文章目录前言神经网络的历史和背景循环神经网络的出现及其作用LSTM在处理序列数据中的应用LSTM的基本原理LSTM的结构和原理遗忘门、输入门、输出门的作用LSTM的训练方法代码LSTM的改进GRUAttention机制双向LSTM总结LSTM的优势和局限性 前言神经网络的历史和背景神经网络是一种模拟人类神经系统的计算模型，它由大量简单的神经元单元组成，通过它们之间的连接和传递信息来模拟人脑的学习
一、RNN概述为什么有了神经网络还需要有循环神经网络？在普通的神经网络中，信息的传递是单向的，这种限制虽然使得网络变得更容易学习，但在一定程度上也减弱了神经网络模型的能力。特别是在很多现实任务中，网络的输出不仅和当前时刻的输入相关，也和其过去一段时间的输出相关。此外，普通网络难以处理时序数据，比如视频、语音、文本等，时序数据的长度一般是不固定的，而前馈神经网络要求输入和输出的维数都是固定的，不能任
前言 20世纪 90年代，LeCun et al.等人发表一篇关于手写数字识别的论文 【论文PDF下载】，论文中使用的网络结果如下：此网络结构认为是卷积神经网络的开山鼻祖，也确立了CNN的现代结构后来他们又对其进行完善，设计了一种多层的人工神经网络，取名叫做 LeNet-5【论文PDF下载】，可以对手写数字做分类CNN能够得出原始图像的有效表征，这使得CNN能够直接从原始像素中，经过极少的预处理
启蒙时期（1890-1969） 1890年，心理学家William James出版了第一部详细论述人脑结构及功能的专著《心理学原理》，他认为一个神经细胞受到刺激激活后可以把刺激传播到另一个神经细胞，并且神经细胞激活是细胞所有输入叠加的结果。 1943年，神经病学家和神经元解剖学家McCulloch和数学家Pitts在生物物理学期刊发表文章提出神经元的数学描述和结构。并且证明了只要有足够的简单神经元
前言卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNN）是一类包含卷积计算且具有深度结构的前馈神经网络（Feedforward Neural Networks），是深度学习（deep learning）的代表算法之一 。对卷积神经网络的研究始于二十世纪80至90年代，时间延迟网络和LeNet-5是最早出现的卷积神经网络；在二十一世纪后，随着深度学习理论的提出和数值计
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2023-08-08 09:50:24
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1.卷积神经网络简介 卷积神经网络（convolutional neural network, CNN），最早是19世纪60年代，生物学家对猫视觉皮层研究发现：每个视觉神经元只会处理一小块区域是视觉图像，即感受野。后来到了80年代，日本科学家提出了神经认知机（Neocognitron）的概念，也可以算作是卷积神经网络最初的实现原型，在CS231n的课上说过，卷积神经网络不是一夜产生的，从这个发展
在本文中，我们将了解LSTM（长期短期内存）网络和GRU（门控循环单元）。 LSTM是1997年由Sepp Hochreiter和JürgenSchmidhuber首次提出的，是当下最广泛使用的NLP深度学习模型之一。 GRU，首次在2014年使用，是一个更简单的LSTM变体，它们有许多相同的属性。我们先从LSTM开始，后面看到GRU的不同的之处。LSTM 网络在第3部分，我们了解了梯度消失问题是
TensorFlow实践（9）——BP神经网络（一）前 言（二）问题描述（三）BP神经网络的TensorFlow实现（1）模型参数设置（2）输入数据（3）构建模型（4）定义损失函数（5）选择优化器及定义训练操作（6）创建会话进行训练（7）完整代码（四）Tensorboard可视化（五）总 结 （一）前 言BP(back propagation)神经网络是1986年由Rumelhart和McCle
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2023-06-14 17:23:43
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【系统集成方法论的提出者及其在软考中的应用】
随着信息技术的迅猛发展，系统集成已经成为了企业信息化建设的重要组成部分。在这一背景下，系统集成方法论应运而生，为系统集成项目的实施提供了科学的指导。本文将首先介绍系统集成方法论的提出者，然后探讨系统集成方法论在软考中的应用。
一、系统集成方法论的提出者
系统集成方法论的提出者是众多从事信息技术研究的专家和学者。他们在长期的研究与实践中，发现系统集
启蒙时期（1890-1969） 1890年，心理学家William James出版了第一部详细论述人脑结构及功能的专著《心理学原理》，他认为一个神经细胞受到刺激激活后可以把刺激传播到另一个神经细胞，并且神经细胞激活是细胞所有输入叠加的结果。 1943年，神经病学家和神经元解剖学家McCulloch和数学家Pitts在生物物理学期刊发表文章提出神经元的数学描述和结构。并且证明了只要有足够的简单神经元
