# 卷积神经网络和人工神经网络的区别
在深度学习领域中，卷积神经网络（Convolutional Neural Network，简称CNN）和人工神经网络（Artificial Neural Network，简称ANN）是两种常见的模型。它们都属于深度学习的一种，并且都可以用于图像分类、目标检测和语音识别等任务。然而，这两种模型在结构和工作原理上存在一些区别。
## 人工神经网络（ANN）
原创
2023-08-01 14:49:15
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1.简述人工智能、机器学习和深度学习三者的联系与区别。人工智能是最早出现的，也是最大、最外侧的同心圆；其次是机器学习，稍晚一点；最内侧，是深度学习，当今人工智能大爆炸的核心驱动。 人工智能——机器诠释的人类智能机器学习——实现人工智能的一种方式深度学习——一种实现机器学习的技术 2. 全连接神经网络与卷积神经网络的联系与区别。卷积神经网络也是通过一层一层的节点组织起来的。和全连
卷积神经网络卷积神经网络介绍CNN卷积层一个概念local receptive field:共享权重和偏向：feature map（特征映射）的概念池化层（pooling layer）总结 卷积神经网络卷积神经网络介绍CNN我们传统的神经网络相邻层使用完全连接的方式，也就是说神经网络中每个神经元都与相邻层的所有神经元进行连接。 传统的深度神经网络的输入和输出都是一维的神经元组成的向量,还是用之前
# 卷积神经网络和人工神经网络
人工神经网络（Artificial Neural Network, ANN）是一种受到生物神经网络启发的计算模型，被广泛应用于机器学习和人工智能领域。而卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）则是一种特殊的人工神经网络，专门用于处理图像和视频数据。
## 人工神经网络（ANN）
人工神经网络由多层神经元组成，每个神经元
# 人工神经网络和卷积神经网络实现流程
## 1. 人工神经网络（Artificial Neural Network, ANN）实现流程
### 1.1 概述
人工神经网络（ANN）是一种模拟生物神经网络工作方式的计算模型，通常由多个神经元组成的层级结构组成。ANN不断通过学习和训练来调整神经元之间的连接权重，以实现模型的预测或分类能力。
### 1.2 实现步骤
| 步骤 | 描述 |
Transformer是编码器－解码器架构的一个实践，尽管在实际情况中编码器或解码器可以单独使用。在Transformer中，多头自注意力用于表示输入序列和输出序列，不过解码器必须通过掩蔽机制来保留自回归属性。Transformer中的残差连接和层规范化是训练非常深度模型的重要工具。Transformer模型中基于位置的前馈网络使用同一个多层感知机，作用是对所有序列位置的表示进行转换。自注意力和位
2层神经网络的实现使用Numpy矩阵来实现神经网络。我们先使用最简单的网络去实现，这个神经网络去掉了偏置和激活函数，只有权重。 这里我们假设每条线上对应的权重就是各自的数字，那么如果用函数来表示的话，应该是 可以看到，这样的表示方法非常的复杂，不方便，因此我们把神经网络的表示方法，改变成矩阵的乘法形式：实现该神经网络时，要注意X ，W ，Y 的形状，特别是X和W的对应维度的元素个数是否一致。假设我
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2023-07-28 16:03:27
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一、传统神经网络和卷积神经网络比较传统的BP神经网络是一种由大量的节点（神经元）之间相互联接构成，按照误差逆向传播算法训练的多层前馈神经网络。卷积神经网络是包含卷积计算且具有深度结构的前馈神经网络。在原来多层神经网络的基础上，加入了特征学习部分，这部分可以模仿人脑对信号的处理；其中隐藏层可以进一步分为卷积层和池化层，卷积层通过一块块卷积核在原始图像上平移来提取特征，池化层是一个筛选过滤的过程。
卷积神经网络也是通过一层一层的节点组织起来的。和全连接神经网络一样，卷积神经网络中的每一个节点就是一个神经元。在全连接神经网络中，每相邻两层之间的节点都有边相连，于是会将每一层的全连接层中的节点组织成一列，这样方便显示连接结构。而对于卷积神经网络，相邻两层之间只有部分节点相连，为了展示每一层神经元的维度，一般会将每一层卷积层的节点
卷积作为神经网络的基本计算步骤，我们需要彻底的了解卷积过程中一些细节。卷积作用我现在所说的都是神经网络中，卷积的基本意义，没有涉及到更低层的意义解释，不过在文末，我链接了一些论坛中阅读量很高的解释文章，有兴趣的可以看看。对于神经网络中，做卷积，是在全连接网络基础之上发展而来的，全连接网络参数太多，优化比较困难，容易过拟合，而卷积过程能够对原始图像进行特征提取，把提取到的特征再喂给全连接网络，其实就
