文章目录前言一、最大池化二、为什么要对特征图进行下采样 前言在卷积神经网络示例中，我们注意到，在每个MaxPooling2D层之后，特征图的尺寸都会减半。例如：在第一个MaxPooling2D层之前，特征图的尺寸是26 * 26，但最大池化运算将其减半为13 * 13。这就是最大池化的作用：对特征图进行下采样，与步进卷积类似。提示：以下是本篇文章正文内容，下面案例可供参考一、最大池化最大池化是从
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2023-10-24 06:12:31
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目录1.分类问题 2.多维特征的输入 2.1 高维输入的逻辑回归模型2.2 神经网络层的构建原理 3.以糖尿病数据集为例，由逻辑回归模型做分类 3.1 数据集的准备（导入数据）3.2 构建模型 3.3 计算损失和选择优化器 3.4 训练 3.5 激活函数一览4.代码4.1 视频学习代码4.2
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2024-04-29 10:17:55
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AlexNet网络结构论文中的这个图比较晦涩，可以直接看下面的彩色图中的描述。 LeNet几乎奠定了当前深度卷积神经网络的基本搭建形式，AlexNet进一步探讨的是网络加深时，模型会出现什么情况。首先，更难训练。为了解决这个问题，他们使用了两个GPU进行训练。另外，处理计算复杂的提升，梯度下降算在深层神经网络中传递出现梯度弥散，他们提出使用ReLU代替原来使用Sigmoid函数，解决了这个问题。为
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2023-11-07 07:35:10
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我们需要弄懂的第一步就是如何将数据输入到神经网络中。例如，在语音识别、人脸识别这些应用中，是如何将语音、人脸信息输入到神经网络中的呢？下面我拿识别明星的例子来给大家介绍如何将明星的图片数据输入到神经网络中。此例中，待输入的数据是一张图像。为了存储图像，计算机要存储三个独立的矩阵（矩阵可以理解成二维数组，后面的教程会给大家详细讲解），这三个矩阵分别与此图像的红色、绿色和蓝色相对应（世界上的所有颜色都
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2023-08-07 21:54:09
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并不是所有使用神经网络的尝试都能够成功，这有许多原因。一些问题可以通过改进训练数据、初始权重、设计良好的输出方案来解决。1.改进输入对于S激活函数，可以发现， 如果输入变大， 激活函数就会变得非常平坦。由于我们使用梯度学习新的权重， 因此一个平坦的激活函数会出问题。权重的改变取决于激活函数的梯度。 小梯度意味着限制神经网络学习的能力。 这就是所谓的饱和神经网络。 这意味着， 我们应该尽量保持小的输
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2023-12-15 09:58:19
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上一篇文章构建了一个简单的网络，可以看出来它对于手写数字的识别率还是可以高达91%。但我们尚未对神经网络处理的过程做出太多解释。 数据在网络中的传播有两种方式。一种是沿着输入到输出的路径，被称为前向传播。一种是从输出返回到输入，被成为反向传播(backprop)。 train_step = tf.train.GradientDes
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2023-10-09 21:18:11
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一、神经网络案例神经网络就像一个人，它可以从外部获取输入信息并将其转换为内部结构，以便在不同的情况下做出正确的决定。神经网络也像一个掌握语言的机器，它能够接受输入，模仿人类的学习方式，从而学习和记忆特定的输入和输出之间的关系。例如，当一个人面对一棵大树时，他可以从外部视觉输入中获取信息，并基于这些信息来做出决定，例如攀爬树或不攀爬树。这就是神经网络所做的，它们可以收集外部信息，转换它们，并基于这些
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2024-03-12 16:09:44
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“Does the Past Predict the Future?” ——《Economist》今天，我们来一起测试一下大名鼎鼎的深度神经网络DNN，依然使用我们常用的人工智能学
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2024-04-09 21:51:02
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Neural Network 神经网络MLP多层感知机和它的基础 MLP（Multi-Layer Perceptron），即多层感知器，是一种前向结构的人工神经网络，映射一组输入向量到一组输出向量。MLP可以被看做是一个有向图，由多个节点层组成，每一层全连接到下一层。除了输入节点，每个节点都是一个带有非线性激活函数的神经元（或称处理单元）。一种被称为反向传播算法的监督学习方法常被用来训练MLP。M
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2023-09-09 06:54:29
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前言用输入层，隐藏层，输出层组成了神经网络，把数据放入输入层，通过隐藏层，再到输出层，把训练的数据跟输出进行对比得出误差，把误差传回到隐藏层中训练各个层的参数。这是典型的神经网络的结果图：典型的神经网络用在了很多的场合中，比如分类上，也达到了很好的效果。但是如果输入层的参数太多，会出现怎样的一种情况？如下是用神经网络来识别手写数字：这是一个神经网络中常见的一个应用，如何用神经网络进行数字的识别？最
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2023-10-10 07:27:40
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GNN一、过程1、输入（input module）GCN的输入，给定图 G = (V, E)，输入的是X，A一个输入维度为 N ×F0的特征矩阵 X，其中 N是图网络中的节点数而 F0 是每个节点的输入特征数。一个图结构的维度为 N×N的矩阵表征，例如图 G 的邻接矩阵 A2、传播（propagation module）1）结构1、包括aggregator和updater两部分2、aggregat
