文章目录13.1 Deep Neural Network13.2 Autoencoder13.3 Denoising Autoencoder13.4 Principal Component AnalysisSummary 上节课介绍了神经网络，神经网络的核心是通过一层层的感知器从输入数据中提取模式特征，关键是求解每一层的权重向量，通过反向传播结合梯度下降算法可以很容易的求解出来。那么神经网络应该
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2023-09-22 11:52:05
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神经元与神经网络1 什么是神经网络和神经元2 神经网络的种类2.1 单层神经网络2.2 感知机2.3 多层神经网络3 神经元的工作方式3.1 激活函数3.2 参数初始化4 神经网络的搭建4.1 通过Sequential构建4.2 利用function API构建4.3 通过model的子类构建5 小结 1 什么是神经网络和神经元人工神经网络（英语：Artificial Neural Networ
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2023-09-05 18:44:26
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人工智能与神经网络之间有什么关系？神马？你接触了神经网络？真了不起，人工智能与神经网络没有直接关系（神经元芯片出来后，会怎么样就不知劳），只是人工智能模仿了神经网络的部分功能，过50年后，也许能够完全模仿，期间计算机技术能按照现在的发展速度去发展话，是有可能的。真的实现的那一天，人类未日是不是就会到来？谷歌人工智能写作项目：小发猫人工智能，机器学习，神经网络，深度神经网络之间的关系是什么？这些概念
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2024-01-10 14:07:37
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0.怕了怕了，看网络来自Facebook，发表到了ICCV2019。 对传统的convolution进行改进，降低空间冗余。1.motivationreducing both memory and computation cost. 这篇文章，也是发现了在自然图像中，图像可以分为高低频率。如下图： 可以看出，高频部分多对应于图像的global信息，而低频则对应一些纹理信息。图像的频率是表征图像中灰
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2024-01-11 13:11:36
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文章目录一、摘要和总结存在的问题方法的优势二、具体的方法1、移动物体检测和特征提取层2、特征存储3、超级字典4、新颖的检测层5、相似度检测器6、相关阈值三、几个疑问小结 一、摘要和总结检测出正确的回环在视觉SLAM中是至关重要的，它能够帮助重定位、提高地图的精度、帮助配准算法获得更精准和一致的结果。但是回环检测的结果会被多种因素所影响：光照条件季节变化不同视角移动物体这篇文章提出了一个新颖的方法
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2023-11-21 20:08:28
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浅层神经网络与深层神经网络
神经网络是一种受生物神经系统启发的机器学习模型，可以用于各种任务，如图像分类、语音识别和自然语言处理等。神经网络由多个神经元组成，这些神经元通过权重连接在一起，形成网络。这些权重可以通过训练来学习，使得神经网络能够对输入数据进行准确的预测。
浅层神经网络是最简单的神经网络形式，通常由一个输入层、一个隐藏层和一个输出层组成。每个神经元都与上一层和下一层的神经元相连。浅
原创
2023-09-15 22:57:10
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脑机接口(BCI)利用神经活动作为控制信号，可以与计算机直接通信。这种神经信号通常从各种研究充分的脑电图(EEG)信号中选择。对于给定的脑机接口(BCI)范式，特征提取器和分类器是针对其所期望的脑电图控制信号的不同特征而定制的，这限制了其对特定信号的应用。卷积神经网络(Convolutional neural networks，CNNs)已被用于计算机视觉和语音识别中进行自动特征提取和分类，并成功
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2023-08-18 16:19:18
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1.深度学习的概念深度学习（deeping learning）是机器学习的分支，是一种以人工神经网络为架构，对数据进行特征学习的算法。2.机器学习与深度学习的区别2.1区别1：特征提取 从特征提取角度： 1.机器学习没有人工的提取的过程 2.深度学习没有复杂的人工提取的过程，特征提取的过程可以通过神经网络自动完成2.2 区别2：数据量 从数据量角度出发： 1.深度学习需要大量的训练数据集，会有更高
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2024-01-12 09:51:34
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作者：Steeve Huang编译：ronghuaiyang 导读 给大家介绍目前非常热门的图神经网络，包括基础和两个常用算法，DeepWalk和GraphSage。近年来，图神经网络(GNN)在社交网络、知识图谱、推荐系统甚至生命科学等各个领域得到了越来越广泛的应用。GNN具有对图中节点间依赖关系建模的强大功能，使得图分析相关研究领域取得了突破。本文会介绍图神经网络的基本原理，以及两种更高级
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2024-02-05 16:50:12
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概述到目前为止，我们已经处理了整个输入（例如，在整个输入中应用过滤器以提取特征），但我们也可以按顺序处理我们的输入。例如，我们可以将文本中的每个标记视为时间事件（时间步长）。我们可以一次处理每个时间步，并在处理完最后一个时间步（令牌）后预测类别。这是非常强大的，因为该模型现在有一种有意义的方式来解释我们序列中标记的顺序并进行相应的预测。 多变的描述ñ批量大小和嵌入维度H# 隐藏单元在HHRNN
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2023-05-23 22:10:53
