参考文章：改善深层神经网络-初始化、正则化、梯度校验至今为止，数据集的加载、决策边界的曲线绘制代码不熟悉，向量与字典的相互转化的代码没细看。代码实现功能如下：初始化参数： 1.1：使用0来初始化参数 1.2：使用随机数来初始化参数 1.3：使用抑梯度异常初始化参数（参见视频中的梯度消失和梯度爆炸）正则化模型： 2.1：使用二范数对二分类模型正则化，尝试避免过拟合。 2.2：使用随机删除节点的方法精
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2023-11-06 19:43:47
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零基础，手把手教你第一个神经网络，只需三步！这篇文章只是为你扫清障碍代码还是要自己打一遍，才会发现各种报错。参数要自己调试一遍。才能体会神经网络的神奇。先直观感受下神经网络的训练过程，可以打开如下网址看动态过程。准备工作：1、第一个人工神经网络实现目标：识别数字，让计算机学会识别如下数字2、数据集：https://pjreddie.com/projects/mnist-in-csv/需要下载tra
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2023-07-20 20:22:12
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计算机视觉：图像分类、目标检测、图像分割、风格迁移、图像重构、超分辨率、图像生成、人脸等。视频中的图片处理也隶属于计算机视觉研究对象，包括视频分类、检测、生成等。 1. YOLO (You Only Look Once) You only look once (YOLO) is a state-of-the-art, real-time object detection system
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2023-11-30 22:34:38
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神经网络实战数据集一共分为50000训练集，10000测试集。但是我们为了速度考虑选择5000训练，500测试。初始化input_dim：输入数据是32*32彩色的。hidden_dim；隐藏层有十个神经元；num_classes输出十个类别的可能性。weight_scale：权重初始化小一些，reg正则化惩罚力度。#初始化w,b
def __init__(self, input_dim=3*32
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2023-09-17 00:00:38
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相关工作(TSDF-Fusion, DI-Fusion)首先介绍一下这个TSDF-Fusion，这个是一种非常经典的显示表达，最早于1996年提出。它是在每一个voxtel里面都会存TSDF值，也可以存颜色值。存储的是在一个很密集的一个个网格中，其保存的几何清晰程度与网格的分辨率相关。如果我们想得到一个比较好的结果，即不在TSDF这一步出现精度损失的话，那么则需要一般512左右的分辨率，也就是说要
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2023-11-16 19:46:59
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1.卷积神经网络 在cv方向使用广泛 2.循环神经网络 处理不定长数据，即输入长度不一样，例如文本 因此在NLP方面使用广泛 过拟合：说白了就是矫枉过正 神经元是组成神经网络的最小结构 激活函数主要完成一个转换，要不然就不思考它为啥叫激活了，可能就是激活模型那意思，说白了它就是个函数，函数就是映射，在神经元中，一旦确定下来一个激活函数，也就确定下来了一个模型。 多个神经元就可以完成多分类模型 多输
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2023-11-21 11:29:31
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前方 本文中如有错误请指正。背景 工作中总会遇到各种各样的问题，虽然现在操作txt文件较多，但是总少不了要读写csv，感觉总是把csv文件转成txt多少会有一些不便，因此打算学习一下读写csv的操作，并写出来作为日后的复习笔记。 所谓CSV（逗号分隔值）格式是电子表格和数据库最常用的导入和导出格式。csv模块实现了以CSV格式读取和写入表格数据的类。csv模块reader和wr
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2023-11-24 20:31:47
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消息传递神经网络一、引言二、消息传递范式介绍三、消息传递的实现（pyG）1、MessagePassing基类2、继承MessagePassing实现GCNConv 一、引言为节点生成节点表征是图计算任务成功的关键，神经网络的生成节点表征的操作叫做节点嵌入（node embeddi ng）二、消息传递范式介绍基于消息传递范式的生成节点表征的过程： 我们从左往右来看此图。图的左边是我们输入的整张图（
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2024-03-04 01:39:14
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前些日子，怀着对神经网络的无限向往，买了《Python神经网络编程》（为什么买它，决策过程已经忘了0.0），经过几天‘刻苦‘的钻研（主要是python库，numpy和scipy的一系列方法，各种百度），在彻底了解了神经网络的基本原理后，感觉基础的神经网络有点鸡肋（神经网络可以有多种，例如卷积神经网路等等），基础的神经网络主要建立在大量数据训练的基础上，从数据集之中提取相关特征保存在矩阵之中（以我目
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2023-09-08 11:19:27
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前言：现在网络上有很多文章，数据和代码都不全，胖哥对此重新梳理后，把用到的数据和代码全部奉上，如果想直接要数据和代码，请查看文章最后！！！ 概述：人工神经网络是一种经典的机器学习模型，随着深度学习的发展神经网络模型日益完善.联想大家熟悉的回归问题， 神经网络模型实际上是根据训练样本创造出一个多维输入多维输出的函数， 并使用该函数进行预测， 网络的训练过程即为调节该函数参数提高预测精度的过
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2024-03-07 14:21:22
