1. 人工神经网络1.1 神经网络结构 人工神经网络（简称神经网络）是模拟人类大脑神经元构造的一个数学计算模型。 一个神经网络的搭建，需要满足三个条件。输入和输出权重（w）和阈值（b）多层感知器的结构1.2 神经网络运作过程其中，最困难的部分就是确定权重（w）和阈值（b）。必需有一种方法，可以找出答案。这种方法就是试错法。其他参数都不变，w（或b）的微小变动，记作Δw（或Δb），然后观察输出有什么
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2023-12-31 13:47:57
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人工神经网络（artificial neural network，ANN），简称神经网络（neural network，NN），是一种模仿生物神经网络的结构和功能的数学模型或计算模型。神经网络由大量的人工神经元联结进行计算。大多数情况下人工神经网络能在外界信息的基础上改变内部结构，是一种自适应系统。现代神经网络是一种非线性统计性数据建模工具，常用来对输入和输出间复杂的关系进行建模，或用来探索数据的
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2023-08-16 18:18:27
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文章目录6 分类任务6.1 前置知识6.1.1 分类6.1.2 分类的网络6.2 动手6.2.1 读取数据6.2.2 functional模块6.2.3 继续搭建分类神经网络6.2.4 继续简化6.2.5 训练模型6.3 暂退法6.3.1 重新看待过拟合问题6.3.2 在稳健性中加入扰动6.3.3 暂退法实际的实现6.4 后话 6 分类任务在这一讲中，我们打算探讨一下神经网络中是如何处理分类任务
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2023-10-14 10:38:02
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1 import numpy as np
2
3 '''
4 前向传播函数：
5 -x ：包含输入数据的numpy数组，形状为（N,d_1,...,d_k）
6 -w ：形状为（D,M）的一系列权重
7 -b ：偏置，形状为（M，）
8
9 关于参数的解释：
10 在我们这个例子中输入的数据为
11 [[2,1],
12 [-1,1],
13
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2023-07-04 19:36:19
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概念：人工神经网络是在现代神经生物学研究基础上提出的模拟生物过程，反映人脑某些特性的一种计算结构。人工神经元模型中的激活函数 其中 w_i·x_i为输入信号加权，θ为阈值（偏置量） 常见的形式有四种：阶跃式sigmoidReLuELu人工神经元网络神经元与神经元之间彼此连接成复杂的网络才有用。有两种主要的人工神经元网络。前馈型神经网络信息时有层次的，总是从前一层的神经元单向传递到下一层 隐含层的神
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2023-08-11 11:52:47
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这篇文章主要介绍卷积神经网络1998年到2019年的20多种经典的网络，体会每种网络的前世今身以及包含的深邃思想。算是一个总结性的博客吧。。。目录一、1998年：LeNet二、2012年：AlexNet三、2013年：ZFNet四、2014年:亚军——VGGNet冠军——GoogLeNet五、2015年：ResNet六、2016年：DenseNet七、2017年：SENet一、1998年：LeNe
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2024-01-12 05:36:02
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一、介绍 人工神经网络（Artificial Neural Network，ANN）简称神经网络（Neural Network，NN）或类神经网络，是一种模仿生物神经网络的结构和功能的数学模型或计算模型，用于对函数进行估计或近似。基于神经网络、动
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2023-08-29 10:07:54
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文章目录1.文件介绍2.核心算法cnn算法3.操作步骤1.预处理数据2.生成数据集3.执行训练4.执行预测5.框架安装方法6.代码测试模型：infer_model模型：infer_model1预测图片7.链接 1.文件介绍create_data_start.py 文本处理方法create_data_utils.py 文本处理工具model.py 模型文件1 多模态学习文件，这是针对不规则数据集的
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2023-08-12 21:29:15
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本代码在原链接代码的基础上进行了简化，改成了通用版本，只需设置必要参数（特别是 trainNum 的合理设置对分类结果尤为重要，一般在样本总量的85%左右较为合适，可根据实际需要自行调整）即可正常运行。本代码测试样例的data数据链接：链接：https://pan.baidu.com/s/1WP6wbK2jTW去掉我FQ6ZuRck05Vg 提取码：s85n %% 该代码为基于
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2023-10-18 10:54:53
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摘要： 理解视频中的人体行为在视频监控、自动驾驶以及安全保障等领域有着广泛的应用前景。目前视频中的人体行为分类研究是对分割好的视频片段进行单人的行为分类。对视频中的人体行为分类研究已经从最初的几种简单人体动作到几乎包含所有日常生活的几百类行为。近些年来基于RGB视频数据的先进深度行为分类模型可以分为三类：基于双流架构的、基于循环神经网络RNN的和基于3D卷积神经网络的。本文将详细介绍前两
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2023-11-28 13:00:22
