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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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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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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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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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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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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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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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
七、激活函数的使用 通过之前的学习我们都了解到了激活函数的作用，现在我们将会讲解一下激活函数在不同的神经网络中的应用： 1、首先是sigmoid 函数： a=11+e−z 它的图像可以表示为： 但是这个激活函数多使用在二分分类输出的神经网络，因为需要寻找1和0值，所以在一般的神经网络中我们很少使用这个激活函数。对应的导数为： g′(z)=a(1−a) 这为后面的计算节省了很多时间。 2
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2024-01-10 20:01:43
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卷积神经网络一、卷积神经网络与BP网络（传统前馈神经网络）相比具有以下特点：（1）、采取局部连接（稀疏连接），减少了所需参数； （2）、可直接处理二维数据，故常被用于图片处理操作； （3）、具有三个基本层——卷积层、池化层、全连接层：卷积层CNN算法常用于图片处理，其中卷积层是通过多个卷积核对输入的图片像素矩阵进行局部连接，通过权值共享与卷积的方式进行图片的特征提取得到特征映射数据。（所以卷积核又
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2023-09-15 15:36:43
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CSV文件中的每一行代表电子表格中一行，逗号分隔该行的单元格1、新建CSV文件，并进行写操作import csv#如果在原CSV文本追加可将‘wb’改为'a'；如果为Python3.0需要在open（）加入关键参数newline='',否则CSV文件将有两倍行距。file=open('C:\\Users\\Administrator\\Desktop\\name.csv','wb')
file_
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2018-09-08 22:11:00
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# 深入浅出：神经网络 pkl 文件
在机器学习和深度学习领域，神经网络是一种非常重要的模型，它可以用来解决各种复杂的问题，比如图像识别、自然语言处理等。而在训练好一个神经网络模型之后，我们通常会将其保存为 pkl 文件，以便在需要时重新加载模型，进行预测或继续训练。本文将介绍神经网络 pkl 文件的含义、使用方法以及如何加载和使用这些文件。
## 什么是 pkl 文件
pkl 文件是 Py
原创
2024-02-22 05:11:19
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1 基本概念BP神经网络是一种通过误差反向传播算法进行误差校正的多层前馈神经网络，其最核心的特点就是：信号是前向传播，而误差是反向传播。前向传播过程中，输入信号经由输入层、隐藏层逐层处理，到输出层时，如果结果未到达期望要求，则进入反向传播过程，将误差信号原路返回，修改各层权重。2 BP神经网络结构BP神经网络包含输入层、隐藏层和输出层，其中，隐藏层可有多个，其中，输入层和输出层的节点个数是固定的（
原创
2021-03-23 20:00:09
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谷歌实际操作已经有3年了为什么还是没有将网络的能力指数增加原因是为什么这萝卜还用说坑一定是现在的神经网络本质就是无法指数级别优化的所以谷歌填坑这么多年仍然没有填好,但是走向正确的道理之前一定是经过错误,才能避免错误的如果谷歌得到了什么启示,
原创
2021-04-22 20:32:04
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卷积神经网络 CNN 文章目录卷积神经网络 CNN一、概述二、卷积的概念三、CNN原理3.1 卷积层3.2 池化层3.3 完全连接层3.4 权值矩阵BP算法3.5 层的尺寸设置四、CNN简单使用五、总结 一、概述 卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）是一种前馈神经网络，它的人工神经元可以响应一部分覆盖范围内的周围单元，对于大型图像处理有出色表现。
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2023-07-10 16:09:28
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深度学习是一种特殊的机器学习，通过学习将世界使用嵌套的概念层次来表示并实现巨大的功能和灵活性，其中每个概念都定义为与简单概念相关联，更为抽象的表示以较为不抽象的方式来计算。卷积神经网络是一种前馈型神经网络，受生物自然视觉认知机制启发而来。卷积神经网络一般用于计算机视觉领域，由于有时候图片像素很多，导致神经网络输入特征值的维数很多。CNN结构图 在结构图中，第一层输入图片，进行卷积操作，得到第二层深
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2023-11-12 13:25:25
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谷歌实际操作已经有3年了为什么还是没有将网络的能力指数增加 原因是为什么 这萝卜还用说 坑一定是现在的神经网络本质就是无法指数级别优化的所以谷歌填坑这么多年仍然没有填好,但是走向正确的道理之前一定是经过错误,才能避免错误的 如果谷歌得到了什么启示,目前的神经网络会得到很大的改进,或者是颠覆的创造.人类的基因也是如此的, 我们的染色体经过不断的自我复制的过程中进步,但是基因不过是一个编码而已真正强大
原创
2022-04-06 10:13:22
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AI领域是一个非常交叉的领域，涉及很多技术：数学、软体、硬件和，尤其还有硬件环节，不过一切来源或输入的入口一般有三个：一个是图像识别和处理是其中一个非常重要的环节，一个是自然语言处理，还有一个就是借口输入。一、这是一个python卷积神经网络的代码（开源）：https://github.com/yangshun2005/CNN_sentence 二、下面是一些基本公式，以备忘：写CNN的
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2023-08-10 17:29:39
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