前言过去的十多年中，神经网络在图像和文本等结构化数据中已经表现的十分出色。CNN，RNN，自编码器（Autoencoders）等很多流行的模型在以矩阵或向量作为输入的结构形式数据上都能很好地工作，我称这些结构化的数据为表格数据。而这些模型在非结构化数据上的表现怎样呢？比如最近大家在研究中频繁碰到的图结构数据，如果不将这些非结构化的图数据经过复杂的转换变为表格格式的话，使用传统的方法基本无从下手，那
1人工神经网络人工神经网络（Artificial Neural Networks，简写为ANNs）也简称为神经网络（NNs）或称作连接模型（Connection Model），它是一种模仿动物神经网络行为特征，进行分布式并行信息处理的算法数学模型。这种网络依靠系统的复杂程度，通过调整内部大量节点之间相互连接的关系，从而达到处理信息的目的。 人工神经网络：是一种应用类似于大脑神经突触联接的结构进行信
卷积神经网络和普通神经网络非常类似。卷积神经网络由神经元组成，每个神经元包含权重weight和谝置bias；它接收上一层输入，和权重相乘，通常再经过一个非线性函数（可选）输出。整个网络拟合一个可微分的score function:从原始图像到每类别得分。在最后一层（全连接层）包含一个loss function（例如SVM/Softmax），常规神经网络用到的技巧，卷积神经网络通常也适用。架构总览上
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2023-08-27 01:10:06
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神经网络算法是由多个神经元组成的算法网络。每一个神经元的作用是这样的：
输入是多个值，输出是一个值。
其会先将多个输入值线性组合，然后把线性组合得到的值进行非线性的映射（要求映射函数可微，因为在反向传播时需要其可导），如常见的非线性映射函数为Sigmoid函数：神经网络是多层的，每一层有多个神经元，上一层神经元的输出作为下一层每个神经元的一个输入。反向传播算法：输出层的神经元的输出和实际值有一定误
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2018-12-23 00:30:00
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在前面，我们分别使用逻辑回归和 softmax 回归实现了对鸢尾花数据集的分类，逻辑回归能够实现线性二分类的任务，他其实就是最简单的神经网络——感知机。 而softmax回归则实现的是多分类任务，它也可以看做是输出层有多个神经元的单层神经网络。 下面，使用神经网络的思想来实现对鸢尾花数据集的分类，这个程序的实现过程和 softmax 回归几乎是完全一样的。在使用神经网络来解决分类问题时，首先，要设
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2023-09-02 00:00:30
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【翻译自 ： Neural Network Models for Combined Classification and Regression】 【说明：Jason Brownlee PhD大神的文章个人很喜欢，所以闲暇时间里会做一点翻译和学习实践的工作，这里是相应工作的实践记录
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2023-10-23 22:47:47
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随着深度学习的飞速发展，已经创建了完整的神经网络体系结构主机，以解决各种各样的任务和问题。尽管有无数的神经网络架构，但对于任何深度学习工程师来说，这里有11种必不可少的知识，它们分为四大类：标准网络，递归网络，卷积网络和自动编码器。标准网络1 | 感知器感知器是所有神经网络中最基础的，是更复杂的神经网络的基本构建块。它仅连接输入单元和输出单元。2 | 前馈网络前馈网络是感知器的集合，其中存在三种基
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2023-09-15 10:52:04
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HAWQ：基于 Hessian 的混合精度神经网络量化摘要动机方法海森方法的有效性分析海森矩阵方法推导根据幂迭代求海森矩阵的最大特征值根据海森矩阵最大特征值确定量化精度与顺序实验结果ResNet20 On CIFAR-10ResNet50 on ImageNetSqueezeNext on ImageNetInception-V3 on ImageNet消融实验海森混合精度量化的有效性Block
卷积神经网络每层提取的特征是什么样的卷积神经网络是一个多层的神经网络，每层由多个二维平面组成，而每个平面由多个独立神经元组成。图：卷积神经网络的概念示范：输入图像通过和三个可训练的滤波器和可加偏置进行卷积，滤波过程如图一，卷积后在C1层产生三个特征映射图，然后特征映射图中每组的四个像素再进行求和，加权值，加偏置，通过一个Sigmoid函数得到三个S2层的特征映射图。这些映射图再进过滤波得到C3层。
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2023-10-09 21:24:11
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1.深层神经网络深层神经网络其实就是包含更多的隐藏层神经网络。下图分别列举了逻辑回归、1个隐藏层的神经网络、2个隐藏层的神经网络和5个隐藏层的神经网络它们的模型结构。命名规则上，一般只参考隐藏层个数和输出层。例如，上图中的逻辑回归又叫1 layer NN，1个隐藏层的神经网络叫做2 layer NN，2个隐藏层的神经网络叫做3 layer NN，以此类推。如果是L-layer NN，则包含了L-1
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2023-10-30 23:46:24
