神经网络是什么？ 神经网络是一种模拟生物神经系统的数学模型，也是深度学习的核心算法之一。神经网络由多个神经元（或称为节点）组成，每个神经元接收来自其他神经元的输入，并通过一个非线性函数对这些输入进行处理，然后输出到其他神经元。 &nbs
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2023-08-14 14:34:34
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# 神经网络：大美小强
神经网络是一种模拟人脑神经元相互连接的计算模型，它可以通过学习、优化和适应性来解决各种复杂的问题。神经网络的结构和功能在计算机科学和人工智能领域中被广泛应用，它不仅在图像识别、语音识别等领域取得了巨大的突破，还在自然语言处理、数据挖掘和推荐系统等方面发挥着重要作用。
神经网络由大量的人工神经元组成，这些神经元通过连接进行信息传递和处理。每个神经元接收来自其他神经元的输入
原创
2023-07-13 11:25:01
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文章目录前言原理异步执行GPU预热解决方法代码参考资料 前言无论是做学术还是做工程项目，实际推理时间(inference time)总是我们衡量一个模型好坏的重要参照指标。目前已经也有很多博客在介绍如何计算一个神经网络模型的推理时间，但是写得都比较"粗糙"，在看了一些国内外的博客后，对这个问题有了一些总结性的经验，故写下这篇博客。原理某些博客直接将python程序的测速方式用到神经网络模型的测速
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2023-08-14 11:25:46
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前言过去的十多年中，神经网络在图像和文本等结构化数据中已经表现的十分出色。CNN，RNN，自编码器（Autoencoders）等很多流行的模型在以矩阵或向量作为输入的结构形式数据上都能很好地工作，我称这些结构化的数据为表格数据。而这些模型在非结构化数据上的表现怎样呢？比如最近大家在研究中频繁碰到的图结构数据，如果不将这些非结构化的图数据经过复杂的转换变为表格格式的话，使用传统的方法基本无从下手，那
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2024-04-07 17:45:32
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1、网络层数 大部分单个隐藏层即可 2、输入层神经元个数 输入变量的个数通常都是由问题的外部描述所确定的。例如，如果有4个外部变量作为网络的输入，那么网络就有4个输入。但是，这是不是意味着输入层的神经元个数就为4呢？答案是否定的! 因为每个神经元的输入可以有无数个，所以，通常当输入变量较多的时候，输入层神经元个数是明显的少于输入变量的个数的!3、隐藏层神经元个数 较多的隐藏层神经元
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2023-12-13 01:07:22
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原标题：用深层神经网络解释大脑的运作斯坦福计算神经学家Daniel Yamins类似地，研究人员已经证明，最擅长分类言语、音乐和模拟气味的深层网络，其结构似乎与大脑的听觉和嗅觉系统平行。这些相似之处也出现在深层网络中，这些网络可以观察2d 场景并推断其中3d 物体的基本属性，这有助于解释生物感知是如何快速而丰富的。所有这些结果都暗示，大脑神经系统的结构体现了它们所承担的任务的某些最优解决方案。鉴于
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2023-09-27 13:06:22
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卷积神经网络(CNN)
卷积神经网络 是一种具有 局部连接、权重共享 等特性的 深层前馈神经网络（文末附CNN的Python 实现（基于Keras）） 文章目录一、概念1. 前言2. 卷积2.1 一维卷积2.2 二维卷积3. 卷积的变种二、卷积神经网络1. 卷积和全连接2. 汇聚层3. 卷积网络的结构4. 卷积神经网络的反向传播算法4.1 汇聚层4.2 卷积层三、基于卷积神经网络
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2023-09-15 10:49:00
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原理误差反向传播算法是通过误差函数计算实际输出值与期望输出值之间的误差，把误差从最后的输出层依次传播到之前各层，最后通过调整各层连接权重与偏置达到减小误差的目的。而权重和偏置的调整一般使用梯度下降法。推导前的准备本文误差反向传播算法的推导以包含隐藏层的多层感知器为例，结构如下图所示：这里，图中和推导过程中涉及的符号代表的含义分别为：符号含义输入值隐藏层激活值实际输出值期望输出值网络输入层的第i个神
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2023-08-11 17:27:53
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参考：人工神经网络算法是模拟人的神经网络的一种算法.该算法像人一样，具有一定的学习能力。人工神经网络可以学会它所能表达的任何东西.该算法在模拟人类抽象思维方面较传统的算法具有优势，如图像识别 (人脸识别，车牌识别)， 声音识别方面已经有成熟的运用。 举个简单的例子可以说明人工神经网络和传统算法的差别所在 (等会也要实现):假设要解决这个问题: 写一个程序， 判断 0, 1, 2, 3 .
