文章目录常见的‘融合’操作具有多个输入和输出的模型ResNet 模型 常见的‘融合’操作复杂神经网络模型的实现离不开"融合"操作。常见融合操作如下：（1）求和，求差# 求和
layers.Add(inputs)
# 求差
layers.Subtract(inputs)inputs: 一个输入张量的列表（列表大小至少为 2）,列表的shape必须一样才能进行求和(求差)操作。例子：input1 =
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2023-10-15 16:17:41
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算法介绍概念人工神经网络是由具有适应性的简单单元组成的广泛并行互连的网络，它的组织能够模拟生物神经神经系统对真实世界物体所作出的交互反应。在实际应用中，80%-90%的人工神经网络模型是采用误差反转算法或其变形形式的网络模型。 一个神经网络的典型结构：作用1.拟合 ->预测。 2.分离 -> 聚类分析。神经网络模型和网络结构1.神经元 大脑可视作为1000多亿神经元组成的神经网络。 下
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2023-10-20 17:31:12
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本文重点介绍，基于神经网络，建立学生成绩预测模型。1.神经网络多层感知机（MLP，Multilayer Perceptron）也叫人工神经网络（ANN，Artificial Neural Network），除了输入输出层，它中间可以有多个隐层，最简单的MLP只含一个隐层，即三层的结构，如下图：对一些标记进行定义：表示，第层，第个神经元；表示对每个维度输出的偏置；为神经网络输出表示激活函数1.1 输
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2023-10-18 18:20:57
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简介1、在上一篇文章中已经介绍需具备的基本知识以及工具如何安装，不明白的小伙伴可以去我博客主页查看，在这里就不过多叙述2、基本知识一定要去了解，深入理解代码底层的原理一、导入相关包1、tensorflow包作用：引入神经网络2、matplotlib.pyplot包作用：绘图3、numpy包作用：矩阵的相关运算代码如下：#首先导入tensorflow包、numpy包、matplotlib包
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2023-10-18 17:02:01
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文章目录前言1. 使用融合模型减少模型的方差2. 如何融合神经网络模型2.1 使用不同的训练数据2.2 使用不同的模型2.3 使用不同的融合方式3. tensorflow keras 实现模型平均3.1 训练多种模型3.2 融合模型 前言深度神经网络是非线性的。它们提供了更大的灵活性，并且理论上随着数据集的增多，其性能表现会越好。其缺点是通过随机训练算法进行学习，这意味着神经网络对训练数据很敏感
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2023-07-08 14:30:15
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【翻译自 ： Neural Network Models for Combined Classification and Regression】 【说明：Jason Brownlee PhD大神的文章个人很喜欢，所以闲暇时间里会做一点翻译和学习实践的工作，这里是相应工作的实践记录
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2023-10-23 22:47:47
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HAWQ：基于 Hessian 的混合精度神经网络量化摘要动机方法海森方法的有效性分析海森矩阵方法推导根据幂迭代求海森矩阵的最大特征值根据海森矩阵最大特征值确定量化精度与顺序实验结果ResNet20 On CIFAR-10ResNet50 on ImageNetSqueezeNext on ImageNetInception-V3 on ImageNet消融实验海森混合精度量化的有效性Block
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2024-01-06 20:25:18
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此前备受大家关注的加法神经网络（AdderNet，ANN）已被CVPR 2020接受，并录用为Oral（接受率约6%）。在这篇工作中，来自北大、华为、悉尼大学的研究员们提出了一种全新的加法神经网络，在ImageNet上使用ResNet-50达到了74.9% 的Top-1准确率和 91.7% 的Top-5的准确率，现已开源。论文链接： AdderNet: Do We Really N
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2023-10-31 21:23:47
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引入回忆一下高中生物中学到的知识：当一个神经元受到足够强的刺激的时候，就会被激活向下一个神经元释放递质，然后激活下一个神经元，以此类推，最终将信号传导到需要的地方。 那么我们的神经网络也是由此而来建模而来，我们需要着重需要定义的一些量就是：怎么样才算足够强的刺激如何表示被激活如何向下一个神经元传递信息神经元一般神经网络都会非常大，所以神经元定义要尽量的简单。一般用一个线性组合+激活函数来表示。 线
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2023-11-09 14:23:32
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一、BP_ Adaboost模型 Adaboost 算法的思想是合并多个“弱”分类器的输出以产生有效分类。其主要步骤为 ：（1）首先给出弱学习算法和样本空间（x， y） ，从样本空间中找出 m 组训练数据，每组训练数据的权重都是 1 /m。（2）用弱学习算法迭代运算 T 次，每次运算后都按照分类结果更新训练数据权重分布，对于分类失败的训练个体赋予较大权重，下一次迭代运算时更加
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2023-09-15 23:47:27