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2023-08-27 22:06:09
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近期一直在看卷积神经网络，想改进改进弄出点新东西来。看了好多论文，写了一篇综述。对深度学习中卷积神经网络有了一些新认识，和大家分享下。
事实上卷积神经网络并非一项新兴的算法。早在上世纪八十年代就已经被提出来，但当时硬件运算能力有限，所以当时仅仅用来识别支票上的手写体数字，而且应用于实际。2006年深度学习的泰斗在《科学》上发表一篇文章，论证了深度结构在
作者：He Zhang，Bang Wu前言在过去的几年里，以神经网络为首的人工智能技术通过对不同类型数据的深入挖掘已经深刻地改变了人类的生活并极大地推动了社会发展的进程 [1]。作为人工智能领域最活跃的研究方向之一，图神经网络（GNNs）凭借其卓越的性能已经被广泛应用于个性化推荐等日常生活中，在如新冠药物研发等科学前沿领域也不乏其身影。随着图神经网络技术的蓬勃发展，人们发现以任务性能为单一设计目标
--------随着卷积神经网络的发展，在许多视觉研究方向有了很大的突破。但是网络规模过大使得无法在实际中对其进行应用，这让卷积神经网络停留在实验室的研究中并不是人们想看到的。于是作者提出了一个方法，用来构建一个轻量级的卷积神经网络，可以应用到移动端中或者是嵌入式设备当中。MobileNet论文地址：MobileNet论文地址整个网络结构的变化：①将一般的卷积层(standard convolut
6.3 LSTM的记忆能力实验使用LSTM模型重新进行数字求和实验，验证LSTM模型的长程依赖能力。长短期记忆网络（Long Short-Term Memory Network，LSTM）是一种可以有效缓解长程依赖问题的循环神经网络．LSTM 的特点是引入了一个新的内部状态（Internal State）和门控机制（Gating Mechanism）．不同时刻的内部状态以近似线性的方式进
Alexnet是2014年Imagenet竞赛的冠军模型，准确率达到了57.1%, top-5识别率达到80.2%。
AlexNet包含5个卷积层和3个全连接层，模型示意图：精简版结构： conv1阶段输入数据：227×227×3 卷积核：11×11×3；步长：4；数量（也就是输出个数）：96 卷积后数据：55×55×96 （原图N×N，卷积核大小n×n，卷积步长大于1为k
VGG探索了卷积神经网络的深度与其性能之间的关系，成功地构筑了16～19层深的卷积神经网络，并且证明了增加网络的深度能够在一定程度上影响网络最终的性能，使错误率大幅下降，同时拓展性又很强，迁移到其他图片数据上的泛化性也非常好。到目前为止，VGG仍然被广泛用来提取图像特征。VGG可以看成加深版本的AlexNet，二者都由卷积层、全连接层两大部分构成。VGG有如下特点。（1）结构简洁。VGG由5层卷积
卷积神经网络（CNNs）是人工神经网络的一种，最早在1989年，Yann LeCun等在研究神经网络时，受到Hubel和Wiesel等生物学家对动物模型的研究启发，首次提出了卷积神经网络结构，能够较好的模拟视觉皮层中的细胞之间的信息传递。卷积神经网络的提出在小数据小尺寸图像的研究上刷新了当时的研究成果。但在较长的时间一直没有较好
一、定义：人工神经网络（Artificial Neural Networks，简写为ANNs）也简称为神经网络（NNs）或称作连接模型（Connection Model），它是一种模仿动物神经网络行为特征，进行分布式并行信息处理的算法数学模型。二、经典的神经网络结构1、残差网络(Residual Networks/ResNet)2、循环神经网络 (Recurrent Neural Network/
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2023-08-28 19:32:59
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卷积神经网络学习总结
网络模型背景 为了有效对人脸特征进行准确分类识别，之前已经得到效果的算法一般是基于人脸几何特征的分析、模式匹配、图像匹配以及根据面部拓扑结构、神经网络模型训练的方法进行识别。利用卷积神经网络的方法，可以有效的解决神经网络模型只能训练少量样本数据的缺点。网络结构与理解数据的预处理 主要作用是将整个图像数据化为统一格
论文解读者：史铭伟，胡明杰，赵田田，陈宇文编者按：深度学习近十年的飞速发展带动了各行各业对于数据驱动的研究热潮，运筹学也不例外。本文将展开讨论Deepmind于2020年发表的有关深度学习对混合整数模型加速方法性能的提升。论文信息：Vinod Nair, Sergey Bartunov, Felix Gimeno, Ingrid von Glehn, Pawel Lichocki, Ivan Lo
