神经网络简介 神经网络可以指向两种，一个是生物神经网络，一个是人工神经网络。 生物神经网络：一般指生物的大脑神经元，细胞，触点等组成的网络，用于产生生物的意识，帮助生物进行思考和行动。 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
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2023-10-30 23:58:32
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标题：Neural Networks and Deep Learning课程一讲述了神经网络方面的基础知识。什么是神经网络？ 神经网络是一种学习算法，受大脑工作方式的启发而产生。神经网络的计算过程包括前向传播和反向传播这两个过程。一、Logistic Regression 逻辑回归logistic regression 适用于二分类问题。输入一张图片，判断图片中是否有猫，就是一个二分类问题。逻辑回
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2023-10-18 22:27:28
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什么是神经网络算法？神经网络就像一个黑盒子，我们只需要将数据输入进去，经过黑盒子的内部处理，就可以得到我们想要的结果神经网络的命名来自于神经元神经网络图如下神经网络算法有什么用？能够解决分类问题，聚类问题，拟合问题等诸多类型问题，可以说的上是比较万能的一种模型重要概念输入层隐藏层输出层多层权值激活函数ReLU函数代价函数正向传播反向传播输入层神经网络的头部，接受数据和线性回归或者逻辑回归一样，都是
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2024-01-12 11:41:23
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作者 | Ben Dickson 编译 | CDA数据分析师过去十年中最具影响力的技术之一是人工神经网络，它是深度学习算法的基本组成部分，是人工智能的前沿。每天使用神经网络的应用程序有很多，例如Google的翻译服务，Apple的Face ID iPhone锁和Amazon的Alexa AI驱动的助手。神经网络也在其他领域的一些重要人工智能突破背后，例如诊断皮肤和乳腺癌，让目光投向自动驾驶汽车。人
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2023-10-21 09:31:49
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重磅干货，第一时间送达生成对抗网络（GANshttps://en.wikipedia.org/wiki/Generative_adversarial_network）是一类具有基于网络本身即可以生成数据能力的神经网络结构。由于GANs的强大能力，在深度学习领域里对它们的研究是一个非常热门的话题。在过去很短的几年里，它们已经从产生模糊数字成长到创造如真实人像般逼真的图像。 &n
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2024-02-22 18:01:15
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开篇在计算机视觉方向我们介绍了不少基础网络了，今天介绍的这种又是计算机视觉方向的一个骨灰级网络——GAN。GAN又名生成对抗网络，其主要作用是图像生成，我们在用图像训练模型的时候需要大量的数据集。但是如果我们的数据集不够怎么办呢？我们可以利用数据增强的方法，对图像进行上下左右的翻转，做随即剪切，也可以自己生成图像。这个生成图像就会用到我们的GAN网络。 GAN网络之所叫对抗网络是因为其内部有两个编
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2023-12-17 21:16:38
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为什么要采用神经网络：因为只是简单增加二次项、三次向的类似逻辑回归之类的算法并不是解决复杂非线性问题的好办法。因为当n很大时，会产生非常非常多的特征项。神将网络被证明是解决复杂非线性问题好得多的方法。神经网络算法是一种非常古老的算法，它最初产生的目的是制造能模拟大脑的机器。神经网络产生的缘由是人们想设计出模仿大脑的算法。某种意义上说，如果我们想要建立学习系统，那我们为什么不去模仿最神奇的学习机器人
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2023-08-04 23:56:32
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神经网络的定义 把神经元模拟成一个逻辑单元，在神经网络的模型中，神经元收到来自n个其他神经元传递过来的输入信号，这些输入信号通过带权重的连接进行传递，神经元收到的总输入值将与神经元的阈值进行比较，然后通过激活函数（activation funciton）处理以产生神经元的输出。把许多个这样的神经元按一定的层次结构连接起来，就得到了神经网络。 一个神经元可以看成包含两个部分，一个
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2023-12-13 14:12:11
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不同的人工神经网络模型各有什么作用人工神经网络的优点人工神经网络是崭新且令人兴奋的研究领域，它有很大的发展潜力，但也同时遭受到一些尚未克服的困难。其优点可列举如。1.可处理噪声:一个人工神经网络补训练完成后，即便输入的数据中有部分遗失，它仍然有能力辨认样本。2.不易损坏:因为人工神经网络以分布式的方法来表示数据，所以当某些单元损坏时，它依然可以正常地工作。3.可以平行处理。4.可以学习新的观念。5
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2023-10-13 19:12:51
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图形神经网络（GNN）主要用于分子应用，因为分子结构可以用图形结构表示。 GNN的有趣之处在于它可以有效地建模系统中对象之间的关系或交互。近年来，图神经网络(GNN)在社交网络、知识图、推荐系统甚至生命科学等各个领域得到了越来越广泛的应用。GNN在对图节点之间依赖关系进行建模的强大功能，使得与图分析相关的研究领域取得了突破。本文介绍了图神经网络的基本原理，以及两种高级的算法，DeepWalk和Gr
