什么是神经网络？人类有1000亿个被称为神经元的细胞，它们之间通过轴突连接。连接到某个神经元的轴突中，如果有足够多数量被触发，则这个神经元就会被触发。我们把这个过程称为“思考”。
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2023-08-02 09:02:17
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文章目录引子1.人工神经网络的定义和基本运算1.1人工神经网络的定义1.2神经网络的基本运算2.关于神经网络的一些基本概念2.1激活函数2.2正向传播与反向传播2.2.1正向传播2.2.2反向传播2.3梯度下降法2.4过拟合和欠拟合2.4.1过拟合2.4.2欠拟合总结参考 引子接触深度学习有一段时间了，最近浅浅学习了一下神经网络相关内容，对理论有了更多的理解。这里想到做一个适合深度学习小白的导航
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2023-09-04 20:45:48
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PyTorch - 01 - 解释-Python深度学习神经网络APIPyTorch - Python Deep Learning Neural Network APIPyTorch: A Brief HistoryFacebook Created PyTorchDeep Learning With PyTorchWhy Use PyTorch For Deep Learning?Philoso
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2023-07-05 15:23:45
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使用浅层神经网络识别图片中的英文字母 一、实验介绍 1.1 实验内容 本次实验我们正式开始我们的项目：使用神经网络识别图片中的英文字母。 激动人心的时刻到了，我们将运用神经网络的魔力，解决一个无法使用手工编程解决的问题。如果你（自认为）是一个程序员，本次实验结束后，你将变得与其他只会手工编写程序的程序员不同。 1.2 实验知识点“浅层”与“深度”的区别泛化性能随机梯度下降算法如何对矩阵求导编写我
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2023-08-02 22:56:00
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前言本文参考PyTorch官网的教程，分为五个基本模块来介绍PyTorch。为了避免文章过长，这五个模块分别在五篇博文中介绍。Part1：PyTorch简单知识Part2：PyTorch的自动梯度计算Part3：使用PyTorch构建一个神经网络Part4：训练一个神经网络分类器Part5：数据并行化本文是关于Part3的内容。 Part3：使用PyTorch构建一个神经网络神经网络可以
有哪些深度神经网络模型目前经常使用的深度神经网络模型主要有卷积神经网络(CNN)、递归神经网络(RNN)、深信度网络(DBN)、深度自动编码器(AutoEncoder)和生成对抗网络(GAN)等。递归神经网络实际.上包含了两种神经网络。一种是循环神经网络(RecurrentNeuralNetwork);另一种是结构递归神经网络(RecursiveNeuralNetwork)，它使用相似的网络结构递
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2023-08-03 06:54:54
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人工神经网络——前馈神经网络——多层神经网络——CNN、DNN、DBN。CNN（卷积神经网络）CNN、RNN、LSTM等各种神经网络都是基于FCNN（全连接神经网络）出发的，最基础的原理都是由反向传播而来。反向传播示意图：神经网络的训练是有监督的学习，也就是输入X 有着与之对应的真实值Y ，神经网络的输出Y 与真实值Y 之间的损失Loss 就是网络反向传播的东西。整个网络的训练过程就是不断缩小损失
1、概述 本来想用卷积神经网络来预测点东西，但是效果嘛......，还是继续学习图像类的应用吧～前面学习的神经网络都是一些基础的结构，这些网络在各自的领域中都有一定效果，但是解决复杂问题肯定不够的，这就需要用到深度神经网络。深度神经网络是将前面所学的网络组合起来，利用各自网络的优势，使整体效果达到最优。这一节就简单的记下一些常用的深度神经网络模型，因为tensorflow等框架都将这些网络实现了，
python实现深层神经网络ANN算法吴恩达第四周课后编程作业首先load一些需要使用的包深层神经网络实现流程一.initialize parameters二.forward propagate1.linear forward2.linear activation forward3.forward model三.compute cost四.backward propagate1.linear b
深度学习CNN算法原理一 卷积神经网络卷积神经网络（CNN）是一种前馈神经网络，通常包含数据输入层、卷积计算层、ReLU激活层、池化层、全连接层（INPUT-CONV-RELU-POOL-FC），是由卷积运算来代替传统矩阵乘法运算的神经网络。CNN常用于图像的数据处理，常用的LenNet-5神经网络模型如下图所示： 该模型由2个卷积层、2个抽样层（池化层）、3个全连接层组成。1.1 卷积
