从0到1理解神经网络结构（上）一、 前言 下图为经典的神经网络，主要有三层，第一层为输入层，第二层为隐藏层，第三层为输出层。
图1 神经网络结构图 需要着重记住几点：在设计神经网络时，输入层与输出层节点是固定的，隐藏层可以随意指定。箭头方向代表模型预测过程中的流向。神经网络中最重要的是神经元之间的连线，连线对应的是不同的权重，也是神经网络预测的目标。将权重调整到最佳的状态，使网络的预
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2023-06-20 10:12:22
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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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一、CNN的基本结构：1.图像就是输入层2.接着是CNN特有的卷积层（convolution），卷积层的自带激活函数使用的是ReLU3.接着是CNN特有的池化层（pooling），4.卷积层+池化层的组合可以在隐藏层中出现很多次。也可以灵活组合，卷积+卷积+池化、卷积+卷积等5.在若干卷积层+池化层之后是全连接层（fully connected layer），其实就是DNN结构，只是输出层使用了S
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2023-05-31 01:08:02
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神经网络的原理本文重点介绍的是“多层感知器”（Multilayer Perceptron），即MLP算法，也被称为前馈神经网络，或者被称为人工神经网络（Artificial Neural Network, ANN）。线性模型的一般公式可表示为：其中y-hat表示对y的估计值，x[0]到x[p]是样本特征值，w表示每个特征值的权重，y-hat可以看成是所有特征值的加权求和，可以用下图表示这个过程：
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2023-08-31 12:24:10
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循环神经网络（RNNs）（也可以叫做递归神经网络）是一类常用于序列数据的人工神经网络，最常见得三种循环神经网络分别是：1.普通循环神经网络（vanilla RNN）2.长短期记忆（LSTM）https://www.researchgate.net/publication/13853244_Long_Short-term_Memory3.门控循环单元（GRU）https://arxiv.org/ab
一、卷积神经网络结构常见的卷积神经网络结构： 服务器上：LeNet、AlexNet、VGG、InceptionV1-V4、Inception-ResNet、ResNet 手机上：SqueezNet、NASNet二、卷积参数量的计算1、卷积层参数量需要与上一节中的进行区分卷积核计算参数进行区分卷积层参数量parameter=（W×H×C+1）*Cout其中，W为卷积核的宽；H为卷积核的高；+1为偏执
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2023-09-15 18:59:12
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1.循环神经网络的标准模型前馈神经网络能够用来建立数据之间的映射关系，但是不能用来分析过去信号的时间依赖关系，而且要求输入样本的长度固定循环神经网络是一种在前馈神经网络中增加了分亏链接的神经网络，能够产生对过去数据的记忆状态，所以可以用于对序列数据的处理，并建立不同时段数据之间的依赖关系循环神经网络是一类允许节点连接成有向环的人工神经网络。如下图：2.循环神经网络与递归神经网络&nbs
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2023-10-23 22:39:32
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文章目录1. 引言 1. 引言在深度学习十分火热的今天，不时会涌现出各种新型的人工神经网络，想要实时了解这些新型神经网络的架构还真是不容易。光是知道各式各样的神经网络模型缩写（如：DCIGN、BiLSTM、DCGAN……还有哪些？)，就已经让人招架不住了。因此，这里整理出一份清单来梳理所有这些架构。其中大部分是人工神经网络，也有一些完全不同的怪物。尽管所有这些架构都各不相同、功能独特，当我在画它
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2024-01-16 20:44:07
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使用 NumPy 库手撸一个 BP 神经网络，实现了数字汉字识别的功能，其中训练集准确率为 96% 、测试集的准确率为 70% 。
Neural networksVisualizing the data在这一部分，首先需要加载数据并随机输出几个图像。加载的数据有 \(15000\) 个训练样本（training examples），每一个训练样本是一个 \
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2023-05-18 22:40:47
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卷积神经网络是一种特殊的多层神经网络，像其它的神经网络一样，卷积神经网络也使用一种反向传播算法来进行训练，不同之处在于网络的结构。卷积神经网络的网络连接具有局部连接、参数共享的特点。局部连接是相对于普通神经网络的全连接而言的，是指这一层的某个节点只与上一层的部分节点相连。参数共享是指一层中多个节点的连接共享相同的一组参数。 一个典型的神经网络的结构是全连接的，即某一层的某个节点与上一层的
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2024-04-20 15:06:23
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浅层神经网络(Shallow neural networks)神经网络概述（Neural Network Overview）公式3.1建立联系。 图3.1.1 :公式3.1： $$ \left. \begin{array}{l} x\ w\ b \end{array} \right} \implies{z={w}^Tx+b} $$如上所示，首先你需要输入特征$x$，参数$w$和$b$，通过这些你就
