1、为什么使用卷积神经网络前馈神经网络也叫做全连接网络。缺点有以下几个：在图像识别中会将多维向量平铺成一维向量，会丢失像素点之间的距离关系。无法将局部的权重应用到其他位置，带来的后果就是，如果在一个图像的右上角有一只猫，可以正确分类；当这只猫出现在左下角时，无法正确识别。（没有平移不变性）1.1、神经网络处理图像import numpy as np
import tensorflow as tf
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2023-11-24 07:59:03
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目录?1 概述?2 运行结果?3 参考文献??4 Matlab代码?1 概述神经网络是一个庞大的体系和概念，根据处理信息的不同方式来区分不同的network。比如根据处理信息结果的传递方向，分前馈型与反馈型。前馈型网络会根据输出数值来调整网络的参数，反馈型网络的输入会存在输入或者输出数值的反馈，可以对运算处理过程不断地进行优化。网络的反馈形式决
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2023-09-25 14:11:19
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前两篇博文主要介绍了torch如何构建全连接前馈神经网络，本篇博客主要针对经典卷积神经网络LeNet5进行复现。卷积神经网络的基本结构相信不少人都看过不少博客，也都对卷积神经网络的大致结构了解一点，这里本人站在神经元的角度来描述卷积神经网络的结构。先看一张图：这就是神经元视角上卷积神经网络的大致结构，其中神经元x与神经元s之间构成卷积层；s神经元与u神经元之间构成池化/采样层；u神经元与v神经元之
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2023-09-04 13:18:36
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ELMAN神经网络By:Yang Liu1.什么是ELMAN神经网络 Elman神经网络是一种典型的局部回归网络( global feed forward local recurrent)。Elman网络可以看作是一个具有局部记忆单元和局部反馈连接的递归神经网络。Elman网络具有与多层前向网络相似的多层结构。是在BP网络基本结构的基础上，在隐含层增加一个承接层，作为一步延时算子，达到记忆的目的，
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2023-08-29 16:42:33
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文章目录1. 为什么要使用卷积神经网络？2. 卷积2.1 数学上的卷积2.2 深度学习的卷积3. 卷积的构成4. 卷积的特征5. 卷积的计算(1) 一维卷积计算(2) 二维卷积计算(黑白图片)(2) 三维卷积计算(彩色图片)6. 卷积的优势7. 卷积神经网络7.1 卷积层7.2 池化层7.3 全连接层8. 前向传播9. 反向传播9.1 池化层的反向传播算法9.2 卷积层的反向传播10. 典型的卷
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2023-12-12 18:54:32
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LSTM（Long Short-Term Memory）是长短期记忆网络，是一种时间递归神经网络（RNN），主要是为了解决长序列训练过程中的梯度消失和梯度爆炸问题。简单来说，就是相比普通的RNN，LSTM能够在更长的序列中有更好的表现。 LSTM 已经在科技领域有了多种应用。基于 LSTM 的系统可以学习翻译语言、控制机器人、图像分析、文档摘要、语音识别图像识别、手写识别、控制聊天机器人
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2023-12-11 21:42:34
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基于遗传算法的BP神经网络优化1 前言 BP神经网络是人工神经网络中应用最广泛的算法，但是也存在一些缺陷，例如学习收敛速度太慢，不能保证收敛到全局最小点、网络结构不易确定。另外，网络结构、初始连接权值和阈值的选择对网络训练的影响很大，但是又无法准确获得，针对这些特点可以采用遗传算法对神经网络进行优化。 注：此篇文章为个人学习笔记总结，如有资源冒犯，请与我联系，我将立即进行处理，谢谢2 思路与步骤
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2023-07-05 20:45:17
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## 人工神经网络相比卷积神经网络的缺点
人工神经网络（Artificial Neural Networks，ANN）和卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，CNN）是深度学习领域中最常用的两种神经网络模型。虽然它们在很多任务上表现优秀，但是在某些方面，人工神经网络相比卷积神经网络存在着一些缺点。本文将从几个方面介绍人工神经网络的局限性，并提供一些代码示例。
原创
2023-08-30 03:23:59
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1. 导读本节内容介绍普通RNN的弊端，从而引入各种变体RNN，主要讲述GRU与LSTM的工作原理。 事先声明，本人采用ng在课堂上所使用的符号系统，与某些学术文献上的命名有所不同，不过核心思想都是相同的。2. 普通RNN的弊端在NLP中，句子内部以及句子之间可能存在很长的依赖关系（long-term dependecies），最前边的单词对句子后面的单词产生影响。但是普通RNN不擅长捕获这种长期
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2024-01-15 11:25:19
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一、感知器模型单层感知器是感知器中最简单的一种，有单个神经元组成的单层感知器只能用于解决线性可分的二分性问题。在空间中如果输入的数据是可分的，感知器相当于将输入的数据在空间中分为两类，已经证明，如果线性可分则算法一定收敛。单层感知器是指只有一层处理单元的感知器，其中输入层没有处理数据的能力，输入层有n个神经元结点，每个结点接受一个输入信号xi，输入层与输出层之前有权重w，将每个结点组成的输入矩阵和
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2023-10-11 08:54:33
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目录前言一、RNN二、LSTM三、GRU总结 前言循环神经网络（RNN），长短期记忆网络（LSTM），门限循环单元（GRU）。一、RNNRNN原理：神经网络模块A，读取到某个输入x,并且输出一个值h，循环可以使得信息可以从当前一步传到下一步。RNN本质上是与序列和列表相关的。展开来看，RNN可以被看做是同一神经网络的多次复制，每一个神经网络模块都会把信息传递给下一个。展开上图的循环可以得到：注意
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2023-10-10 19:44:32
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简介LSTM(Long short-term memory,长短期记忆)是一种特殊的RNN，主要是为了解决长序列训练过程中的梯度消失问题。以下先从RNN介绍。 简说RNNRNN(Recurrent Neural Network,循环神经网络)是一种处理序列数据的神经网络。下图是它的结构： RNN优点：它能处理序列数据，并且有记忆能力，能够利用上文信息。RNN缺点：梯
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2023-07-02 22:38:46
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Python构建PINN：（1）加载工具包；（2）搭建基于物理定律的模型结构；（3）将数据驱动内核与基于物理的内核耦合（PINN）；（4）搭建神经网络；（5）使用训练好的神经网络预测 （1）、加载工具包import pandas as pd #用于数据导入和操作的pandas
import numpy as np #用于数据导入和操作的numpy
import matplotlib.
