复杂系统与复杂网络 20世纪90年代以来，以Internet为代表的信息技术的迅猛发展使人类社
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2023-08-29 11:25:46
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机器学习与神经网络 机器学习与神经网络（二）机器学习与神经网络神经网络架构介绍感知器感知器的几何空间解析感知器的原理透析感知器的局限性。 神经网络架构介绍体系结构：指将神经元连接在一起的方法 最常见的体系结构类型是：1、前馈神经网络；2、递归神经网络；3、双向对偶网络。前馈神经网络：信息从输入单元层开始，朝着一个方向传递，通过隐藏层直至输出层（在实际中比较常用）。 如果（hidden units(
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2023-11-27 14:08:54
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神经元网络对复杂系统建模一目标Nf的训练Ng的训练对于特定输入的检测Matlab代码链接 目标Nf的训练%神经元网络Nf
u=-10:0.01:10
f=u./(1+u.^2);
plot(u,f);%实际过程
x=rand(1,400)*20-10;%区间为[-10,10]的随机采样
y=x./(1+x.^2);%训练样本
netf=feedforwardnet([20,10]);
view(
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2023-05-18 15:35:53
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什么是卷积神经网络CNN：神经网络在前面的学习中我们已经了解过很多了，其本质就是多层感知机，卷积神经网络其实也一样，但是我们可以将其看成多层感知机的变种。它成功的原因在于其所采用的局部连接和权值共享的方式：一方面减少了权值的数量使得网络易于优化，算力大大提高另一方面降低了模型的复杂度，也就是减小了过拟合的风险该优点在网络的输入是图像时表现的更为明显，使得图像可以直接作为网络的输入，避免了传统识别算
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2023-11-27 10:40:34
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传统神经网络： 是全连接形式，即样本的每个特征属性都通过所有的隐藏层节点映射，最后输出数据。由于是全连接，所以计算极为复杂，且模型不易学习。卷积神经网络：卷积神经网络(Convolutional Neural Networks, CNN), CNN可以有效的降低反馈神经网络(传统神经网络)的复杂性，常见的CNN结构有LeNet-5、AlexNet、ZFNet、VGGNet、 GoogleNet、
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2024-01-16 14:43:24
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深度学习概述理论上来说，参数越多的模型复杂度越高、容量越大，这意味着它能完成更复杂的学习任务。但一般情形下，复杂模型的训练效率低，易陷入过拟合。随着云计算、大数据时代的到来，计算能力的大幅提高可以缓解训练的低效性，训练数据的大幅增加可以降低过拟合风险。因此，以深度学习（Deep Learning，DL）为代表的复杂模型受到了关注深度学习是机器学习（Machine Learning，ML）领域中一个
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2023-11-27 11:19:41
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在梳理CNN经典模型的过程中，我理解到其实经典模型演进中的很多创新点都与改善模型计算复杂度紧密相关，因此今天就让我们对卷积神经网络的复杂度分析简单总结一下下。
本文主要关注的是
针对模型本身的复杂度分析（其实并不是很复杂啦～）。如果想要进一步评估模型
在计算平台上的理论计算性能，则需要了解 Roofline Model 的相关理论，欢迎阅读本文的进阶版：
R
摘要尽管卷积神经网络（CNN）取得了长足的进步，但是大量的冗余参数限制了它在嵌入式设备（尤其是移动设备）上的部署。 最近的压缩工作集中在实值卷积神经上网络（Real CNN），但是据我们所知，目前没有工作聚焦于复数网络的压缩。 与实值网络相比，复数神经网络更易于优化，泛化，并具有更好的学习潜力。 本文扩展了通用使用了从实数域到复数域的深度压缩算法领域，并提出了一种改进的深度压缩算法，
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2023-07-21 17:39:50
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本博客主要转载于如下链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/31575074 卷积神经网络的复杂度分析http://www.360doc.com/content/17/0719/14/10408243_672570496.shtml vgg16参数量与计算量首先分析vgg： 网络图 vgg16详细参数 将所有的memory加起来：大约就是24M，卷积的时候是float32格
多维时间序列由多个随时间演化的相关变量共同构成。这种数据结构广泛存在于科学研究和现实应用场景中。比如在电商场景中，多类产品的销售额随时间变化，共同构成一组多维时间序列；在金融股票市场中，多支股票的价格构成一组多维时间序列。提取这类数据结构中的信息并做出分析和预测在当前大数据的时代尤为重要。在机器学习方法中，循环神经网络（RNN）是一类分析多维时间序列的重要模型。其主要特征是能够按时间顺序提取数据的
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2023-12-24 07:56:39
