文章目录什么是神经风格迁移代码实现1、导入需要的库2、下载图片3、将图片加载到程序中4、加载VGG19模型，并打印出其中所有的层5、从VGG19中挑出风格层和内容层6、改变VGG19模型7、风格计算8、建立风格迁移模型9、得到风格图片的风格特征和内容图片的内容特征10、将内容图片设置为变量11、定义优化函数12、定义损失函数13、定义每一步的梯度下降14、训练模型，优化图片15、总变分损失计算高
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2024-01-05 17:00:46
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偏差与方差主要与两个因素有关：训练集误差（train set error）、验证集误差（dev set error）接下来举例说明： 1、高方差（数据过拟合）：假设训练集误差为1%（很小）、验证集误差为16%（较大），说明训练时数据过拟合，在某种程度上，验证集并没有充分利用交叉验证集的作用，所以验证时误差过大，这种情况称为高方差。 所谓过拟
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2023-08-16 10:03:41
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最近才入门深度学习不久，在看了arxiv.org上1902这篇文章使用神经网络在不需要已知解析解情况下就能求解常微分方程及偏微分方程的数值解，精度也很不错，自己也尝试了下，最终成功复现论文作者的结果，将代码展示一下，供需要的同学使用，才疏学浅，其中可能存在的谬误还请及时评论。 论文作者采用了一个很简单的网络结构，即只有一个单隐层的前馈神经网络（NN）且只有10个神经元，其数学表达式 m是输出的个数
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2023-12-07 00:57:55
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本文主要介绍神经常微分方程背后的细想与直观理解，很多延伸的概念并没有详细解释，例如大大降低计算复杂度的连续型流模型和官方 PyTorch 代码实现等。这一篇文章重点对比了神经常微分方程（ODEnet）与残差网络，我们不仅能通过这一部分了解如何从熟悉的 ResNet 演化到 ODEnet，同时还能还有新模型的前向传播过程和特点。 其次文章比较关注 ODEnet 的反
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2024-05-28 18:20:00
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Artificial Neural networks for Solving Ordinary and Partial Differential Equations文章目录 系列文章目录前言
一、背景介绍二、方法描述
1.梯度计算三、方法说明1单元常微分方程与多元常微分方程2 Solution of single PDEs四、例子4.1 ODEs and syste
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2023-12-24 08:04:41
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Q1：卷积神经网络和神经网络分别是什么？DNN是指深度神经网络，它是一个很广的概念，某种意义上CNN、RNN、GAN等都属于其范畴之内。DNN与CNN（卷积神经网络）的区别是DNN特指全连接的神经元结构，并不包含卷积单元或是时间上的关联。DNN是指包含多个隐层的神经网络，根据神经元的特点，可以分为MLP、CNNs、RNNs等。从神经元的角度来讲解，MLP是最朴素的DNN，CNNs是encode了空
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2023-11-07 13:12:57
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循环神经网络除了有不同的设计方法之外，还能够造出一些比较实用的 “变种”，用于提高循环神经网络解决一些特定问题的能力。常用的循环神经网络变种就是双向循环神经网络和深层循环神经网络，本节将会对这两个网络变种进行简要的介绍。双向循环神经网络到目前为止，我们讨论的循环神经网络只能将状态按照从前向后的方 向传递，这意味着循环体在时刻 t 的状态只能从过去的输入序列 x(t=0) ,…, x(t-1)以及当
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2023-11-10 06:19:23
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Multivariate Time Series Forecasting with Dynamic Graph Neural ODEs1.摘要：多元时间序列预测在能源消耗和交通预测等实际应用中一直受到了广泛的关注。虽然最近的方法显示出良好的预测能力，但它们有三个基本的限制。(i).离散的神经结构：交错使用单独参数化的空间和时间块来编码丰富的潜在模式，会导致不连续的潜在状态轨迹和更高的预测数值误差(
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2024-01-12 07:56:51
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文章目录背景Cluster-GCN方法简介基本方法Cluster-GCN改进：随机多簇法扩展：深层GCN的设计与训练Cluster-GCN实践数据集采集与预处理Cluster-GCN的构建、训练与测试参考 背景图神经网络的局限性：训练效率与可扩展性。基于SGD的图神经网络的训练方法，随着图神经网络层数增加，计算成本呈指数增长；保存整个图的信息和每一层每个节点的表征到内存（显存）而消耗巨大内存（显
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2023-12-17 14:32:57
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背景近年来，人工智能在传统自然科学问题上开始发挥越来越重要的作用，在一些重要的科学问题上取得了瞩目的成果。在实际的物理、化学、生物等学科中，往往会遇到各种具有几何特征的对象，比如位置矢量、力矢量。由这些几何对象所描述的方程，其本身不依赖于坐标系的选取，也就是物理学定律的相对性。蕴藏在这些几何特征之下的，是系统所具有的对称性信息。因此如何在神经网络中保持这些几何特征与对称性，人工智能应用于自然科学问
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2024-01-05 21:40:59
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如果一个变量相对于另一个变量的条件熵为0，即H(Y|X)=0，则等价于两个变量有函数关系如果一个随机变量的熵为0，即H(X)=0，则它只有一种可能的情况Introduction生成式对抗网络(Generative Adversarial Networks, GAN)是一种在2014年被提出的一种网络结构：《Generative Adversarial Networks》那什么是GAN呢，可以用一个
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2023-12-15 22:49:17
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class model(): def __init__(self): self.txt="初始值" def forward(self): print("原函数") print("初始值",self.txt)def df(self): # 这个函数魔改前向函数 print(self.txt,"我是替代函数")net=model()# 这里可以加载预训练模型net.forward()# 任意改变初始化定义net.f.