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2023-08-11 12:02:11
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目录一、EEG基本原理二、EEG的应用领域1.临床应用 2.认知科学3. 神经反馈治疗三、EEG信号分析方法1.预处理2.时域分析3.频域分析4.时频分析5.机器学习与深度学习四、挑战与展望1.挑战2.展望总结参考文献一、EEG基本原理脑电信号，也称脑电图（EEG，Electroencephalography）是大脑神经元活动产生的电信号。神经元通过突触连接彼此，形成复杂的神经网络。当神
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2023-07-19 14:57:09
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前言：好久不见了，最近一直瞎忙活，博客好久都没有更新了，表示道歉。希望大家在新的一年中工作顺利，学业进步，共勉！今天我们介绍深度神经网络的缺点：无论模型有多深，无论是卷积还是RNN，都有的问题：以图像为例，我们人为的加一些东西，然后会急剧的降低网络的分类正确率。比如下图：在生成对抗样本之后，分类器把alps 以高置信度把它识别成了狗，下面的一幅图，是把puffer 加上一些我们人类可能自己忽视的东
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2024-02-05 02:31:19
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这几天在回过头看一些比较基础的东西，发现了两个早期研究的神经网络，Elman与ART网络，类似于上世纪80年代的hopfield神经网络，BM/RBM/DBN，RBF，SOM，以及同时期的SVM算法等等，虽然那个时候可能比较冷门，并且处于神经网络偏底层研究，与生物学结合很密切，但是想法还是很不错的。Elman神经网络介绍以及Matlab实现Elman神经网络介绍1.特点 Elman神经网络是一种典
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2023-06-14 20:09:03
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1.关于非线性转化方程（non-linear transformation function） sigmoid函数（S 曲线）用来作为 activation function： 形状大致为S型，y的取值在【0，1】之间，当x趋近于无穷小时，y趋近于0；当x无穷大时，y趋近于1；当x=0时，y=0.5；y值在0-1之间有一个渐变过程，这是神经网络中一个非常有用的性质。 Sigmoid函数由下列公式定
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2023-07-11 01:20:50
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文章目录前言一、LSTM模型结构二、GRU模型结构三、GRU与LSTM的比较四、代码实现1、GRU代码 前言循环神经网络（Recurrent Neural Network，RNN）是一种用于处理序列数据的神经网络。相比一般的神经网络来说，他能够处理序列变化的数据。比如某个单词的意思会因为上文提到的内容不同而有不同的含义，RNN就能够很好地解决这类问题。 LSTM是RNN的一种，可以解决RNN长序
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2023-11-13 06:48:43
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递归神经网络传统的神经网络不能做到这一点，这似乎是一个主要的缺点。例如，假设您想要对电影中每个点发生的事件进行分类。目前尚不清楚传统神经网络如何利用其对电影中先前事件的推理来告知后者。循环神经网络解决了这个问题。它们是带有循环的网络，允许信息持续存在。递归神经网络具有循环。在上图中，一块神经网络，A一个，看一些输入 并输出值 。循环允许信息从网络的一个步骤传递到下一个步骤。这些循环使得循环神经网络
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2024-01-26 21:11:55
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一、循环神经网络简介二、循环神经网络的结构三、循环神经网络的前向传播与反向传播（一）RNN前向传播 前向传播总结：（二）RNN反向传播（三）RNN网络的缺点四、长短时记忆——LSTM结构（一）LSTM结构的引入 在RNN模型里，每个序列索引位置t都有一个隐藏状态h(t)。如果我们略去每层都有的o(t)、L(t)、y(t)，则RNN的模型图一可以简化成如下图二的形式：在隐藏状态h
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2024-01-12 06:46:42
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