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2023-08-07 21:54:14
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神经网络算法的三大类分别是？神经网络算法的三大类分别是：1、前馈神经网络：这是实际应用中最常见的神经网络类型。第一层是输入，最后一层是输出。如果有多个隐藏层，我们称之为“深度”神经网络。他们计算出一系列改变样本相似性的变换。各层神经元的活动是前一层活动的非线性函数。2、循环网络：循环网络在他们的连接图中定向了循环，这意味着你可以按照箭头回到你开始的地方。他们可以有复杂的动态，使其很难训练。他们更具
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2023-08-24 10:32:16
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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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1. 深层神经网络长什么样？所谓深层神经网络其实就是含有更多的隐藏层或隐藏层单元的神经网络。2. 前向传播深层神经网络前向传播的向量化实现：这里需要逐层计算每层的z和a，一般只能用for循环（从第1层到第L层，输入层被称为第0层）3. 如何确定矩阵的维数n[0]是输入层的特征数，n[1]是第一层的单元数，以此类推，m为样本数。4. 构建深层神经网络的块前向传播计算a[l],同时缓存w b z，留待
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2023-12-29 19:15:48
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前言：前面的系列文章已经系统的说明了keras的图像预处理操作，有原理部分、也有少量实践部分，可以参考下面的文章：keras的图像预处理全攻略（四）—— ImageDataGenerator 类实践案例keras的图像预处理全攻略（三）—— ImageDataGenerator 类的辅助类keras的图像预处理全攻略（二）—— ImageDataGenerator 类keras的图像预处理全攻略（
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2023-10-29 09:01:32
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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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卷积网络的运算过程以及参数计算过程写这篇文章是因为发现自己这么久以来把卷积核的计算过程理解错了，一直到和师兄交流的时候才发现，抓紧写一篇博客记录一下。1. 卷积神经网络的计算过程 以上图为例，假设输入的图片是32 32 3大小，也就是我们所说的输入为32 32大小的RGB图像。我一直理解错的就是这幅图像与卷积核计算的过程，具体怎么错的就不误解大家了。 假设现在我们要用一个5 5 3的卷积核来提取图
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2023-10-24 13:04:31
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BP神经网络是误差反向传播算法误差反向传播算法是根据权重，反推各神经元的误差：具体步骤为：当最终根据神经网络得到各个输出神经元的输出值后，分别根据输出值和真实值的差计算出每个输出神经元的误差，得到每个输出神经元的输出误差之后，根据每个输出神经元和前一层神经元连接的权值分别计算出上一个神经元的误差，依次类推，然后用梯度下降法修正相对应的权值。这就是误差反向传播算法。BP神经网络 = 多层感知机+误差
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2023-07-05 20:52:11
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神经网络算法的三大类分别是？神经网络算法的三大类分别是：1、前馈神经网络：这是实际应用中最常见的神经网络类型。第一层是输入，最后一层是输出。如果有多个隐藏层，我们称之为“深度”神经网络。他们计算出一系列改变样本相似性的变换。各层神经元的活动是前一层活动的非线性函数。2、循环网络：循环网络在他们的连接图中定向了循环，这意味着你可以按照箭头回到你开始的地方。他们可以有复杂的动态，使其很难训练。他们更具
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2023-09-18 18:43:27
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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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