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2023-11-12 07:59:40
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第一章学习神经网络的前置知识1. 模型构建介绍神经元：神经元细胞可以分为三个部分，输入，中间节点，和输出。输入和输出在生物体内都是化学物质或者是电信号，给神经元一个或多个输入，可以被中间部分处理，最后获得输出。对于这样模拟的一个简化的神经元模型，在计算机中就叫感知器。 输入可以是X1,X2,X3,输出为Y，这时候中间过程可以是一个函数，比如：线性函数Z=X1W1+X2W2+X3W3,其中W1,W2
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2023-09-08 18:26:15
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Sequence to Sequence Learning with Neural Networks普通的部分本文将不再赘述，文中作者明确说到了自己模型的三大亮点：（1）将输入编码成一个固定维度的向量：encoder LSTM来将一个可变长度的输入语句映射成一个固定维向量表示, 然后将这个向量输入另一个解码器LSTM进行预测。（2）处理长句子的性能（3）逆序输入：采用了reverse input（
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2024-05-10 12:46:24
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在卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）中，卷积层的神经元只与前一层的部分神经元节点相连，即它的神经元间的连接是非全连接的，且同一层中某些神经元之间的连接的权重 w 和偏移 b 是共享的（即相同的），这样大量地减少了需要训练参数的数量。 卷积神经网络CNN的结构一般包含这几个层：输入层：用于数据的输入卷积层：使用卷积
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2023-11-09 10:08:07
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一、什么是GNN一句话概括图神经网络（Graphic Nuaral Network，GNN）：将一个数据（一个图）输入到网络（GNN）中，会得到一个输出数据（同样是图），输出的图和输入的图相比，顶点、边、以及全局信息会发生一些改变。（注意，顶点之间的连接情况不会变，后面进行解释）类似于一般的神经网络（DNN）一样，会对输入的数据进行改变得到输出数据，不同的是GNN的输入是一个图，输出也
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2023-11-20 00:40:52
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文章目录神经网络基础神经元激活函数神经网络BP神经网络BP神经网络的应用 神经网络基础神经元一个基本神经元模型有三个基本要素： （i）一组连接（对应于生物神经元的突触），连接强度由各连接上的权值表示，权值为正表示激活，为负表示抑制。 （ii）一个求和单元，用于求取各输入信号的加权和（线性组合）。数学表示为. （iii）一个非线性激活函数，起非线性映射作用并将神经元输出幅度限制在一定范围内（一般限
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2023-08-18 18:30:11
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神经网络的结构神经网络由输入层、隐藏层和输出层组成，输入输出层各有一个，隐藏层有很多层（形如下图） 输入端输入数据，相当于将数据的特征输入。此特征为在人类眼中数据的特征，而计算机并不能通过这些特征进行判断，因此计算机要通过一些算法将其转换为其可以应用来进行判断的形式，而这些算法，就是在一层一层的隐藏层中实现的。举一个例子：如上图中，将输入的三个特征组成的向量x（一个1*3向量），根据四组
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2023-10-10 07:27:47
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一、神经学习1.神经网络基础概念:人工神经网络又叫神经网络，是借鉴了生物神经网络的工作原理形成的一种数学模型。神经网络是机器学习诸多算法中的一种，它既可以用来做有监督的任务，如分类、视觉识别等，也可以用作无监督的任务。同时它能够处理复杂的非线性问题，它的基本结构是神经元，如下图所示： 其中，x1、x2、x3代表输入，中间部分为神经元，而最后的hw,b(x)是神经元的输出。整个过程可以理解
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2023-10-10 17:40:55
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1 前言卷积神经网络（CNN）由输入层、卷积层、激活函数、池化层、全连接层组成，即INPUT（输入层）-CONV（卷积层）-RELU（激活函数）-POOL（池化层）-FC（全连接层）2 人工神经网络2.1 神经元 神经网络由大量的神经元相互连接而成。每个神经元接受线性组合的输入后，最开始只是简单的线性加权，后来给每个神经元加上了非线性的激活函数，从而进行非线性变
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2023-11-20 09:03:45
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深度学习入门--神经网络一、感知机二、激活函数1. sigmold函数2. ReLU函数3. softmax函数三、三层神经网络的实现 一、感知机感知机接受多个输入信号，输出一个信号。 图中感知机接收和两个输入信号，输出y，用下式表示图中的感知机。 b是被称为偏置的参数，用于控制神经元被激活的容易程度；和是表示各个信号权重的参数，用于控制各个信号的重要性；明确表示出偏置，如下图实际上，输入信号的
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2024-04-09 21:43:03
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