文章目录摘要1. 介绍2. 卷积神经网络模型的特征生成2.1 概貌2.2 Feature Embedding2.3.1 Convolutional Layer2.3.2 Pooling Layer2.3.3 Recombination Layer2.3.4 Concatenation2.4 Deep Classifier2.4.1 Network Structure2.4.2 Batch Nor
多层感知器分类器（MLPC）是基于前馈人工神经网络(ANN)的分类器。 MLPC由多个节点层组成。 每个层完全连接到网络中的下一层。 输入层中的节点表示输入数据。 所有其他节点,通过输入与节点的权重w和偏置b的线性组合,并应用激活函数,将输入映射到输出。 对于具有K + 1层的MLPC，这可以以矩阵形式写成如下： 中间层中的节点使用sigmoid（logistic）函数：
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2024-02-13 13:00:26
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CNN的计算过程： 很多书或论文也将MLP和CNN区别开来，但是实际MLP只是CNN的一个特例，也就是说MLP本身也是CNN，以下为简要的论述。 上图为CNN的计算过程，这里的输入为 3x3 的图片，卷积核大小也为 3x3 ，这里的stride为0，计算公式为 MLP的计算过程： MLP实际是1*1的卷积，n个卷积核就将原来的d维变为n维.下图为MLP的计算过程（为
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2024-05-07 23:33:35
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图神经网络（GNN）作为图表示学习的模型，建立在MLP架构之上，具有额外的消息传递，以允许特征在节点之间流动。作者通过引入一个被称为P-MLP的中间模型，将GNN性能增益的主要来源定位为其内在的泛化能力，P-MLP在训练中与标准MLP相同，但在测试中采用了GNN的体系结构。有趣的是，观察到P-MLP的表现一直与GNN持平（甚至超过），同时在训练中效率更高。这一发现为理解GNN的学习行为提供了一个新
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2024-05-17 07:49:27
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前言在下面的文字里我将试着从代数学的角度给出CNN一些解析，希望能为读者带来一些启发。多层感知器在正式开始讲解之前，我认为有必要先说一说多层感知器，多层感知器（MLP）是一类前馈人工神经网络，MLP至少由三层节点组成:输入层、隐藏层和输出层。除输入节点外，每个节点都是一个神经元，使用非线性激活函数。一种称为反向传播的监督学习技术首先出现于MLP。它的多层结构和非线性激活将MLP与线性感知器区分开来
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2024-07-13 12:43:04
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链接：https://arxiv.org/abs/2105.15078在2021年5月份，谷歌，清华大学，牛津大学，Facebook等四大著名研究机构都不约而同的分享了它们的最新成果，它们都提出了一种新的学习架构，主要由线性层组成，声称它们基本可以比拟甚至优于CNN模型。这在学术界和工业界立即引发了关于 MLP 是否足够的讨论和辩论，许多人认为学习架构正在回归 MLP。这是真的吗？因此，本文从这
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2024-04-25 14:21:12
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论文地址：https://www.zhuanzhi.ai/paper/e5998092a5230ac12f4ee9e134e57020谷歌大脑首席科学家、AutoML 鼻祖 Quoc Le 研究团队将 gMLP 用于图像分类任务，并在 ImageNet 数据集上取得了非常不错的结果。在类似的训练设置下，gMLP 实现了与 DeiT（一种改进了正则化的 ViT 模型）相当的性能。不仅如此，在参数减少
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2024-08-12 11:54:25
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NiN提出原因： 在传统cnn，可以用超完备过滤的方式来继续比较好的抽象。即：增加过滤器，但增加过滤器会增加下层的计算负担。即网络结构复杂，参数空间过大。 事实上，CNN 高层特征其实是低层特征通过某种运算的组合。于是作者就根据这个想法，提出在每个局部感受野中进行更加复杂的运算，提出了对卷积层的改进算法：MLP卷积层。首先让我们了解一下NiN网络的特点： ① 1×1卷积的使用 使用mlpconv网
《Network in Network》论文笔记1.综述这篇文章有两个很重要的观点：1×1卷积的使用 文中提出使用mlpconv网络层替代传统的convolution层。mlp层实际上是卷积加传统的mlp（多层感知器），因为convolution是线性的，而mlp是非线性的，后者能够得到更高的抽象，泛化能力更强。在跨通道（cross channel,cross feature map）情况下，m
一、前述CNN和RNN几乎占据着深度学习的半壁江山，所以本文将着重讲解CNN+RNN的各种组合方式，以及CNN和RNN的对比。二、CNN与RNN对比1.CNN卷积神经网络与RNN递归神经网络直观图：2.相同点： 2.1. 传统神经网络的扩展； 2.2. 前向计算产生结果，反向计算模型更新； 2.3. 每层神经网络横向可以多个神经元共存，纵向可以有多层神经网络连接。3.不同点： 3.1.CNN空间扩
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2024-09-24 19:24:39
