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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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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TCL电视神经网络处理器是什么?npu。1、tcl电视专攻NPU（神经网络处理器）的海思Hi3516DV300芯片是神经网络处理器。2、神经网络处理器，也就是通常说的AI处理器。它可以是手机更聪明，可以学习用户的用机习惯，在拍摄照片的时候，可以根据被拍摄物体匹配最适合的相机参数。求电脑处理器排行榜天梯，有哪些比较推荐？AI爱发猫。电脑处理器排行榜前五名分别是Intel酷睿i5-9400F、Inte
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2023-10-09 16:53:19
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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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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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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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【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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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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目录1.从数据中学习 训练数据与测试数据2.损失函数（1）损失函数的定义（2）为何要设定损失函数3.数值微分——利用微小的差分求导数的过程（用数值方法近似求解函数的导数的过程）（1）导数——表示某个瞬间的变化量（2）偏导数——有多个变量的函数的导数4.梯度——由全部变量的偏导数汇总而成的向量1.从数据中学习 训练数据与测试数据  
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2023-09-09 07:57:59
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吴恩达机器学习笔记（6）——神经网络机器学习个人笔记，学习中水平有限，内容如有缺漏欢迎指正。序言事先上网搜了下，发现已经有不少用tensorflow甚至只用numpy实现神经网络的文章了，而且写的都很好，十分易懂。本着拿来主义的精神，这次就按照结合视频外加分析大佬的代码来写了。神经网络是什么神经网络是一组计算单元组成的网络，其中每个计算单元（模拟了生物界的神经）从输入通道获取一些信息，进行一些计算
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2023-12-15 22:13:11
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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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目录1.神经网络2.深度学习与机器学习（一）监督学习（二）无监督学习（三）结构函数就与非结构化数据3.sigmoid函数和relu函数（一）激活函数的定义（二）sigmoid函数（三）ReLU函数 本周开始对深度学习进行自学，主要是对吴恩达老师的课程进行学习，整理出相关笔记并进行研究的一个模式，下面总结一下这一周的学习内容。 深度学习是高度数据依赖型的算法，它的性能通常随着数据量的增加而不断增
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2024-01-10 13:30:51
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一. 前言：作为AI入门小白，参考了一些文章，想记点笔记加深印象，发出来是给有需求的童鞋学习共勉，大神轻拍！【毒鸡汤】：算法这东西，读完之后的状态多半是 --> “我是谁，我在哪？” 没事的，吭哧吭哧学总能学会，毕竟还有千千万万个算法等着你。 本文货很干，堪比沙哈拉大沙漠，自己挑的文章，含着泪也要读完！二. 科普：生物上的神经元就是接收四面八方的刺激（输入），然后做出反应（输出），给它
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2024-03-15 23:30:04
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LSTM和GRU的基本结构循环神经网络 RNN 是一种很重要的网络结构模型，通过每个时刻利用当前的输入以及之前的输出，在同一个单元产生当前时刻的输出，从而可以用来处理具有一定时序的问题，比如语音信号处理，机器翻译，股票走势等等。RNN的基本单元如下：
左边表示RNN的R，即循环调用自身，而右边是RNN的展开形式，unrolled form，可以看成一个复制了很多个同样copy的链状结构的时序
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2024-01-28 01:14:19
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