一、全连接神经网络1、全连接网络：网络层的每一个结点都与上一层的所有结点相连。对于每个神经元：2、如果没有激活函数，我们的求和函数拟合能力均为线性的，而激活函数的作用在于，为我们的模型提供了非线性的拟合能力。2.1 全连接神经网络_小学渣的春天的博客_一个全连接的前向神经网络具有6个源结点,2个隐层2.1 全连接神经网络2.1.1 全连接神经网络的定义全连接网络：网络层的每一个结点都与上一层的所有
转载
2023-10-20 23:11:25
114阅读
第一篇成功使用深度学习作图像语义分割的论文，使得网络可以接受任意大小的图片并输出和原图一样大小的分割图。实现的过程从分类的CNN到用于dense prediction 典型的分类网络，采用固定尺寸的输入产生了非空间的输出。这些网络的全连接层有确定的位数并丢弃空间坐标，也被看作是覆盖全部输入域的核卷积。如上图正确识别图片中的猫为tabby cat ，不需要将猫轮廓识别出来，只需要一个概率值。 FCN
转载
2024-04-08 10:20:06
58阅读
深度神经网络的最后一层往往是全连接层+Softmax（分类网络），如下图所示，图片来自StackExchange。先看一下计算方式：全连接层将权重矩阵与输入向量相乘再加上偏置，将nn个(−∞,+∞)(−∞,+∞)的实数映射为KK个(−∞,+∞)(−∞,+∞)的实数（分数）；Softmax将KK个(−∞,+∞)(−∞,+∞)的实数映射为KK个(0,1)(0,1)的实数（概率），同时保证它们之和为1。
转载
2023-10-06 22:09:22
238阅读
文章目录一.线性分类的弊端与神经网络的引入二.深度学习的三个步骤三.全连接神经网络 一.线性分类的弊端与神经网络的引入 我们可以看如下的异或二分类问题，我们显然可以看到，我们使用一条直线显然是无法将其分开的。 但是我们可以用以下思路来想：我们是否可以转变一下特征，做一个所谓的线性变换，使其可以线性可分？这样当然是可以的而且有多种方式，比如视频中所示的方式，再或者是和之间的差的绝对值等等，做
转载
2024-01-02 11:28:44
134阅读
文章目录全连接网络结构的前向传播算法单个神经元全连接网络结构计算过程举例代码实现该神经网络样例程序搭建神经网络的过程：准备、前向传播、反向传播、循环迭代准备前向传播：定义输入、参数和输出反向传播：定义损失函数、反向传播方法循环迭代：生成会话，训练STEPS轮总结 全连接网络结构的前向传播算法单个神经元 从上图可以看出，单个神经元有多个输入和一个输出。而神经网络的结构是不同神经元之间的连接结构。神
转载
2023-12-14 01:47:13
131阅读
一、狭义的DNN（DBN）1、什么是广义的DNN？
广义DNN是我们常说的 深度神经网络（deep neural network），它是区分 最多3层结构（隐层=1）感知器所构成ANN网络，也
就是说带有激活函数的神经元如果构成的网络隐层>=2 ，都称之深度神经网络DNN。
2、什么是狭义的DNN？
狭义的DNN指的是全连接型的DNN网络，又名DBN
3、全连接DNN
转载
2024-03-05 10:57:35
131阅读
深度学习/联邦学习笔记（五）多层全连接神经网络实现MNIST手写数字分类+Pytorch代码神经网络是一个有神经元构成的无环图，神经网络一般以层来组织，最常见的是全连接神经网络，其中两个相邻层中每一个层的所有神经元和另外一个层的所有神经元相连，每个层内部的神经元不相连，如下图（隐藏层可以有多层）：先在一个net.py文件中，定义一些相关的神经网络和激活函数等等import torch
from t
转载
2024-01-17 09:16:01
131阅读
人工神经网络（Artificial Neural Network, ANN）简称神经网络，可以对一组输入信号和一组输出信号之间的关系进行模拟，是机器学习和认知科学领域中一种模仿生物神经网络的结构和功能的数学模型。用于对函数进行估计或近似，其灵感来源于动物的中枢神经系统，特别是大脑。
转载
2023-07-31 17:48:02
168阅读
1、导入数据集和tensorflow包from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data import tensorflow as tf2、初步探索mnist数据集的内容此处使用mnist数据集，如果需要用自己的数据集，将数据读入pandas的dataframe中即可；mnist = input_data.read_data_set
转载
2023-11-07 14:48:54
115阅读
文章目录实验一 全连接神经网络FCNN实验说明背景知识实验步骤0. 概览1. Import Numpy2. 导入其他 Python 库 （Import Other Libraries）3. 定义神经网络结构4. 初始化神经网络4.1 理解权重矩阵 ? 和偏置向量 ?4.2 参数初始化方法4.3 尝试不同的参数初始化方法5. 实现激活函数6. 实现神经网络的前向传播过程6.1 函数 6-1 （si