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神经网络模型种类
一般地，CNN的基本结构包括两层，其一为特征提取层，每个神经元的输入与前一层的局部接受域相连，并提取该局部的特征。一旦该局部特征被提取后，它与其它特征间的位置关系也随之确定下来；其二是特征映射层，网络的每个计算层由多个特征映射组成，每个特征映射是一个平面，平面上所有神经元的权值相等。特征映射结构采用影响函数核小的sigmoid函数作为卷积网络的激活函数，使得特征映射具有位移不变性
提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档目录前言一、初始化参数1.1 初始化为01.2 初始化为随机数1.3 抑梯度异常初始化二、正则化2.1 不使用正则化2.2 L2正则化2.3 dropout正则化2.4 其他正则化2.4.1 正则化数据集 2.4.1 early stopping三、梯度检验前言 前面实验三
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2023-09-04 17:40:25
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文章目录2.4 使用python制作神经网络2.4.1 框架代码例子(1) 简单神经网络(2) 手写体数字识别① 使用部分数据集的手写体数字识别：② 使用完整的数据集手写体数字识别mnist数据集csv格式链接：参考书籍：python神经网络编程 [英] 塔里克·拉希德 2.4 使用python制作神经网络2.4.1 框架代码1、初始化函数__inital__()———设定输入层节点、隐藏层节点
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2023-08-16 14:19:20
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零基础，手把手教你第一个神经网络，只需三步！这篇文章只是为你扫清障碍代码还是要自己打一遍，才会发现各种报错。参数要自己调试一遍。才能体会神经网络的神奇。准备工作：1、第一个人工神经网络实现目标：识别数字，让计算机学会识别如下数字，2、数据集：需要下载train set和test set两个数据集。数据分析：每一行代表一个手写数字。每行第一列是这个数字的值，从第二列开始代表像素值。3、编程语言pyt
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2023-10-29 21:55:25
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关键字：python、pybrain、神经网络时间：2016年12月前言pybrain，一个基于python的神经网络库。代码# -*- coding: utf-8 -*-
from pybrain.datasets import SupervisedDataSet
from pybrain.supervised.trainers import BackpropTrainer
from pybra
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2023-07-02 14:28:57
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在前面两篇文章介绍了深度学习的一些基本概念，本文则使用Python实现一个简单的深度神经网络，并使用MNIST数据库进行测试。 神经网络的实现，包括以下内容：神经网络权值的初始化正向传播误差评估反向传播更新权值主要是根据反向传播的4个基本方程，利用Python实现神经网络的反向传播。初始化首先定义代表神经网络的类NeuralNetwork,class NeuralNetwork:
def
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2023-06-16 09:23:02
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一、BP神经网络这里介绍目前常用的BP神经网络，其网络结构及数学模型如下：x为 n 维向量， y 为 n 维向量，隐含层有 q 个神经元。假设 N 有个样本数据，??,??,?=1,2,…?{y(t),x(t),t=1,2,…N}。从输入层到隐含层的权重记为： ???(?=1,2,..,?,?=1,2,…?)W_ki (k=1,2,..,q,i=
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2023-07-06 14:59:24
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前言本文旨在对于机器语言完全零基础但较有兴趣或对神经网络较浅了解的朋友，通过阐述对神经网络的基础讲解以及Python的基本操作，来利用Python实现简单的神经网络；并以此为基础，在未来方向的几篇文章将以Python为工具，应用几种较为典型的神经网络以及如何对神经网络进行全方位的优化。本文涉及到数列的简单计算、函数以及类的定义、全连结神经网络的运算方式、损失函数、计算图以及随机梯度下降法。Pyth
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2023-08-12 16:48:33
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一、神经网络介绍: 神经网络算法参考人的神经元原理(轴突、树突、神经核)，在很多神经元基础上构建神经网络模型，每个神经元可看作一个个学习单元。这些神经元采纳一定的特征作为输入，根据自身的模型得到输出。 图1 神经网络构造的例子（符号说明：上标[l]表示与第l层；上标（i）表示第i个例子；下标i表示矢量第i项)图2 单层神经网络示例 神经元模型是先计算一个线性函数（z=Wx+b
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2023-07-03 16:47:50
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使用python DyNet包 DyNet包计划用于训练和使用神经网络，尤其适合于动态变化的神经网络结构的应用。这是DyNet C++包的python包装器。 在一个神经网络包中通常有两种运作方式： ∙
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静态网络，其构建了一个网络并fed不同的输入/输出。大多数神经网络（Neural Network）包以这种方式工作。
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2023-08-14 15:35:10
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