深度学习 一、实验介绍 1.1 实验内容深度学习。 1.2 实验知识点梯度消失问题交叉熵损失函数 1.3 实验环境python 2.7numpy 1.12.1scipy 0.19.0 二、实验步骤 2.1 增加网络的深度shallow.py稍加修改，我们就可以得到一个深度神经网络，修改后的文件我们命令为deep.py：# encoding=utf-8
from layers import *
大家好，今天分享一下如何选择神经网络模型，神经网络是一种通用的机器学习模型和一套具体的算法，在机器学习领域引发了一场革命。它是普通函数的近似，可以应用于机器学习中从输入到输出的任何复杂映射问题。一般来说，神经网络体系结构可以分为三类：1、前馈神经网络：是最常见的类型。第一层是输入，最后一层是输出。如果有多个隐藏层，称为“深度”神经网络。它可以计算一系列事件之间相似跃迁的变化，每一层神经元的活动都是
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2020-10-31 22:34:00
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文章目录13.1 Deep Neural Network13.2 Autoencoder13.3 Denoising Autoencoder13.4 Principal Component AnalysisSummary 上节课介绍了神经网络，神经网络的核心是通过一层层的感知器从输入数据中提取模式特征，关键是求解每一层的权重向量，通过反向传播结合梯度下降算法可以很容易的求解出来。那么神经网络应该
接下来，我们就分别介绍编码器和解码器神经网络的构建。编码器网络我们的编码器网络是采用双向GRU单元构造的一个两层RNN，代码如下：# 构建编码器RNN
class EncoderRNN(nn.Module):
def __init__(self, input_size, hidden_size, n_layers=1):
super(EncoderRNN, self).__
1 引言¶
神经网络算法有时候又被称为深度学习，究其原因就是因为神经网络模型可以通过添加网络层数来扩展网络的深度以获得更优越的性能。以CNN网络为例，卷积层数越多，模型越能够提取到更高层次的特征，信息更加丰富。所以，我们不禁要猜想，是不是网络的深度越深，模型的性能越好。如果真是这样，那神经网络就是近乎无所不能的算法，没有什么是添加一层网络不能解决的，如果有，那就添加两层。在前面几篇博客中，我们实现
DNN 其实就是多层感知机，并没有什么特殊的地方。DNN 按不同层的位置划分，其内部的神经网络层可以分为三类，输入层，隐藏层和输出层,如下图示例，一般来说第一层是输入层，最后一层是输出层，而中间的层数都是隐藏层。 层与层之间是全连接的，也就是说，第 $i$ 层的任意一个神经元一定与第 $i+1$ 层的任意一个神经元相连。虽然 DNN 看起来很复杂，但是从小的局部
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2023-09-07 21:41:11
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吴恩达神经网络与深度学习第四周——深层神经网络——白话理解一、深层神经网络二、深层神经网络的前向传播三、核对矩阵维数四、为什么使用深层表示五、搭建神经网络块六、前向和反向传播七、参数与超参数1、参数2、超参数 一、深层神经网络 这个理解很简单了，这里所讲的深层神经网络先比与之前的但隐层神经网络其实就是多了几个隐藏层。二、深层神经网络的前向传播 其实深层网络的前向传播还是挺更好理解的，可以看到每两
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2023-08-08 08:38:10
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DNN-----Deep Neural Networks------深度神经网络代码实现class MyDNN(fluid.dygraph.Layer):
def __init__(self):
super(MyDNN,self).__init__()
self.hidden1 = Linear(100,65,act='relu')
self.hidden2 = Linear(65,65,act=
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2023-09-09 15:21:43
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1.深度学习的概念深度学习（deeping learning）是机器学习的分支，是一种以人工神经网络为架构，对数据进行特征学习的算法。2.机器学习与深度学习的区别2.1区别1：特征提取 从特征提取角度： 1.机器学习没有人工的提取的过程 2.深度学习没有复杂的人工提取的过程，特征提取的过程可以通过神经网络自动完成2.2 区别2：数据量 从数据量角度出发： 1.深度学习需要大量的训练数据集，会有更高
1.深层神经网络（Deep L-layer neural network） 在前面的内容中，我们学习了只有一个单独隐藏层的神经网络的正向传播和反向传播，还有逻辑回归，并且还学到了向量化（这在随机初始化权重时很重要） 现在我们要将这邪恶理念集合起来，用来执行我们自己的深度神经网络。在过去的几年里。DLI（深度学习学院deep learning institute）已经意识到有
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2023-05-26 23:40:40
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