转载
2023-07-26 14:01:34
89阅读
看别人的代码和自己写代码，两种的难度和境界真是不一样。昨天和今天尝试着写一个简单的全连接神经网络，用来学习一个基本的模型，在实现的过程中遇到了不少的坑，虽然我已经明白了其中的原理。我想了一个教材上面没有的简单例子，尝试着自己构造训练数据集和测试集。我希望训练一个能够区分红点和蓝点的模型。在我构造的数据集中，当x < 1的时候，为蓝点；当x >1的时候为红点。 对于这个全连接网络，输入
转载
2024-01-03 16:46:41
72阅读
深度神经网络深度神经网络(Deep Neural Network)是人工智能领域中，机器学习这一大类下，使用多层(深层)感知机来构建的一种人工智能模型 也叫全连接神经网络(Full Connect Neural Network)从三部分来理解 ①深度：指构成模型的 层数 很深(规模很大) ②神经：指构成模型的基本单元为感知机——一种对生物神经元进行仿生得出的线性函数 ③网络：指连接各个单元的方式是
转载
2024-04-08 10:30:05
328阅读
该网络在前面两步跟CNN的结构是一样的，但是在CNN网络Flatten的时候，FCN网络将之换成了一个卷积核size为5x5，输出通道为50的卷积层，之后的全连接层都换成了1x1的卷积层。我们知道1x1的卷积其实就相当于全连接操作传统的基于CNN的分割方法：为了对一个像素分类，使用该像素周围的一个图像块作为CNN的输入，用于训练与预测，这种方法主要有几个缺点：1）存储开销大，例如，对每个像素使用1
转载
2024-01-10 17:25:05
120阅读
1 DNN和CNN1.1 DNN（Deep Neural Networks，深度神经网络）DNN是一个全连接的深度神经网络，也可以用作图像识别，在mnist上的表现也很不错，可以参考这篇文章。鉴于为了介绍CNN和DNN的区别，在这篇文章中都叫做全连接神经网络。全连接神经网络中，每相邻的两层网络之间的节点都是相互有边相连。上一层的每个神经元均要链接下一层的每个神经元，于是一般将每一层的神经元排成一排
转载
2023-09-04 19:58:47
595阅读
Github相关地址AIStudio地址常见的深度学习网络结构全连接网络结构 全连接(Fully Connected, FC)网络结构是最基本的神经网络/深度神经网络层，全连接层的每一个节点都与上一层的所有节点相连。全连接层在早期主要用于对提取的特征进行分类，然而由于全连接层所有的输出与输入都是相连的，一般全连接层的参数是最多的，这需要相当数量的存储空间和计算空间。参数的冗余问题使单纯的F
转载
2023-09-15 15:47:10
295阅读
以前在误差反向传播法里面介绍的神经网络是两层结构，现在来搭建一个多层的结构，神经网络的一个特点或说优势就是可以不断地叠加层(隐藏层)。 多层结构： 一张数字图片(1*28*28=784)——>Affine1层——>ReLU1(激
转载
2024-01-10 14:28:06
99阅读
作者：李小文Github: https://github.com/tushushu 1. 原理篇我们用人话而不是大段的数学公式来讲讲全连接神经网络是怎么一回事。1.1 网络结构灵魂画师用PPT画个粗糙的网络结构图如下：1.2 Simoid函数Sigmoid函数的表达式是：不难得出：所以，Sigmoid函数的值域是(0, 1)，导数为y * (1 - y)1.3 链
转载
2023-12-07 15:13:59
389阅读
前面的章节介绍的神经网络每两层之间的所有结点都是有边相连的这种网络结构称为全连接层网络结构全连接神经网络与卷积神经网络的结构对比图:对于全连接神经网络,每相邻两层之间的节点都有边相连于是一会会将每一层全连接层中的节点组成一列,这样方便显示连接结构而对于卷积神经网网络,相连两层之间只有部分节点相连为展示每一层神经元的维度,一般会将每一层卷积层的节点组织成一个三维矩阵问题:为什么全连接神经网络无法很好
转载
2024-04-09 21:47:42
227阅读
文章目录符号表示公式推导前向过程反向过程梯度更新Loss层的梯度L2 LossCross Entropy Loss 该文档将以含有两个隐藏层的神经网络为基础进行正向和反向的公式推导，因为一个隐藏层的网络太简单，多个隐藏层与两个隐藏层在推导上没有本质区别，所以综合平衡知识性与文档撰写的便捷性，两个隐藏层比较合适。 整个文档主要包含以下内容或者特点：符号表示要足够清晰中间步骤尽量详细把batch_
转载
2023-11-06 16:55:28
196阅读
一、卷积层参数计算 卷积层需要关注的参数有conv(kernel_size,in_channel,out_channel)，即卷积核大小，输入输出通道数，和偏差bias。 计算公式：conv_param=(k_size*k_size*in_channel+bias)*out_channelf
转载
2023-08-13 10:55:28
528阅读