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CNN 时间计算复杂度与空间复杂度即，连续个数与参数个数， 每一个连接都意味着一个计算， 每一个参数都意味一个存储单元。 只计算主要部分。CNN局部连接与权值共享如图所示：全连接：如左图所示，全连接情况下，输入图片为1000x1000像素的图片， 隐藏层为同样的1000x1000个神经元(即1M)；每个神经元都与所有的输入像素相连接，总计10^12权值(即，可训练参数)；局部连接：如右图所示，局部
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2023-10-26 12:02:38
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GoogLeNet网络特点引入了 Inception 结构（融合不同尺度的特征信息）使用 1X1 的卷积核进行降维以及映射处理丢弃全连接层，而使用平均池化层（这大大的减少了模型参数） 大量的文献表明可以将稀疏矩阵聚类为较为密集的子矩阵来提高计算性能，就如人类的大脑是可以看做是神经元的重复堆积，因此，GoogLeNet团队提出了Inception网络结构，就是构造一种“基础神经元”结构，模仿视觉神经
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2023-10-20 11:03:37
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一、怎么提升神经网络的性能 要想提升网络的性能，要么增加网络的深度（网络层次的数量），要么提高网络的宽度（神经元的数量）。但是一旦增加网络的深度和宽度就会遇到一些问题。 （1）增加神经元和网络的深度会增加相关的超参数数量，会增加对训练数据集的要求。 （2）计算复杂度很大 （3）梯度弥散问题 所以我们最好的办法就是增加网络深度和宽度的同时，减少超参数的数量。最简单的办法就是将全连接变为稀疏连接。但这
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2023-09-20 17:13:08
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论文阅读笔记基本信息题目：Error bounds for approximations with deep ReLU networks作者：Dmitry Yarotsky关键词：逼近复杂性，深度ReLU神经网络背景深度神经网络在图像识别领域的成功，引发了对其性质的研究。我们已经知道深层的神经网络比浅层能更好地逼近目标函数，由于神经网络可以有任意多的层和权重和神经元，那么自然想到这么一个问题，为了
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2024-01-14 11:43:44
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神经网络（NN）复杂度NN复杂度，多用NN层数和NN参数个数表示如上图示空间复杂度
层数=隐藏层的层数+1个输出层
上图为2层NN总参数
3*4+4 +4*2+2=26时间复杂度
乘加运算次数
3*4+4*2=20指数衰减学习率可以先用较大学习率，快速得到较优解，然后逐步减小学习率，使模型在训练后期稳定激活函数sigmoid易造成梯度消失输出非0均值，收敛
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2024-01-04 10:16:06
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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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各位同学好，今天和大家分享一下如何使用 Tensorflow 复现 EfficientNet 卷积神经网络模型。EfficientNet 的网络结构和 MobileNetV3 比较相似，建议大家在学习 EfficientNet 之前先学习一下 MobileNetV3 EfficientNet-B7在imagenet上准确率达到了当年最高的84.3%，与之前准确率最高的GPipe相比，参数
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2023-12-05 22:11:36
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一、CNN模型压缩方法1.将大的卷积核换成小的3*3卷积核2.像GoogleNet的inception模块和Resnet模块，使用1*1卷积进行降维操作3.像MobileNet一样使用深度可分离卷积。二、网络模型压缩方法主要分为两种：前端压缩和后端压缩前端压缩：是指不改变网络结构的压缩技术，如知识蒸馏，紧凑模型设计，滤波器层面的剪枝后端压缩：尽可能的减少模型的大小。未加限制的剪枝，参数量化以及二值
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2023-08-25 14:45:42
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自过去的几十年里，人工神经网络取得了显著的进展，这归功于一种理念：增加网络的复杂度可以提高性能。从 AlexNet 引爆了深度学习在计算机视觉的热潮后，研究者们为了提升深度网络的性能，精心地设计出了各种各样的模块，包括 ResNet 中的残差，ViT 中的注意力机制等。然而，尽管深层的复杂神经网络可以取得很好的性能，但他们在实际应用中的推理速度往往会受到这些复杂操作的影响而变慢。来自华为诺亚、悉尼
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2024-09-13 20:36:36
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简单介绍：
神经网络主要是默认人类脑结构进行的一种代码程序结构的表现，同时是RNN，CNN，DNN的基础。结构上大体上分为三个部分（输入，含隐，输出），各层都有个的讲究，其中，输入层主要是特征处理后的入口，含隐层用来训练相应函数，节点越多，训练出的函数就越复杂，输出层输出相应的预测结果，比较常见的就是多分类了。
算法特点：
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2023-11-23 11:26:09
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