系列文章：《Neural Networks and Deep Learning》读书笔记系列：1.识别手写字反向传播算法如何工作NNDL: 改进神经⽹络的学习⽅法神经⽹络可以计算任何函数的可视化证明上一章提到了神经网络的一种普遍性，比如说不管目标函数是怎样的，神经网络总是能够对任何可能的输入得到一个近似的输出。普遍性告诉我们神经⽹络能计算任何函数；而实际经验依据提⽰深度⽹络最能适⽤于学习能够解决许
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2024-01-13 22:57:30
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大家好，我是小木，小木课堂又开课了o(∩_∩)o 。 哈哈，今天我要讲的是卷积神经网络（CNN Convolutional Neural Network）。看这个名字，卷积神经网络（CNN），好TMD高大上啊，听起来挺唬人的，其实也就那么回事儿，当初我讲过深度信念神经网络（DBN），也讲过生成式对抗网络（GAN），这都是深度学习中的算法。这些东西说实话差不了多少，都是BP的改
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2024-01-31 00:46:52
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---------内容大纲---------1、神经网络和机器学习2、深度学习应用领域3、深度学习怎么火起来4、深度学习的短板---------------------------一、神经网络和深度学习1、 神经网络不是算法，而是一种特征提取的方法，现在建模拼的不是算法，而是数据；传统的机器学习（范畴：AI>机器学习>深度学习）的基本步骤如下，这些环节里面最难的是特征工程。2、传统机器
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2024-03-01 15:31:47
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图：pixabay作者：Faizan Shaikh「机器人圈」编译：嗯~阿童木呀、多啦A亮 如果你一直在关注数据科学/机器学习等相关领域，那么你一定不会错过有关深度学习和神经网络的任何动态。组织正在寻找一些深谙深度学习技能的人，无论他们将深度学习的知识用于何处。从开启竞争到开源项目再到巨额奖金，人们正在试图尝尽一切办法来挖掘这个领域有限的人才资源。如果你对深度学习的发展前景充满憧憬和期望，但还不曾
Arm已经在其Cortex-M架构中添加了神经网络处理指令，针对物联网网络外部边缘的产品，例如可以识别少量语音而无需连接到云的设备，例如人声唤醒命令。 “M-Profile Vector Extensions”（MVE）已经在“Helium”品牌下宣布，与该公司的高端Cortex-A内核的Neon SIMD（单指令多数据）扩展非常类似。氦扩展还将处理数字信号处理，提供比现有DSP指令更高的性能，这
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2024-02-04 01:45:26
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卷积神经网络（CNN）卷积神经网络和前几次介绍的神经网络非常相似：它们都是由神经元组成，神经元中有具有学习能力的权重和偏差。每个神经元都得到一些输入数据，进行内积运算后再进行激活函数运算。整个网络依旧是一个可导的评分函数：该函数的输入是原始的图像像素，输出是不同类别的评分。在最后一层（往往是全连接层），网络依旧有一个损失函数（比如SVM或Softmax），并且在神经网络中我们实现的各种技巧和要点依
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2023-10-15 11:12:58
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文章目录远程监督PCNN关系抽取PCNN方法论向量表达卷积层分段最大池化层Softmax层多实例学习Reference Tensorflow2.2实现，见github仓库。 远程监督关系抽取训练集标注成本高，一般使用远程监督方法（半监督）自动标注数据。远程监督假设，若知识库中两个实体具有某种关系，则任何包含这两个实体的句子都具有这种关系。下图为使用远程监督自动标注数据的实例，其中第一句标注正确，
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2023-11-12 11:31:29
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第6章 卷积神经网络卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)是在实际应用中最为成功的一种神经网络，其专门用于处理格状结构数据，比如图片数据就可以看成是由像素组成的二维格状数据。之所以称为“卷积”是因为其数据处理方式类似于数学中的卷积操作，该网络也是人工智能领域受生物启发最成功的模型之一，该模型儿乎垄断了机器视觉方面的研究。6.1 卷积操作1.卷积的组成部分：
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2023-10-13 00:19:17
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RNN（循环神经网络）基础神经网络可以当做是能够拟合任意函数的黑盒子，只要训练数据足够，给定特定的x，就能得到希望的y，结构图如下：那么为什么需要RNN呢？ 传统神经网络只能单独处理一个个输入，前一个输入与后一个输入之间并没有关系，但是某些任务需要处理序列信息，即前面输入与后面输入存在联系。所以为了解决一些这样类似的问题，能够更好的处理序列的信息，RNN就诞生了。RNN结构如图为一个简单的循环神经
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2023-11-24 13:10:12
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自适应线性元件20世纪50年代末由Widrow和Hoff提出，主要用于线性逼近一个函数式而进行模式联想以及信号滤波、预测、模型识别和控制等。 线性神经网络和感知器的区别是，感知器只能输出两种可能的值，而线性神经网络的输出可以取任意值。线性神经网络采用Widrow-Hoff学习规则，即LMS（Least Mean Square）算法来调整网络的权值和偏置。线性神经网络在结构上与感知器非常相似，
