深度学习的3个主要步骤如下：定义一个函数集F。定义一个评价函数：其输入是F中的某个函数f（实际上是决定了函数表达式的参数），输出是f的好坏。从F中找到一个最好的函数。神经网络其实就是一个函数集，我们通过定义神经网络的结构，决定了函数的一般形式。神经网络的参数则决定了 函数的表达式，这些参数是计算机根据一定的规则学习的。定义函数集在上一节中，我们已经定义了一个简易的神经网络，其代码如下：#神经网络
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2023-09-03 09:33:02
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一 、基本概念 1.基于 w Tensorflow 的 的 NN ： 用张量表示数据，用计算图搭建神经网络，用会话执行计算图，优化线上的权重（参数），得到模型。 2. 张量：张量就是多维数组（列表），用“阶”表示张量的维度。
搭建TensorFlow环境一、实验介绍1.1 实验内容TensorFlow 是 Google 开发的一款神经网络的 Python 外部的结构包，也是一个采用 数据流图 来进行数值计算的开源软件库。它被用于语音识别或图像识别等多项机器深度学习领域，它可在小到一部智能手机、大到数千台数据中心服务器的各种设备上运行。本实验学习 TensorFlow 的基础操作，并用其实现经典的 卷积神经网络 （Con
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2023-08-23 17:57:44
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训练集（Training set）作用是用来拟合模型，通过设置分类器的参数，训练分类模型。后续结合验证集作用时，会选出同一参数的不同取值，拟合出多个分类器。验证集(Cross Validation set)作用是当通过训练集训练出多个模型后，为了能找出效果最佳的模型，使用各个模型对验证集数据进行预测，并记录模型准确率。选出效果最佳的模型所对应的参数，即用来调整模型参数。如svm中的参数c和核函数等
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2023-09-10 21:33:20
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小白也能看懂的TensorFlow上手系列作者 | Divyanshu Mishra编译 | VK来源 | Towards DataScience 卷积神经网络是一种特殊的神经网络结构，是自动驾驶汽车、人脸识别系统等计算机视觉应用的基础，其中基本的矩阵乘法运算被卷积运算取代。
它们专门处理具有网格状拓扑结构的数据。
例如，时间序列数据和图像数据可以看作是一个二维像素网格。
本文涉及到的是中国大学慕课《人工智能实践：Tensorflow笔记》第四讲第六节的内容，通过tensorflow实现神经网络参数的acc/loss可视化，从而查看网络的训练效果。准确率acc与损失值loss的保存在下面所示的代码中，model.fit执行网络的训练时，已经同步记录了acc和loss的信息，保存在history中。# 第五步，执行训练
history=model.fit( 训练集数据
在神经网络训练中，可以利用tensorboard进行查看loss曲线及graph图，但是比较麻烦，本人想在训练代码中加入一段代码，实现train_loss及val_loss的实时动态变化，方便观察损失函数变化来调整网络参数。 本方法亦可用于其他动态曲线显示，实现起来代码比较简单，容易理解#首先定义了横坐标和总坐标数组
x = []#用于存放横坐标
t_loss = []#用于存放train_los
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2023-05-22 11:51:35
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定义卷积神经网络代码如下：定义一个神经网络import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F
# 定义网络时一般是集成torch.nn.Module模块
class Net(nn.Module):
def __init__(self):
super(Net, self).__init__()
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2023-09-20 13:04:54
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本文主要参考Pytorch的官方教程编写，主要介绍神经网络的训练过程以及pytorch训练神经网络过程中使用的模块以及它们的作用。一、典型的神经网络训练过程1、定义一个包含可训练参数的神经网络； 在定义神经网络时只需要定义__init__方法和forward函数，backward函数（用于计算梯度）会用autograd来自动定义。其中，可训练参数一般指在训练中可以改变的参数，下面展示pytorch
这个系列记录下自己的深度学习练习，本文主要尝试了使用简单的卷积神经网络（CNN）解进行机器学习，因为数据样本贴合度可能不hi很好，实际效果并不是很明显。请读者理解原理就好，本人也是在不断摸索中。这个系列一开始曾经用二维卷积神经网络对图像数据进行应用，本文主要是使用一维卷积神经网络，对序列数据进行机器学习，可以理解为将原始数据变换为一维的序列段，与二维卷积神经网络一样，这一步运算的作用
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2023-05-18 15:37:44