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普通神经网络与卷积神经网络手写数字识别对比------基于tensorflow前言数据集代码普通神经网络卷积神经网络终末 前言今天上午花了几个小时的时间把电脑清理了一下，把anaconda、tensorflow-gpu等东西都重新安装了一遍，现在电脑可以用GPU来跑这些神经网络的代码了。下面开始介绍： 关于神经网络和卷积神经网络的内容，我并不觉得我能比的大佬讲得更好，所以我直接跳过这方面
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2023-11-08 10:02:39
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两类数据点。均值为2，方差为1正态分布100个随机点。标记为蓝色。均值为-2，方差为1正太分布100个随机点，标记为黄色。数据集制作如下利用神经网络网络进行分类结果如下 ： 代码如下 pytorch1.6+python3.6import torch
from torch.autograd import Variable
import torch.nn.functional as F
import
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2024-04-02 14:59:05
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深度学习笔记（4） 浅层神经网络1. 神经网络概述2. 激活函数3. 激活函数的导数4. 神经网络的梯度下降5. 随机初始化 1. 神经网络概述神经网络看起来是如下: 有输入特征x1、x2、x3，它们被竖直地堆叠起来，包含了神经网络的输入,这叫做神经网络的输入层 然后这里有另外一层,他的数据无法在训练集中看到，称之为隐藏层 最后一层只由一个结点构成，它负责产生预测值,而这个只有一个结点的层被称为
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2023-08-27 21:43:32
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GNN-Graph Neural Networks0 前言1 图神经网络和以往深度学习的区别2 图神经网络的特点 参考知乎：https://zhuanlan.zhihu.com/p/1365216250 前言图神经网络有很多比较好的综述：1、Graph Neural Networks: A Review of Methods and Applications. 2、A Comprehensive
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2023-10-20 19:13:03
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前言：现在网络上有很多文章，数据和代码都不全，胖哥对此重新梳理后，把用到的数据和代码全部奉上，如果想直接要数据和代码，请查看文章最后！！！ 概述：人工神经网络是一种经典的机器学习模型，随着深度学习的发展神经网络模型日益完善.联想大家熟悉的回归问题， 神经网络模型实际上是根据训练样本创造出一个多维输入多维输出的函数， 并使用该函数进行预测， 网络的训练过程即为调节该函数参数提高预测精度的过
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2024-03-07 14:21:22
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感觉一个很有意思的问题，对于逻辑回归来说，在进行gradient descent时，是可以通过矩阵求导的方式来做的，但需要注意的是，假设h_theta_X - Y（比如100*1）是一个列向量，我们感兴趣的是sigmoid(h_theta_X-Y)（也是100*1）对X的倒数，所以这里会得到一个100*100的矩阵，但仅在对角线上有值，其他均为0。（换句话说，theta（一维，这是逻辑回归和神经网
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2023-11-27 22:46:27
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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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2023-07-24 07:59:02
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第九章 基于opencv的神经网络简介1 人工神精网络ann 2 人工神精网络的结构输入层网络的输入数目如动物有体重,长度,牙齿三个属性,网络则需要三个输入节点中间层 输出层与定义的类别数相同,如定义了猪,狗,猫,鸡,则输出层的数目为4 创建ANN常见规则神经元数 位于输入/输出层之间, 接近输出层较小的输入,神经元数=(输入+输出
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2024-05-23 07:39:32
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神经网络+FastText一、神经网络基础1.1 前馈神经网络1.1.1 神经元模型1.1.2 前馈神经网络1.1.3 网络层数1.1.4 输入层1.1.5 输出层1.1.6 隐藏层1.1.7 隐藏单元1.1.8 激活函数1.1.9 前馈神经网络与反向传播算法（推导过程）1.2 感知机1.2.1 感知机的原理1.2.2 点到线的距离1.2.3 样本到超平面的距离1.2.4 超平面1.2.5 感知
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2023-10-12 11:40:20
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人工神经网络(ANN) 简称神经网络(NN)，能模拟生物神经系统对物体所作出的交互反应，是由具有适应性的简单单元(称为神经元)组成的广泛并行互连网络。1 神经元1.1 M-P 神经元x1,x2,...,xnx1,x2,...,xn，传递过来作为输入信号，并通过带权重 (w1,w2,...,wnw1,w2,...,wn) 的连接 (connection) 继续传
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2023-07-25 18:44:03
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