了解神经网络工作方式的最佳途径莫过于亲自创建一个神经网络，本文将演示如何做到这一点。神经网络(NN)又称人工神经网络(ANN)，是机器学习领域中基于生物神经网络概念的学习算法的一个子集。拥有五年以上经验的德国机器学习专家Andrey Bulezyuk声称：“神经网络正在彻底改变机器学习，因为它们能够在广泛的学科和行业中为抽象对象高效建模。”人工神经网络基本上由以下组件组成：输入层：接收并传递数据隐
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2023-07-08 10:42:27
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出品：贪心科技
作者: 山南 阅读人群：想了解卷积神经网络基本概念 1.1 背景2.1 神经网络 2.1.1 感知机2.1.2 激活函数2.1.3 反向传播2.2 卷积的定义2.3 卷积的Stride步长2.4 Padding2.5 Pooling池化层2.6 ReLU(Rectified Linar Unit)修正线性单元2.7 Dropout2.8 So
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2023-10-13 00:00:26
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神经网络是许多现代人工智能 (AI) 应用的核心。人工神经网络 (ANN) 是一个松散地基于大脑结构的模型：它由称为神经元的连接元素组成，每个连接都有一个数值权重。卷积神经网络 (CNN) 是一种特殊类型的人工神经网络，可以解决计算机视觉 (CV) 问题，例如图像分类、对象检测和一般识别。CNN 的主要构建块是卷积层。这些层由提取图像中相关特征的小过滤器组成，每一层都根据前一层的输入提取更多抽象特
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2023-11-13 16:31:39
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深度学习是一种人工智能技术，它用于解决各种问题，包括自然语言处理、计算机视觉等。递归神经网络（Recurrent Neural Network，RNN）是深度学习中的一种神经网络模型，主要用于处理序列数据，例如文本、语音、时间序列等。本文将详细介绍递归神经网络的原理、结构和应用。递归神经网络的原理递归神经网络是一种有向图模型，在每个时间步都接收输入和隐状态，并输出一个隐状态和一个输出。递归神经网络
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2023-08-08 20:33:01
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神经网络应用场景 （1）语音识别自2006 年Hinton等提出深度学习的概念，神经网络再次回到人们的视野中，语音识别是第1个取得突破的领域。传统语音识别的方法主要利用声学研究中的低层特征，利用高斯混合模型进行特征提取，并用隐马尔可夫模型进行序列转移状态建模，并据此识别语音所对应的文字。历经数十年的发展，传统语音识别任务的错误率改进却停滞不前，停留在25% 左右，难以达到实用水平。2013 年，H
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2023-08-08 17:50:48
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在本文中，我们主要关注模型的应用，而具体的网络设计并不是我们这里特别感兴趣的。社会影响的预测社会影响预测侧重于朋友之间行为的影响，尤其是在社交网络中。例如，如果一些社交网络上的朋友买了一件衣服，他/她会不会也买呢?以社交图作为输入，DeepInf为用户学习网络嵌入(一种潜在的社会表征)。结合下面(d)中手工制作的特征，对社会影响进行预测，比如v是否也会观看广告片段(步骤f)。在训练过程中，将预测结
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2023-08-10 11:24:28
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图神经网络是什么？谷歌人工智能写作项目：小发猫为什么有图卷积神经网络？本质上说，世界上所有的数据都是拓扑结构，也就是网络结构，如果能够把这些网络数据真正的收集、融合起来，这确实是实现了AI智能的第一步rfid。所以，如何利用深度学习处理这些复杂的拓扑数据，如何开创新的处理图数据以及知识图谱的智能算法是AI的一个重要方向。深度学习在多个领域的成功主要归功于计算资源的快速发展（如GPU）、大量训练数据
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2023-10-26 17:24:00
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深度学习概述理论上来说，参数越多的模型复杂度越高、容量越大，这意味着它能完成更复杂的学习任务。但一般情形下，复杂模型的训练效率低，易陷入过拟合。随着云计算、大数据时代的到来，计算能力的大幅提高可以缓解训练的低效性，训练数据的大幅增加可以降低过拟合风险。因此，以深度学习（Deep Learning，DL）为代表的复杂模型受到了关注深度学习是机器学习（Machine Learning，ML）领域中一个
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2023-11-27 11:19:41
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多层网络的学习能力比单层感知机强很多，要训练多层网络，简单的感知机学习规则显然不够，需要更强大的学习算法。误差逆传播（Error BackPropagation）算法就是学习算法中的杰出代表。现实任务中使用神经网络时，大多是使用BP算法进行训练。需要注意的是，BP算法不仅可以用于多层前馈神经网络，还可以用于其他类型的神经网络。通常说BP网络时，常指利用BP算法训练的多层前馈神经网络。
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2023-01-11 11:19:53
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神经网络算法可以解决的问题有哪些人工神经网络（Artificial Neural Networks，ANN）系统是 20 世纪 40 年代后出现的。它是由众多的神经元可调的连接权值连接而成，具有大规模并行处理、分布式信 息存储、良好的自组织自学习能力等特点。BP（Back Propagation）算法又称为误差 反向传播算法，是人工神经网络中的一种监督式的学习算法。BP 神经网络算法在理 论上可以
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2023-06-30 21:06:23