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Revisiting multiple instance neural networks回顾多示例神经网络1、Abstract 近年来，神经网络和多实例学习(MIL)都是人工智能相关研究领域的热门课题。深度神经网络在监督学习问题上取得了巨大的成功，而MIL作为一种典型的弱监督学习方法，在计算机视觉、生物识别、自然语言处理等许多应用中都是有效的。在这篇文章中，我们回顾了多实例神经网络(MINNs)，
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2024-04-02 08:45:37
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文章目录一、纯Sequential组装解析代码二、自定义神经网络解析代码三、自定义Sequential函数解析代码四、插入不参加梯度下降的层或块解析代码五、神经网络 层块 大乱斗解析代码 一、纯Sequential组装解析net_0为三层神经网络组成的一个块 net_1为三层神经网络组成的一个块 net为六层神经网络组成的一个块Sequential函数的作用： 将参数流从左到右组成一个神经网络块
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2023-11-15 20:29:25
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论文题目：Graph Attention Networks论文地址：https://arxiv.org/pdf/1710.10903.pdf论文代码：https://github.com/PetarV-/GAT论文引用：Veličković, Petar, et al. “Graph attention networks.” arXiv preprint arXiv:1710.10903 (201
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2023-08-28 13:32:49
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文章目录1 论文内容1.1 先验知识1.2 论文方法1.2.1 大致原理1.2.2 源码关键实现1.3 实际问题上的应用1.3.1 风险分散1.3.2 Interval Scheduling（不大懂译，区间调度？）1.3.3 配水管网的传感器布置2 论文求解器源码的使用2.1 安装依赖库2.1.1 法1:使用requirements.txt2.1.2 法2:单独安装缺少的依赖库2.2 运行示例代
多类别分类，这种模型可从多种可能的情况中进行选择。 1- 一对多一对多提供了一种利用二元分类的方法。鉴于一个分类问题会有 N 个可行的解决方案，一对多解决方案包括 N 个单独的二元分类器，每个可能的结果对应一个二元分类器。在训练期间，模型会训练一系列二元分类器，使每个分类器都能回答单独的分类问题。以一张狗狗的照片为例，可能需要训练五个不同的识别器，其中四个将图片看作负样本（不是狗狗），一
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2024-03-12 19:48:35
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在神经网络的结构设计方面，往往遵循如下要点：输入层的单元数等于样本特征数。输出层的单元数等于分类的类型数。每个隐层的单元数通常是越多分类精度越高，但是也会带来计算性能的下降，因此，要平衡质量和性能间的关系。默认不含有隐藏层(感知器)，如果含有多个隐层，则每个隐层上的单元数最好保持一致。因此，对于神经网络模块，我们考虑如下设计：设计 sigmoid 函数作为激励函数：def sigmoid(z):
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2024-03-03 13:02:08
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神经网络的结构为输入层-隐藏层-输出层。其中隐藏层可以有很多层。每一层会有多个神经元。每条线代表一个权重。整个神经网络的运作可以概括为：上一层的每个神经元的输出值作为下一层的输入，乘上相应的权值，通过激活函数的处理作为下一层的神经元的输出值。激活函数：引入激活函数是为了增加神经网络模型的非线性。如果不用激活函数，每一层输出都是上层输入的线性函数，无论神经网络有多少层，输出都是输入的线性组合，这种情
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2023-10-13 20:06:20
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Adaboost是一种迭代算法，其核心思想是针对同一个训练集训练不同的分类器(弱分类器)，然后把这些弱分类器集合起来，构成一个更强的最终分类器（强分类器）。Adaboost是一种boosting提升方法，类似于将多个分类器串联在一起，组合成为一个强分类器。而bagging方法则类似于并联模式，将多个分类器并行组合成为一个强分类器，如随机森林Random Forest。Adaboost模型Adabo
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2023-11-19 20:35:50
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Alexnet网络出自于《ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Network》，加拿大多伦多大学的Alex 于2012年发表在NIPS会议上，在当年ImageNet中取得最好的成绩。该ImageNet数据集有1.2 million幅高分辨率图像，总共有1000个类别。测试集分为top-1和top-5，并且分别拿到了37.5%
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2024-04-02 10:54:19
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问题在之前的学习过程中，我们学习了如何搭建全连接神经网络训练Mnist数据集。初始时，全连接神经网络训练结果验证集和训练集的精确度不高，在对数据进行归一化，调参等操作提高了精确度。我们这次使用Le-Net5和VGG对MNIST进行训练，VGG采样层太多，计算量庞大，我们只进行搭建，也可以采用Google Colab进行训练。比较全连接和卷积神经网络异同。Le-net5网络如下。方法搭建le-net
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2024-01-04 19:41:04
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