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卷积神经网络算法是什么？一维构筑、二维构筑、全卷积构筑。卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetworks,CNN）是一类包含卷积计算且具有深度结构的前馈神经网络（FeedforwardNeuralNetworks），是深度学习（deeplearning）的代表算法之一。卷积神经网络具有表征学习（representationlearning）能力，能够按其阶层结构对输入信息进行平
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2023-08-11 17:26:21
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1.神经网络的数据表示：张量张量对于深度学习领域是非常重要的，重要到Google的TensorFlow都是以它来命名的，接下来我们将学习有关张量的一些基本知识。张量的定义：张量其实就是一个数据容量，它包含的数据几乎是数值数据，因此它也是数字的容器。神经网络示例中的数据都是储存在多维numpy数组（张量）中。一般来说，所有机器学习系统都是使用张量作为基本数据结构。张量的种类：标量（0D张量）：仅包含
文章目录前言一维卷积Conv1d二维卷积Conv2d三维卷积Conv3d卷积中的特征图大小计算方式总结 前言一般来说，一维卷积用于文本数据，二维卷积用于图像数据，对宽度和高度都进行卷积，三维卷积用于视频及3D图像处理领域（检测动作及人物行为），对立方体的三个面进行卷积 。二维卷积的用处范围最广，在计算机视觉中广泛应用。一维卷积Conv1d一维卷积最简单，实质是对一个词向量做卷积，如下所示：图中的
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2023-07-28 23:39:00
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通过TensorFlow2.0训练神经网络模型TensorFlow v1中神经网络模型的训练TensorFlow v2中神经网络的训练梯度下降法反向传播参考资料 在神经网络优化算法中，最常用的方法是反向传播算法（backpropagation），其工作流程如下图： 如图所示，反向传播算法实现了一个迭代的过程。每次迭代的开始，都选取一部分训练数据，这一小部分数据叫做一个batch。然后，这个b
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2023-08-21 12:32:15
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训练神经网络的算法有成千上万个，最常用的有哪些，哪一个又最好？作者在本文中介绍了常见的五个算法，并从内存和速度上对它们进行对比。最后，他最推荐莱文贝格－马夸特算法。 用于神经网络中执行学习过程的程序被称为训练算法。训练算法有很多，各具不同的特征和性能。 问题界定 神经网络中的学习问题是以损失函数f的最小化界定的。这个函数一般由一个误差项和一个正则项组成。误差项评估神经网络如何拟合数据集
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2023-08-04 17:01:05
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首先想要说明构建的这个神经网络的基本结构，还是利用mnist数据集进行训练，然后因为是最简单的神经网络,所以我们设定的网络结构是两层，然后第一层256个神经元，第二层是128个神经元，既然这样的话我们就可以计算出W1,W2,b1,b2的·个数。因为输入是784个，而第一层的神经元的个数是256个所以第一层的权重w的个数就是784*256，对应的应为第一层有256个神经元所以，对应L1有256个bi
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2023-08-12 14:55:25
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本文基于matlab2020版官方网页DocumentationCrack Identification From Accelerometer Data及个人理解。该示例显示了如何使用小波wavelet和深度学习技术来检测横向路面裂缝并确定其位置。该示例演示了将小波散射序列用作门控循环单元（GRU）和一维卷积网络的输入，以便根据是否存在裂缝对时间序列进行分类。数据是从安装在前排乘客座椅车轮的转向节
目录1.算法描述2.仿真效果预览3.MATLAB核心程序4.完整MATLAB1.算法描述 卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNN）是一类包含卷积计算且具有深度结构的前馈神经网络（Feedforward Neural Networks），是深度学习（deep learning）的代表算法之一
1、cnn卷积神经网络的概念卷积神经网络（CNN），这是深度学习算法应用最成功的领域之一，卷积神经网络包括一维卷积神经网络，二维卷积神经网络以及三维卷积神经网络。一维卷积神经网络主要用于序列类的数据处理，二维卷积神经网络常应用于图像类文本的识别，三维卷积神经网络主要应用于医学图像以及视频类数据识别。2、卷积神经网络结构卷积神经网络通常包含以下几层：卷积层：卷积神经网路中每层卷积层由若干卷积单元组成
神经网络是通过梯度方反向传播来更新参数，所需的数据集一般分为训练数据和测试数据，其中训练的数据会根据有监督和无监督学习进行分类。有监督学习对于有监督学习，一般是给网络一个输入，然后再定一个网络应该的输出的数据，称为标签（label）。 然后输入数据X，会得到一组输出Y，将这个Y与X对应的Y_label进行对比，比较二者之间的差值（一般用mse或者交叉熵来刻画），然后通过这个差值去调整网络中的W和b
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2023-08-09 20:39:24
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