在我们对比 和 TPU 之前，我们可以先了解到底机器学习或神经网络需要什么样的计算。如下所示，假设我们使用单层神经网络识别手写数字。 如果图像为 28×28 像素的灰度图，那么它可以转化为包含 784 个元素的向量。神经元会接收所有 784 个值，并将它们与参数值（上图红线）相乘，因此才能识别为「8」。其中参数值的作用类似于用「滤波器」从数据中抽取特征，因而能计算输入图像与「8」之间的相似
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2023-12-12 14:36:13
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在深度学习任务中，虽然可以通过堆叠参数、设计更复杂的结构来提高模型的表征能力，但这也会导致模型的计算量增加，训练时间延长。所以，模型的预测有多好并不是唯一的考虑因素，训练时间长会导致成本的上升。一、影响网络训练速度的因素1.使用的处理器（GPU和CPU）CPU（中央处理器）是一台计算机的运算核心和控制核心。CPU、内部存储器和输入/输出设备是电子计算机三大核心部件。其功能主要是解释计算机指令以及处
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2023-08-18 15:28:06
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前言 神经网络的理论知识上一篇博文已经介绍。本文主要是通过编程实现神经网络模型，并对给定样本集进行分类。我们知道神经网络分为输入层、隐层和输出层。各层在通过前向传播计算激活值和反向传播计算偏导数的时候，只要分清楚该层的输入、输出即能正确编程实现。 本文的C++代码主要来自于万能的网络，感谢众大神的开
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2023-09-11 15:51:37
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一、简介 CNN由对输入进行过滤（卷积）以获得有用信息的层组成。 这些卷积层具有可以学习的参数（内核），因此可以自动调整这些过滤器以提取针对手头任务的最有用信息，而无需选择特征。 CNN最好与图像一起使用。 普通神经网络不适用于图像分类问题。二、普通神经网络的比较 在正常的神经网络上，我们需要将图像转换为单个1d向量，然后将数据发送到完全连接的隐藏层。 在这种情况下，每个神经元每个神经元都有参数。
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2023-12-26 12:55:00
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机器学习简介（1）——神经网络前言一、神经网络1.神经网络（Neural Network）1.1 什么是神经网络？1.2 神经网络是如何被训练的？1.3 如何学习的？1.4 如何训练，对信息的加工？2.卷积神经网络CNN（Convolution Neural Network）2.1 什么是卷积神经网络？2.2 图片如何卷积？2.3 池化？2.4 流行的CNN结构2.5 CNN的应用3.循环神经网
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2023-12-07 22:59:11
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1987年，美国学者Robert Hecht-Nielsen提出了对偶传播神经网络模型（Counter Propagation Network，CPN），CPN最早是用来实现样本选择匹配系统的。CPN 网能存储二进制或模拟值的模式对，因此这种网络模型也可用于联想存储、模式分类、函数逼近、统计分析和数据压缩等用途。1. 网络结构与运行原理网络结构如图所示
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2023-11-20 17:16:12
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AI新媒体量子位（QbitAI）
在人工智能热潮刚刚兴起时，英特尔好像并不积极。不过现在，英特尔正试图通过一系列新芯片来加强在这个领域的地位。最新的进展是：英特尔准备发布Nervana神经网络处理器，简称为“NNP”。NNP系列处理器的设计是为了满足机器学习的需求，目标市场是数据中心，而不是PC。英特尔的CPU仍被广泛应用于服务器（据估计，英特尔CPU在数据中心市场的份
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2023-11-29 09:34:13
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卷积神经网络是为识别二维形状而特殊设计的一个多层感知器，这种网络结构对平移、比例缩放、倾斜或者其他形式的变形具有高度不变性。这些良好的性能是网络在有监督方式下学会的，网络的结构主要有稀疏连接和权值共享两个特点。 卷积神经网络不是一个单一的功能个体，而是多种功能神经元的集合。如图4.13所示，其中包括卷积核、非线性的激活函数、
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2023-07-10 17:20:09
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两张网络名称算法学习速率目标函数层数特点准确率CPU时间GUP时间简单NN梯度下降1/100交叉熵1最简单 最快96%32min9s双层CNNAdam 最速下降1/10000交叉熵2层卷积池化99.28%16min20s1min27s所用CPU为IntelCorei7-8700 CPU@3.2GHz所用GPU为NVIDIA RTX6000 24GBGPU改动，踩坑CPU改gpu只用一句：os.en
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2023-12-14 14:41:03
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【网易智能讯 2月28日消息】神经网络非常强大，但是它们需要大量的能量。麻省理工学院的工程师们现开发出了一种新的芯片，可以将神经网络的功耗降低95%，这也许会使得其可在电池驱动的移动设备上运行。如今智能手机正变得越来越智能，提供了越来越多的人工智能服务，如数字助理和实时翻译。但是，为这些服务进行数据运算的神经网络通常都在云端，智能手机的数据也是在云端来回传输。这并不是一种理想的状态，因为这需要大量
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2023-10-04 10:18:34
