参考：神经网络1：多层感知器-MLP - 知乎 (zhihu.com)神经网络（容易被忽视的基础知识） - 知乎 (zhihu.com)我们一般用深层的神经网络而不是浅层“肥胖”的网络，因为当准确率差不多的时候，参数的数量却相差数倍。说神经网络多少层数的时候一般不包括输入层。目的：将线性模型扩展为非线性模型最典型的MLP包括三层：输入层、隐层和输出层，MLP神经网络不同层之间是全连接的（全连接的意
还是先道歉吧 都害怕了 不知道发不发这个有什么伤害能有什么利益 纯属自己学习啊 内容肯定是800年前的 多谢各位 非技术研究勿扰啊过去
contents卷积神经网络(part 1)写在开头卷积(convolution)二维卷积运算卷积算子二维卷积算子二维卷积的参数量和计算量感受野卷积tricks步长零填充带步长和零填充的二维卷积算子带步长和填充的二维卷积算子实现使用卷积运算完成图像边缘检测任务写在最后 卷积神经网络(part 1)写在开头终于到了卷积神经网络了。卷积作为一个在数学中非常重要的概念，在深度学习中也有着举足轻重的作用
前言提到人工智能算法，人工神经网络（ANN）是一个绕不过去的话题。但是对于新手，往往容易被ANN中一堆复杂的概念公式搞得头大，最后只能做到感性的认识，而无法深入的理解。正好最近笔者本人也在经历这个痛苦的过程，本着真理越辩越明的态度，索性坐下来认真的把这些头大的问题梳理一番，试试看能不能搞清楚ANN背后的数学原理。其实ANN 的流程概括来说倒不是很复杂，以最简单的前馈神经网络为例，无非就是搭建网络架
原创
2021-02-04 19:44:22
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本文将带你加深理解神经网络如何工作于CNNs。原标题 | Gentle Dive into Math Behind Convolutional Neural Networks作 者 | Piotr Skalski翻 译 | 通夜（中山大学）、had_in（电子科技大学）编 辑 | Pita 自动驾驶、智能医疗保健和自助零售这些领域直到最近还被认为是不可能实现的，而计算机视觉已经帮助我们达到了这些事
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2021-04-09 16:12:45
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笔者经历了被ANN中一堆复杂概念公式支配的痛苦。这次从梯度下降算法谈起，希望帮大家梳理清楚背后的数学原理。
原创
2023-05-08 13:29:53
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深度学习—从入门到放弃（三)多层感知器MLP1.MLP简介正式进入MLP之前，我们先来看看单个神经元组成的线性神经网络，由上图可知单个神经元的神经网络无法解决像XOR这样的非线性问题。这个时候MLP就出场了！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藏层，最简单的
多层感知机及代码实现完整的实验代码在我的github上?QYHcrossover/ML-numpy: 机器学习算法numpy实现 (github.com) 多层感知机(MLP)是一种前馈神经网络，由输入层、若干个隐藏层和输出层组成。每一层都由多个神经元组成。MLP一般用于分类问题，可以通过反向传播算法进行训练。在深度学习领域，MLP是一种基础结构，被广泛应用于图像识别、自然语言处理等领域。多层感知
笔者经历了被ANN中一堆复杂概念公式支配的痛苦。这次从梯度下降算法谈起，希望帮大家梳理清楚背后的数学原理。
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2021-07-15 10:57:00
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本文将带你加深理解神经网络如何工作于CNNs。原标题 | Gentle Dive into Ma...
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2021-08-01 14:10:44
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Datawhale干货作者：贾博文，浙江大学，Datawhale原创作者本文约8000字，建议阅读22分钟审稿人：阿泽，Datawhale成员，复旦大学计算机硕士，目前在携程担任高级...
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2021-08-30 17:30:33
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！本文将带你加深理解神经网络如何工作于CNNs。原标题 | Gentle Dive into Ma...
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2021-07-18 14:36:11
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上面我们介绍完了图神经网络的基本流程，下面我们总结一下流行图神经网络，并将它们的方程和数学分为上面提到的3个GNN步骤。许多
本文旨在讲解使用深度学习模型对序列数据进行建模，并且主要集中再MLP、RNN、LSTM以及GRU。MLP MLP是最简单的神经网络模型，其就是一个简单的DNN，即全连接前馈深度神经网络。根据通用近似理论，MLP可以近似拟合出任意的连续函数。但是这里有一个基本的前提是，输入数据包含了影响应变
研究更复杂的深度学习方法的起点为MLP，即用于分类和回归的多层感知机，MLP也被称为普通前馈神经网络或者简称为神经网络。神经网络模型基础介绍MLP可以被看做是广义的线性模式，只是执行了多层后才得到结论。 线性模型的回归公式：y = w[0] * x[0] + w[1] * x[1] + ...+...+b 上面的公式可以看出，y是输入特征x[0]到x[p]的加权求和，权重为模型学习到的系数w。 我
源代码下载：http://pan.baidu.com/s/1kUAsk5L 作者：XJTU_Ironboy 时间：2017年8月开头语 由于最近在学习Deep Learning方面的知识，并尝试着用Google近些年刚提出的TensorFlow框架来搭建各种经典的神经网络，如MLP、LeNet-5、AlexNet、VGG、GoogleNet、ResNet、DenseNet、SqueezeNe
神经网络的原理本文重点介绍的是“多层感知器”（Multilayer Perceptron），即MLP算法，也被称为前馈神经网络，或者被称为人工神经网络（Artificial Neural Network, ANN）。线性模型的一般公式可表示为：其中y-hat表示对y的估计值，x[0]到x[p]是样本特征值，w表示每个特征值的权重，y-hat可以看成是所有特征值的加权求和，可以用下图表示这个过程：
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2023-08-31 12:24:10
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可以用于回归和分类问题的多层感知机(MLP)，是深度学习的一种算法，被称为（普通）前馈神经网络。神经网络模型MLP被视为广义的线性模型，多次重复计算加权求和的过程，并将激活函数用于加权求和，得到输出。正切双曲线函数(tanh)：输入较小为-1，较大时为+1line = np.linspace(-3, 3, 1000)
plt.plot(line, np.tanh(line), label='tan
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2023-09-16 13:53:54
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