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TextCNN简介实验部分语料数据准备语料数据预处理模型搭建嗷数据输入总结参考文献 TextCNN简介CNN,全称卷积神经网络(Convolutional neural network),是计算机视觉领域(CV)最常见的一种网络之一,那么这种模型有什么用呢? 其实最早这种网络是用来对图片中所包含的大量信息进行压缩降维度和特征提取的.不难想象,如今一张图片的像素通常是800*600意味着这个图片至少
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2024-06-25 17:12:13
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论文链接：https://arxiv.org/abs/2105.15078[ 导读 ]本文主要介绍清华大学胡事民团队最新发表在Arxiv上的研究论文，主要针对注意力可以使得MLP架构追赶甚至替代CNN吗？以及未来又有哪些研究方向可以做呢？这两个问题给出了一些回答和展望。在2021年5月份，谷歌，清华大学，牛津大学，Facebook等四大著名研究机构都不约而同的分享了它们的最新成果，它们都提出了一种
只要模型是一层一层的，并使用AD/BP算法，就能称作 BP Network。RBF Network 是其中一个特例。自动微分（Automatic Differentiation，AD）是利用链式法则，自动生成求导程序的技术。广泛应用于数值优化，数值模拟等领域。
常用的工具有：ADIC , ADiMat 等。接下来简单介绍 RBF Network 相比一般 Neural Network 具有的特点。
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2024-07-02 15:21:51
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A Battle of Network Structures: An Empirical Study of CNN, Transformer, and MLP 【GiantPandaCV导语】ViT的兴起挑战了CNN的地位，随之而来的是MLP系列方法。三种架构各有特点，为了公平地比较几种架构，本文提
原创
2021-12-28 15:03:30
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pytorch实现两层神经网络1.神经网络结构图(出发点)2.pytorch代码3.程序结果4.pytorch程序改进（自动求梯度）5.pytorch程序再改进（创建model）6.参考文章 之前的版本使用的是numpy实现的两层神经网络，里边的一些方法难免和pytorch中的方法有些不一样，下面我们先列出torch中会用到的一些运算： # pytorch中
## 内积
# tensor.mm
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2024-01-28 06:11:10
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作者丨pprp编辑丨极市平台导读 ViT的兴起挑战了CNN的地位，随之而来的是MLP系列方法。三种架构各有特点，为了公平地比较几种架构，本文提出了统一化的框架SPACH来对比，得到了具有一定insight的结论。背景近期Transformer MLP系列模型的出现，增加了CV领域的多样性，MLP-Mixer的出现表明卷积或者注意力都不是模型性能优异的必要条件。不同架构的模型进行比较的过
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2022-10-03 11:42:32
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文章目录一、直接卷积运算的缺点二、Padding三、两种卷积方式四、卷积步长Stride五、互相关（cross-correlation）和卷积（convolution）的技术说明 一、直接卷积运算的缺点如果图像是，过滤器是，那么卷积运算的结果是随着一次次卷积运算的进行，图像会越来越小，如果神经网络深度很大，图像可能变得特别特别小。覆盖边缘和角落像素点的过滤器远远比中间像素点少，导致丢失图像边缘位
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2024-07-08 05:47:08
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阿里近几年公开的推荐领域算法可真不少，既有传统领域的探索如MLR算法，还有深度学习领域的探索如entire -space multi-task model，Deep Interest Network等，同时跟清华大学合作展开了强化学习领域的探索，提出了MARDPG算法。从本篇开始，我们就一起来探秘这些算法。这里，我们只是大体了解一下每一个算法的思路，对于数学部分的介绍，我们不会过多的涉及。 算法
Deep Learning 近年来在各个领域都取得了 state-of-the-art 的效果，对于原始未加工且单独不可解释的特征尤为有效，传统的方法依赖手工选取特征，而 Neural Network 可以进行学习，通过层次结构学习到更利于任务的特征。得益于近年来互联网充足的数据，计算机硬件的发展以及大规模并行化的普及。本文主要简单回顾一下 MLP ，也即为Full-connection Neur
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2023-07-05 21:31:23
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写在前面由于MLP的实现框架已经非常完善，网上搜到的代码大都大同小异，而且MLP的实现是deeplearning学习过程中较为基础的一个实验。因此完全可以找一份源码以参考，重点在于照着源码手敲一遍，以熟悉pytorch的基本操作。实验要求熟悉pytorch的基本操作：用pytorch实现MLP，并在MNIST数据集上进行训练环境配置实验环境如下：Win10python3.8Anaconda3Cud
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2023-07-05 21:37:18
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