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2023-12-11 17:32:35
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简述人工神经网络的结构形式神经网络有多种分类方式，例如，按网络性能可分为连续型与离散型网络，确定型与随机型网络:按网络拓扑结构可分为前向神经网络与反馈神经网络。本章土要简介前向神经网络、反馈神经网络和自组织特征映射神经网络。前向神经网络是数据挖掘中广为应用的一种网络，其原理或算法也是很多神经网络模型的基础。径向基函数神经网络就是一种前向型神经网络。Hopfield神经网络是反馈网络的代表。Hvpf
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2023-10-23 13:10:41
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人工神经网络(ANN)起源于对生物神经元的研究。它是基于真实人脑神经结构、功能和特性，抽象模拟成的一种信息处理系统。由于神经元之间不同的连接方式，从而构成了不同结构的神经网络。主要应用：信息处理（回归&预测）；模式识别；人工智能一、神经元介绍 一个神经元具有多个树突，主要用来接受传入信息。信息通过树突传递进来后经过一系列的计算（细胞核）最终产生一个信号传递到轴突。轴突只有一条，轴突尾端有许
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2023-07-12 11:34:06
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线性回归、对数几率回归模型，本质上是单个神经元。计算输入特征加权和。偏置视为每个样本输入特征为1权重，计算特征线性组合。激活(传递)函数 计算输出。线性回归，恒等式(值不变)。对数几率回归，sigmoid。输入->权重->求和->传递->输出。softmax分类含C个神经元，每个神经元对应一个输出类别。XOR异或运算，无法通过线性模型解决。sigmoido类型神经元要求数据
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2023-10-11 08:57:38
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前馈神经网络 多层感知器与卷积神经网络，信息按照一个方向流动Recurrent Neural Network , RNN 信息循环流动两种循环神经网络==原始的循环神经网络和目前常用的长短时记忆网络循环神经网络指的是网络的隐含层输出又作为其自身的输入。Wxh,bxh,whh,bhh, why,bhyx: h y自己可以看到循环神经网络示意图设置一个有限的循环次数，将其展开后相当于堆叠多个共享隐含层
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2024-01-06 22:28:56
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循环神经网络1. 循环神经网络1.1 什么是循环神经网络？1.2 循环神经网络的网络结构1.3 损失函数1.4 循环神经网络存在的问题2. LSTM2.1 LSTM 的网络结构2.2 LSTM 单元解读 1. 循环神经网络1.1 什么是循环神经网络？循环神经网络（Recurrent Neural Network , RNN）是专门用来处理序列数据的神经网络，它能够挖掘数据中的时序信息以及语义信息
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2023-09-25 21:39:22
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正确的优化算法可以成倍地减少训练时间许多人在训练神经网络时可能会使用优化器，而不知道该方法称为优化。优化器是用于更改神经网络属性（例如权重和学习率）以减少损失的算法或方法。 文章目录梯度下降随机梯度下降小批量梯度下降其它优化算法各个优化算法比较动态图福利赠书推荐内容简介 梯度下降梯度下降是最基本但使用最多的优化算法。它在线性回归和分类算法中大量使用。神经网络中的反向传播也使用梯度下降算法。梯度下降
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2023-08-10 01:23:39
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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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一、从根本理解BP神经网络BP神经网络是一种多层前馈神经网络，特点是：信号向前传播，误差反向传播。通俗理解就是，BP神经网络通过层与层向前传播，得到最终实际输出后，与期望输出做对比，通过“梯度下降”策略，逐层调节权重和阈值，最终得到与期望输出在误差允许范围内的神经网络模型。二、基础知识（神经元模型和激活函数）神经元的模型（阈值加权和），简称为M-P模型，，是神经网络的处理单元。每个符号在图中都有对
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2023-08-30 14:53:47
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回归正题，今天要跟大家分享的是一些 Convolutional Neural Networks（CNN）的工作。大家都知道，CNN 最早提出时，是以一定的人眼生理结构为基础，然后逐渐定下来了一些经典的架构——convolutional 和 pooling 的交替，最后再加上几个 fully-connected layers 用作最后做 prediction 等的输出。然而，如果我们能“反思”经典，
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2023-11-23 14:40:25
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