个像素也不能一次观察整体，而是先从局部开始认识，这就对应了卷积。卷积核的大小一般有1x1,3x3和5x5的尺寸（一般是奇数x奇数）。卷积核的个
深度学习与机器学习基础知识1. 机器学习概述2. 神经网络概述3. K-近邻（KNN）算法4. 常见的loss损失函数4.1 交叉熵损失（CrossEntropy）4.2 均值平方差损失（MSE）4.3 最大似然损失函数5. Sigmoid激活函数梯度消失6. 解决梯度爆炸和消失7. 数据正则化/归一化8. 解决数据不平衡问题9. 改善训练模型的效果10. 1*1卷积作用11. CNN池化层的作
这篇教程发布仅天时间，就在Hacker News论坛上收获了574赞。程序员们纷纷夸赞这篇文章的代码写得很好，变量名很规范，让人一目了然。下面就让我们一起从零开始学习神经网络吧。实现方法搭建基本模块——神经元在说神经网络之前，我们讨论一下神经元（Neurons），它是神经网络的基本单元。神经元先获得输入，然后执行某些数学运算后，再产生一个输出。比如一个2输入神经元的例子： &
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2021-04-16 18:01:00
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