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文章目录一、前言二、什么是神经网络2、1神经网络的结构2、2神经网络的工作流程三、理解激活函数3.1什么是激活函数3.2激活函数的种类3.2.1阶跃函数3.2.2 sigmoid函数3.2.3 ReLU函数四、神经网络的实现4.1符号确认4.2各层信号传递的实现4.3代码实现五、输出层的设计5.1恒等函数5.2 softmax函数 一、前言神经网络和感知机的关系：感知机是神经网络的基础。对于复杂
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2023-08-21 10:30:30
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一、前向传播算法神经元（节点）：有多个输入和一个输出，每个神经元既可以是其他神经元的输出也可以是整个神经网络的输入全连接神经网络：相邻两层之间任意两个节点都有连接前向传播是通过矩阵乘法来实现的: a=tf.matmul(x,w1) w1：第一层参数 b=tf.matmul(a,w2) w2：第二层参数 二、神经网络参数和Tensorflow变量变量（Variable）的作用
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2023-09-03 15:50:12
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FPGA实现神经网络加速FPGA神经网络
1整体思路采用LeNet-5作为手写数字识别的神经网络，原因：LeNet网络结构比较简单。
1.1 LeNet结构enter description hereenter description hereLeNet共分为7层，分别是：C1，卷积层
S2，池化层
C3，卷积层
S4，池化层
C5，卷积层
F6，全连接层
OUTPUT，全连接层输入图片为尺寸32
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2023-06-08 23:47:42
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搭建卷积神经网络模型1.3.1 边界填充1.3.2 单步卷积1.3.3 卷积1.4 池化层1.5 反向传播2.1.0 TensorFlow模型不需要创建placeholders2.1.1 初始化参数2.1.2 前向传播2.1.3 计算成本2.1.4 构建模型预测函数model测试epoch=150,learning_rate=0.009,mini_batch_size=64epoch=1000,
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2024-01-30 20:45:10
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学习神经网络（深度学习）电脑的配置要求个人电脑配置与使用感受（电脑小白）我目前所使用的电脑的配置是 （1）CPU：i5-9300H （2）显卡（GPU）：GTX1650-4G（4G表示显存） （3）内存：8G （4）硬盘：1T固态硬盘 （5）屏幕：15.6英寸75色域 现在用tensorflow-gpu版跑VGG16神经网络时：CPU还行，37%左右；显存直接到了85%左右；GPU更是干到了93%
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2023-05-18 15:57:32
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想象一下，你周围的任何东西，比如一个煎锅、一个玻璃镇纸，都可以用来当成神经网络的中央处理器，那是什么感觉？神经网络简单来说，是一种模仿大脑执行复杂任务的只能系统，给定输入，得到输出，无论是判断一张图上面是一只猫或一只小狗，还是判断这首歌是什么风格，神经网络总能根据无数次的训练得到最大概率的正确结果。只不过，为了得到最快的速度，目前的神经网络通常在图形处理芯片（GPU）上运行的，而一项新的研究显示，
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2024-04-16 15:20:12
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神经网络算法原理及编程实现Author:shoupt,Johnson·smith一：神经网络算法概述： ANN（Artificial Neural Network）算法是一种模拟动物神经网络行为特征的算法。这种算法是由大量简单的神经元（或神经节点，计算单元）构成的非线性系统。它在一定程度上模拟了人脑神经系统的信息处理、存储和检索功能，它是对人脑神经网络的某种简化、抽象和模拟
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2023-07-28 17:04:11
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Revisiting multiple instance neural networks回顾多示例神经网络1、Abstract 近年来，神经网络和多实例学习(MIL)都是人工智能相关研究领域的热门课题。深度神经网络在监督学习问题上取得了巨大的成功，而MIL作为一种典型的弱监督学习方法，在计算机视觉、生物识别、自然语言处理等许多应用中都是有效的。在这篇文章中，我们回顾了多实例神经网络(MINNs)，
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2024-04-02 08:45:37
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分类MLPClassifier参数说明:hidden_layer_sizes : 元组形式,长度n_layers-2,默认(100,),第i元素表示第i个神经元的个数activation: {‘identity’, ‘logistic’, ‘tanh’, ‘relu’},默认"relu"‘identity’: f(x) = x‘logistic’:f(x) = 1 / (1 + exp(-x))‘
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2023-09-04 14:40:58
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在机器学习的模型中，如果模型的参数太多，而训练样本又太少，训练出来的模型很容易产生过拟合的现象。过拟合具体表现在： 模型在训练数据上损失函数较小，预测准确率较高； 但是在测试数据上损失函数比较大，预测准确率较低。Dropout说的简单一点就是：我们在前向传播的时候，让某个神经元的激活值以一定的概率p停止工作，这样可以使模型泛化性更强，因为它不会太依赖某些局部的特征，如图1所示。Dropout具体工
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2023-12-02 16:51:22
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