原创
2021-05-20 18:48:09
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class model(): def __init__(self): self.txt="初始值" def forward(self): print("原函数") net.f.
原创
2022-02-19 11:41:07
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改善深层神经网络：超参数调试、正则化以及优化Improving Deep Neural Networks Hyperparameter tuning, Regularization and Optimization本章设计超参数调优，如何构建数据，以及如何确保优化算法的快速运行。神经网路机器学习的问题，然后是随机神经网路在配置训练，验证和测试数据集的过程中做出正确决策。数据的分配通常是验证集、测试
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2024-01-19 23:33:24
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七、激活函数的使用 通过之前的学习我们都了解到了激活函数的作用，现在我们将会讲解一下激活函数在不同的神经网络中的应用： 1、首先是sigmoid 函数： a=11+e−z 它的图像可以表示为： 但是这个激活函数多使用在二分分类输出的神经网络，因为需要寻找1和0值，所以在一般的神经网络中我们很少使用这个激活函数。对应的导数为： g′(z)=a(1−a) 这为后面的计算节省了很多时间。 2
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2024-01-10 20:01:43
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卷积神经网络一、卷积神经网络与BP网络（传统前馈神经网络）相比具有以下特点：（1）、采取局部连接（稀疏连接），减少了所需参数； （2）、可直接处理二维数据，故常被用于图片处理操作； （3）、具有三个基本层——卷积层、池化层、全连接层：卷积层CNN算法常用于图片处理，其中卷积层是通过多个卷积核对输入的图片像素矩阵进行局部连接，通过权值共享与卷积的方式进行图片的特征提取得到特征映射数据。（所以卷积核又
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2023-09-15 15:36:43
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谷歌实际操作已经有3年了为什么还是没有将网络的能力指数增加 原因是为什么 这萝卜还用说 坑一定是现在的神经网络本质就是无法指数级别优化的所以谷歌填坑这么多年仍然没有填好,但是走向正确的道理之前一定是经过错误,才能避免错误的 如果谷歌得到了什么启示,目前的神经网络会得到很大的改进,或者是颠覆的创造.人类的基因也是如此的, 我们的染色体经过不断的自我复制的过程中进步,但是基因不过是一个编码而已真正强大
原创
2022-04-06 10:13:22
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1 基本概念BP神经网络是一种通过误差反向传播算法进行误差校正的多层前馈神经网络，其最核心的特点就是：信号是前向传播，而误差是反向传播。前向传播过程中，输入信号经由输入层、隐藏层逐层处理，到输出层时，如果结果未到达期望要求，则进入反向传播过程，将误差信号原路返回，修改各层权重。2 BP神经网络结构BP神经网络包含输入层、隐藏层和输出层，其中，隐藏层可有多个，其中，输入层和输出层的节点个数是固定的（
原创
2021-03-23 20:00:09
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谷歌实际操作已经有3年了为什么还是没有将网络的能力指数增加原因是为什么这萝卜还用说坑一定是现在的神经网络本质就是无法指数级别优化的所以谷歌填坑这么多年仍然没有填好,但是走向正确的道理之前一定是经过错误,才能避免错误的如果谷歌得到了什么启示,
原创
2021-04-22 20:32:04
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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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