概念：受Hubel和Wiesel对猫视觉皮层电生理研究启发，有人提出卷积神经网络（CNN），Yann Lecun 最早将CNN用于手写数字识别并一直保持了其在该问题的霸主地位。近年来卷积神经网络在多个方向持续发力，在语音识别、人脸识别、通用物体识别、运动分析、自然语言处理甚至脑电波分析方面均有突破。 卷积神经网络与普通神经网络的区别在于，卷积神
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2023-09-18 16:08:00
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一、人工神经网络简介输入(感知)器、加权求和(信息汇聚)、传递(信息传输)器、输出(响应)器组成。激励函数、学习算法、拓扑结构。 二、人工神经网络研究热点 ①激励函数——反应神经元输入累积和与输出之间的函数关系。 激活函数的种类：线性恒等函数；阈值型激励函数(如阶跃函数)；非线性激励函数(常指sigmod函数，即S形函数，分为单极性S形函数和双极性S形
小Mi前天一不留意瞄了眼公众号，发现竟然已经有了YOLOv7，顿时感觉自己落后的不是一星半点，印象中还是YOLOv5来着，怎么大伙的科研速度跟火箭有的一拼？吓得小Mi赶紧补功课。废话不多说（是不是还是熟悉的配方），今天开始先跟大家从CNN开始复习吧~鼻祖来了好了，首先详细解释下，为什么要先从CNN 开始复习呢？因为我们常见的很多网络，比如LeNet、Alexnet、VGG、RCNN、Fast RC
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
卷积神经网络 CNN 文章目录卷积神经网络 CNN一、概述二、卷积的概念三、CNN原理3.1 卷积层3.2 池化层3.3 完全连接层3.4 权值矩阵BP算法3.5 层的尺寸设置四、CNN简单使用五、总结 一、概述 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。
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2023-07-10 16:09:28
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前几篇介绍了谱域图卷积及空域图卷积：图卷积神经网络1-谱域卷积：拉普拉斯变换到谱域图卷积图卷积神经网络2-谱域卷积：SCNN/ChebNet/GCN的引入和介绍图卷积神经网络3-空域卷积：GNN/GraphSAGE/PGC的引入和介绍图卷积神经网络4-空域卷积：空域卷积局限性分析和过平滑解决方案本篇博客主要讲解图卷积神经网络的主要应用。目录1：简介2：图卷积在交通预测上的应用（主要讲解）2.1：交
简介卷积神经网络（Convolutional Neural Network）的结构类似于神经网络，可以看做是对其的改进。它利用局部连接、权值共享、多核卷积、池化四个手段大大降低了参数的数目，使得网络的层数可以变得更深，并且能够合理的隐式的提取特征。CNN主要用来识别位移、缩放及其他形式扭曲不变性的二维图形。由于其特征检测层通过训练数据进行学习，隐式地从训练数据中进行学习，避免了显式的特征抽取；再者
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2023-08-03 15:17:58
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文章目录一、GNN简史二、GCN的常用方法及分类2.1 基于频域的方法2.2 基于空间域的方法2.3 图池化模块三、 GCN常用的基准数据集四、GCN的主要应用4.1 计算机视觉4.2 自然语言处理4.3 推荐系统4.4 交通预测4.5 生物化学五、GCN的开源库5.1 DGL（Deep Graph Library）5.2 PyG （PyTorch Geometric）六、对于GCN的未来发展方
本人对视觉Transformer(ViT)的一些总结，有不对的地方请大家指教。1. 卷积神经网络(CNN)因其自身固有的一些列优良特性，使它们很自然地适用于多种计算机视觉任务。比如平移不变性(translation equivariance)，这种特性为CNN引入了归纳偏置(inductive bias)，使之能够适应不同大小的输入图片的尺寸。2. 由于CNN中的卷积操作(convolution
卷积学习网络1.卷积神经网络简介一般的前馈神经网络权重参数矩阵过大，过拟合风险很高，并且在做图像处理时需要将图像展开为向量，这会丢失一些空间信息，于是在此基础上开发出卷积神经网络作为优化。卷积神经网络是一类包含卷积计算且具有深度结构的前馈神经网络，与普通前馈神经网络不一样的是，卷积神经网络的输入层为图像数据（32x32x3矩阵）而不是将图像数据展开为向量计算，隐含层不再仅仅是神经层简单的线性非线性
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2023-08-18 20:40:14
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