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1. 递归神经网络递归神经网络的结果与传统神经网络有一些不同，它带有一个指向自身的环，用来表示它可以传递当前时刻处理的信息给下一时刻使用。 可以认为它是对相同神经网络的多重复制，每一时刻的神经网络会传递信息给下一时刻。 递归神经网络因为具有一定的记忆功能，可以被用来解决很多问题，例如：语音识别、语言模型、机器翻译等。但是它并不能很好地处理长时依赖问题。2.LSTM长时依赖是这样的一个问题，当预测点
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2023-08-10 22:20:32
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文章RNN(Recurrent Neural Network)长短时记忆网络LSTM RNN(Recurrent Neural Network)RNN称为循环神经网络或者递归神经网络。在过去几年RNN在语言识别，自然语言处理，翻译以及图像描述等领域有着非常好的应用。处理图片分类的时候，可以把图片一张一张放入分类器中独立进行判断。但是处理语音以及文字的时候，不能把发音独立，也不能把文字独立，要连起
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2023-06-05 21:56:57
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一、前述CNN和RNN几乎占据着深度学习的半壁江山，所以本文将着重讲解CNN+RNN的各种组合方式，以及CNN和RNN的对比。二、CNN与RNN对比1.CNN卷积神经网络与RNN递归神经网络直观图： 2.相同点： 2.1. 传统神经网络的扩展； 2.2. 前向计算产生结果，反向计算模型更新； 2.3. 每层神经网络横向可以多个神经元共存，纵向可以有多层神经网络连接。3.不同点： 3.1
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2023-09-25 09:45:14
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1、什么是神经网络，举例说明神经网络的应用我想这可能是你想要的神经网络吧！ 什么是神经网络： 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。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
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2023-10-31 19:19:39
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文章目录前言卷积层池化层全连接层注： 前言之前曾讲到过分类问题，回归问题等等。但是都是简要概括，只讲了数据有无标签等等，关于如何对数据进行处理以及提取数据中的信息的基础知识将在本博客中介绍。而卷积神经网络是深度学习的代表算法之一，通常用于提取数据的表征信息。最早提出于二十世纪八九十年代，后由于硬件设备算力的提升，卷积网络得到快速发展，并被应用于计算机视觉与自然语言处理等领域。卷积层卷积运算的目的
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2023-11-10 12:23:03
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LSTM是RNN的升级版，加了门控装置，解决了长时记忆依赖的问题。但由于门控装置复杂，带来了计算量增加，所以引进了简化版的LSTM，即GRU。本文介绍GRU的基本原理，并将其与LSTM和RNN进行对比，分析它们各自的优劣。重点理解LSTM中h(t)和C(t)的本质，以及为什么门机制可以解决梯度问题，并且简化计算。目录一、从传统RNN说起二、改进的RNN：LSTM三、简化版的LSTM：GRU四、LS
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2023-12-01 11:48:23
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MENU循环神经网络定义应用领域模型结构问题LSTM基本概念核心思想 循环神经网络定义循环神经网络（Recurrent Neural Network, RNN）是一类以序列（sequence）数据为输入，在序列的演进方向进行递归（recursion）且所有节点（循环单元）按链式连接的递归神经网络（recursive neural network）应用领域RNN的应用领域有很多, 可以说只要考虑时
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2023-10-24 08:17:39
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本文将介绍提高神经网络的性能和泛化能力的三种高级技巧。1）循环dropout（recurrent dropout）。这是一种特殊的内置方法，在循环层中使用dropout来降低过拟合。2）堆叠循环层（stacking recurrent layers）。这会提高网络的表示能力（代价是更高的计算负荷）。3）双向循环层（bidirectional recurrent layer）。将相同的信息以不同的方
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2023-09-05 16:50:17
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神经网络的定义神经网络，是机器学习的一个分支，学名应该叫人工神经网络，与之相对应的是生物神经网络(Biological Neural Networks, BNN)，我们将模拟生物神经网络的数学模型统称为人工神经网络模型，简称人工神经网络或者神经网络。 生物神经网络大脑的学习过程包括以下三个基本步骤或系统。 （1）信息输入。 （2）模式加工。 （3）动作输出。 生物意义上的神经元
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2023-08-21 10:34:07
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人工神经网络（artificial neural network，缩写ANN），简称神经网络（neural network，缩写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
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2023-08-31 19:13:05
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