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前言卷积神经网络在图像数据的处理中大放异彩。最早发布的卷积神经网络LeNet已经能取得与支持向量机相媲美的结果，深度学习时代又诞生了各种深度网络，特点和适用背景也各不相同。本文按时间顺序介绍几种经典的卷积神经网络模型，内容包括其特点、原理、模型结构及优缺点。一、LeNet发布最早的卷积神经网络之一，它结构简单，只有五层，包括两个卷积层和三个全连接层。该网络在当时的一个主要应用场景是手写数字识别。该
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2023-10-13 00:01:51
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目录1 神经网络的搭建1.1 通过Sequential构建1.2 利用function API构建1.3 通过model的子类构建2 神经网络的优缺点2.1 优点2.2 缺点3 总结 1 神经网络的搭建接下来我们来构建如下图所示的神经网络模型：tf.Keras中构建模有两种方式，一种是通过Sequential构建，一种是通过Model类构建。前者是按一定的顺序对层进行堆叠，而后者可以用来构建较复
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2023-09-25 10:34:04
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神经网络的搭建课分四步完成：准备工作、前向传播、反向传播和循环迭代。 √0.导入模块，生成模拟数据集； import 常量定义 生成数据集 √1.前向传播：定义输入、参数和输出 x= y_= w1= w2=
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2019-05-27 09:45:00
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神经网络模型是深度学习中需要考虑的，学习深度学习方向的朋友对神经网络模型都有一些了解。为增进大家对神经网络模型的认识，本文将对神经网络模型以及神经网络模型的机理结构予以介绍。如果你对神经网络模型具有兴趣，不妨继续往下阅读哦。模拟人类实际神经网络的数学方法问世以来，人们已慢慢习惯了把这种人工神经网络直接称为神经网络。神经网络在系统辨识、模式识别、智能控制等领域有着广泛而吸引人的前景，特别在智能控制中
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2023-07-25 11:31:42
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神经网络可以通过 torch.nn 包来构建。现在对于自动梯度(autograd)有一些了解，神经网络是基于自动梯度 (autograd)来定义一些模型。一个 nn.Module 包括层和一个方法 forward(input) 它会返回输出(output)。例如，看一下数字图片识别的网络：这是一个简单的前馈神经网络，它接收输入，让输入一个接着一个的通过一些层，最后给出
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2023-10-17 10:35:57
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一、前馈神经网络基本模型前馈神经网络是最基本的神经网络，其中的一些基本概念在神经网络的研究中被广泛的使用。一个前馈神经网络可以看做是一个函数 fθ:x→y 其中输入
x∈Rn，输出
y∈Rm，函数的行为通过参数
θ∈Rp 来决定。 构造一个神经网络，需要的各个要素如下：1、神经元模型神经元模型是构建神经网络的基本模块。神经元模型的要素如下：每个神经元的输入为一个向量 x∈Rn，输
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2023-08-08 13:30:42
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LeNet-5模型第一层，卷积层第二层，池化层第三层，卷积层第四层，池化层第五层，全连接层第六层，全连接层第七层，全连接层 LeNet-5 模型是 Yann LeCun 教授于1998 年再论文Gradient“based learning applied to document recognition中提出的，它是第一个成功应用于数字识别问题的卷积神经网络。第一层，卷积层这一层的输入就是原始的
1、概述 本来想用卷积神经网络来预测点东西，但是效果嘛......，还是继续学习图像类的应用吧～前面学习的神经网络都是一些基础的结构，这些网络在各自的领域中都有一定效果，但是解决复杂问题肯定不够的，这就需要用到深度神经网络。深度神经网络是将前面所学的网络组合起来，利用各自网络的优势，使整体效果达到最优。这一节就简单的记下一些常用的深度神经网络模型，因为tensorflow等框架都将这些网络实现了，
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2023-10-03 20:24:38
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随着人工智能技术的不断发展，自然语言处理技术也日益成熟。基于神经网络的大模型在自然语言处理中发挥了越来越重要的作用。本文将重点介绍基于神经网络的大模型在自然语言处理中的应用，并突出其中的重点词汇或短语。一、神经网络与自然语言处理神经网络是一种模拟人脑神经元网络结构的计算模型，由多个神经元相互连接而成。每个神经元接收输入信号，并经过激活函数处理后输出信号。神经网络可以学习并模拟人的认知和决策过程。自
目录1.卷积神经网络特点概述2.卷积神经网络在图像任务方面的优势概述3.传统神经网络的缺点3.1.庞大的参数3.2.丢失像素间的信息3.3.制约网络深度的发展4.卷积神经网络的三大核心思想4.1.局部感知4.2.权值共享4.3.下采样技术5.可视化手写字体的网络特征5.1.LeNet5的训练5.2.可视化特征向量5.3.获取最好的保存的模型5.4.获取特征的输出1.卷积神经网络特点概述卷积神经网络