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2023-10-18 07:28:28
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循环神经网络(RNN)，长期和短期记忆(LSTM)，这些红色和紫色的神经网络——，是时候放弃它们了！ LSTM和RNN是在20世纪80年代和90年代发明的，并在2014年复活。在接下来的几年里，他们成为解决序列学习和序列转换的方法(seq2seq)，这也使语音到文本的识别和Siri，Cortana，谷歌语音助手，Alexa的能力得到惊人的提高。 此外，不要忘记人工智能机器翻译，包括将文档翻
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2023-07-09 07:23:17
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重要！重要！重要~一、神经网络（NNet）的动机 神经网络有很久的历史，由感知机（perceptron）模型发展而来。单个的perceptron只能处理线性问题，通过组合（融合）多个perceptron，相当于一层的神经网络，能提高perceptron的能力，很容易实现逻辑与、或、非，以及凸集合，但不能实现异或运算
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2023-07-26 22:04:56
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神经网络概论作者说，神经网络并不复杂！“神经网络”一词很流行，人们通常认为它很难，但其实要简单得多。是不是这样呢？先看再说。神经网络的理解主要分为三个部分，神经元、神经网络的构建、训练神经网络。神经元——神经网络的基本单元这是2-input神经元的样子。首先神经元接受输入x1、x2，进行一些数学运算以后，然后产生一个输出y。在神经元里，通常会发生三件事：1、每个输入乘以相应的权重；2、将所有加权输
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2023-07-28 15:27:36
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深度神经网络前面的章节介绍了反向传播算法和一些常见的改进神经网络的训练效果的方法。前面还只是停留在只有一个隐藏层的神经网络。 如上图所示，这样的一个神经网络就只有输入、输出层和一个隐藏层。在手写字体识别例子中，这样一个简单的神经网络能够达到98%的正确率！可以预料到，如果增加隐藏层的层数，那么神经网络的学习能力将更加强，可以学习到更加抽象的概念。 如上所示为一包含三个隐藏层的神经网络，假如第一层
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2024-01-12 14:14:03
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【1】LeNet（1986）（1）模型（2）目的 数字识别（3）层数输入尺寸：32*32卷积层：2个池化层：2个全连接层：2个输出层：1个（10个类别）（4）特点ReLU ，ReLU比tanh要快，非线性非饱和函数比非线性饱和函数要快双GPU并行运行LRN局部响应归一化Overlapping Pooling防止过拟合：数据增强，dropout（5）名词解释（
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2024-01-19 22:40:44
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自从人工神经网络（ANN）在函数逼近、模式识别、建模仿真等领域的应用取得显著成效以来，就一直遭受到一项指控：ANN is one kind of black box models！当然，这项“罪名”成立与否并无定论，但终究影响不好。如今，大部分应用者都认为ANN是黑箱模型。在ANN的捍卫者中，也有一部分人致力于“洗白”ANN，试图告诉大家：ANN是white box m
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2023-10-19 20:12:54
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2024-04-07 22:23:14
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训练一个图像识别分类的卷积神经网络，使用什么配置的电脑比较好。看你的描述这么专业，最后怎么问的有点外行，既然系统做图像识别的学习，肯定是需要大数据配合，电脑哪里处理的了，要用服务器，如果是初级应用，那么性能不一定要多强，两台入门级的服务器吧，因为可以支持多线程处理，为了节约，可以买国产的塔式服务器，便宜而且可以不用机柜，现在的服务器大多也都是千兆网卡了，不用特意要求，主要在内存和硬盘，现在的服务器
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2023-10-05 14:28:49
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1、背景：自组织（竞争型）神经网络 SOM是一种自组织（竞争型）神经网络，除了SOM外，其他常见的自组织（竞争型）神经网络还有对偶传播(Counter propagation)网络，自适应共振理论（Adaptive Resonance Theory）网络等。 生物学研究表明，在人脑的感觉通道上，神经元的组织原理是有序排列的。当外界的特定时空信息输入时，大脑皮层的特定区域兴奋，而且类似的外界信息在对
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2023-12-04 19:55:48
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k近邻法（KNN）knn是一种基本的分类与回归方法，其分类思想在于给定一个训练数据集，对一个新的输入实例，如果能在训练数据集中找到与该实例最邻近的k个实例，并且这k个实例的多数属于某个类，那么就把这个新的输入实例分为这个类。knn需要注意的几个术语：邻域、距离、位置、维度(影响着模型的复杂度)，下面是knn大致的一个内容。 补充： 设特征空间X是n维实数向量空间Rn，xi，xj∈X，xi=(x
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2023-10-06 23:02:23
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