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上年度在人工智能技术积累方面进步还是蛮大。首先是卷积神经网络（CNN)，CNN在图像识别、目标检测方面应用最成熟。 文章目录1 卷积神经网络1.1 图片分类网络1.2 图像分割网络1.3目标检测网络2 循环神经网络3：迁移学习4：生成对抗网络5：强化学习 1 卷积神经网络围绕卷积神经网络出现了一大堆衍生的网络结构，例如:1.1 图片分类网络AlexNet、VGGNet、GoogLeNet、ResN
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2023-11-25 16:01:53
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分类用于确定数据所归属的类别，而回归是根据已知的数据进行推断或估计某个未知量，比如根据年龄和教育水平进行收入预测分析。分类的典型应用是垃圾邮件过滤和字符识别。虽然神经网络适用于分类和回归，但却很少用于回归。这不是因为它的性能不好，而是因为大多数回归问题可以用更简单的模型来解决。（回归问题过于简单，采用神经网络通常是大材小用了！！！）在将神经网络应用于分类时，一般来说，网络的输出层节点数量与数据分类
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2023-11-07 07:16:10
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目录 1.卷积神经网络解决的问题2.经典的卷积神经网络2.1 LeNet2.2 AlexNet2.3 VGG2.3.1 VGG块2.3.2 VGG网络2.4 NiN2.4.1 Nin块2.4.2 Nin网络2.5 GooLeNet2.5.1 Inception块2.5.2 GoogLeNet网络2.6 ResNet2.6.1 残差块2.6.2 残差网络2.7 DenseNet1.卷积神经
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2023-11-12 08:19:49
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import pickle
import gzip
with gzip.open((PATH / FILENAME).as_posix(), "rb") as f:
((x_train, y_train), (x_valid, y_valid), _) = pickle.load(f, encoding="latin-1")x_train.shape #第一个表示样本个数,第二
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2024-01-20 23:02:34
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自己实践了一下，对神经网络作分类器有了初步了解。本文主要内容包括： (1) 介绍神经网络基本原理 (2) Matlab实现前向神经网络的方法 第0节、引例 本文以Fisher的Iris数据集作为神经网络程序的测试数据集。Iris数据集可以在http://en.wikipedia.org/wik
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2023-08-07 10:41:32
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神经网络由对数据进行操作的layers/modules组成。torch.nn 命名空间提供了所有你需要的构建块，用于构建你自己的神经网络。PyTorch的每一个module都继承自nn.Module。神经网络本身也是包含其它module（layer）的module。这种嵌套结构允许轻松构建和管理复杂的架构。下面，我们将构建一个神经网络分类FashionMNIST数据集的图片import os
im
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2023-06-19 12:50:26
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神经网络分类介绍：神经网络学习主要是针对其中的连接权重进行的，因此神经网络的学习有时也称为连接学习；神经网络的优点就是对噪声数据有较好适应能力，并且对未知数据也具有较好的预测分类能力；多层神经网络如图-4.9 所示，它包含两层处理单元（除输入层外）；同样包含两个隐层的神经网络称为三层神经网络，如此等等。该网络是前馈的，即每一个反馈只能发送到前面的输出层或隐含层。它是全连接的，即每一个层中单元均与前
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2023-07-18 17:18:09
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人工神经网络作为智能算法的一种，一直以来在实践方面取得了一定的成就，比如数字识别、信号处理、数据预测、内容分类等等，但是在理论方面还是缺乏相关的严格数学分析与证明。 至于神经网络的相关算法分析将在以后的文章中介绍，这里先介绍下神经网络的分类原理，不足之处请大家指教，相互进步。 研究中阅读到一些理解 图 1.1 3层前馈人工神经网络拓扑图 其中x1,x2,
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2024-01-26 19:22:04
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神经网络是什么神经网络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。这种网络依靠系统的复杂程度，通过调整内部大量节点之间相互连接的关系，从而达到处理信息的目的。生物神经网络主要是指人脑的神经网络，它是人工神经网络的技术原型。人脑是人类思维的物质基础，思维的功能定位在大脑皮层，后者含有大约10^11个神经元，每个神经元又通过神经突触与大约103个其它神经元相连，形成一个高度复
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2023-10-31 22:04:46
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本文全部代码基于python2，使用编辑器为ipython notebook，入门级。高级神经网络库的出现，使开发人员能够快速构建神经网络模型，而不必担心浮点运算、张量代数和GPU编程的数值细节。Keras是一种高级神经网络库，它基于Theano或TensorFlow的后端（backends）工作，提供了一种类似于scikit-learn的API。我将提供一个快速上手教程，详细比对Keras和sc
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2024-02-19 22:50:10
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