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2023-12-01 10:46:32
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一、MNIST1.1 要求需要实现的模型：1. 基于 Backward Propagation 算法的人工神经网络；2. 卷积神经网络。在 MNIST 手写字符识别数据集（http://yann.lecun.com/exdb/mnist/）上对实现的两个模型进行实验测试，陈述其原理与结果。1.2 环境Windows 10Conda 4.10.3Python 3.9PyTorch 1.9.1PyTo
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2024-02-03 11:23:20
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深度学习什么是对抗式神经网络？对抗式神经网络GAN让机器学会“左右互搏”GAN网络的原理本质上就是这两篇小说中主人公练功的人工智能或机器学习版本。一个网络中有两个角色，修炼的过程中左手扮演攻方，即生成器(generator)，试图生成和自然世界中拟完成任务足够相似的目标;右手扮演守方，即判别器(discriminator)，试图把这个假的、生成的目标和真实目标区分开来。经过反复多次双手互搏，左手右
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2023-09-14 16:31:44
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苹果秋季发布会于北京时间9月13日凌晨一点准时进行，为消费者揭晓了一款新手表、三款新手表：Apple Watch 4和iPhone Xs、iPhone Xs Max、iPhone XR，最贵产品12799元。此次发布会最大亮点即是苹果一直强调的“最智能最强大”的芯片——A12。A12采用了7nm工艺制程，包含69亿个晶体管，拥有六核CPU——两个性能核心和四个效能核心，前者解决繁重的计算任务，比A
神经网络工具箱扩充了Matlab的设计、应用、显示和仿真神经网络的工具。如今神经网络能够用来解决常规计算机和人难以解决的问题，神经网络已经在各个领域中应用，以实现各种复杂的功能。这些领域包括：模式识别、非线性系统鉴定和系统控制。神经网络工具箱除了提供方便用户设计和管理网络的可视化接口(GUI)外，还提供了大量已经证实的网络设计的支持。标准、开放、可扩张的工具箱设计方便了用户自定义函数和网络的生成。
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2024-03-13 20:47:52
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1.McCulloch-Pitts 神经元模型早在1943 年，神经科学家和控制论专家Warren McCulloch 与逻辑学家Walter Pitts就基于数学和阈值逻辑算法创造了一种神经网络计算模型。其中最基本的组成成分是神经元（Neuron）模型，即上述定义中的“简单单元”（Neuron 也可以被称为Unit）。在生物学所定义的神经网络中（如图1所示），每个神经元与其他神经元相连，并且当某
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2023-12-27 11:01:22
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1 Hierachical Tasks Network层次任务网络：从任务目标出发的 核心思想:定个计划，若干个完成的子任务。1 HTN框架2 HTN Task Type1 Primitive Task原子任务2 复合任务很方便构建自己的思维的行为树 。3 HTN DomainHTN：可以和一般人进行沟通，行为树比骄傲麻烦4 Planning最后形成的是原子任务Replan是非常重要的。5 总结不
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2024-01-14 15:26:11
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文章目录1. 神经网络可视化网址2.神经网络的表示3. 激活函数3.1 常见的激活函数3.2 为什么激活函数都是非线性的4. 理解前向传播和反向传播4.1 正向传播4.2 反向传播 在生物神经网络中，每个神经元与其他神经元相连，当它兴奋时，就会向相连的神经元发送化学物质，从而改变这些神经元内的电位；如果某神经元的电位超过了一个阈值，那么它就会激活，即兴奋起来并向其他神经元发送化学物质。在深度学
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2024-01-04 09:21:26
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# Transformer的前馈神经网络有什么用
## 概述
Transformer是一种用于自然语言处理领域的深度学习模型，它由Encoder和Decoder组成。其中，前馈神经网络（Feed-Forward Neural Network）是Transformer中的一部分，它在模型中起到重要的作用。在本文中，我们将介绍Transformer的前馈神经网络的用途以及具体实现步骤。
## Tr
原创
2023-10-02 09:27:08
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1.为什么要有标签2.标签生成3.处理好的数据标签分享正文：1.为什么要有标签 获取了数据以后，虽然已经有了数据，但是对于监督型的训练学习任务而言，还需要有标签，标签就是正确答案（在人脸检测中即人脸/非人脸的标签）。利用正确答案可以做以下两件事。 计算损失函数的损失值计算正确率、召回率等性能指标2.标签生成 对于分类任务，通常用独热编码来表示标签。比如说，对于手写数字识别任务，用下面表示，即利用数
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2023-09-27 20:39:56
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摘我神经网络用语什么意思如何理解人工智能神经网络中的权值共享问题？权值(权重)共享这个词是由LeNet5模型提出来的。以CNN为例，在对一张图偏进行卷积的过程中，使用的是同一个卷积核的参数。比如一个3×3×1的卷积核，这个卷积核内9个的参数被整张图共享，而不会因为图像内位置的不同而改变卷积核内的权系数。说的再直白一些，就是用一个卷积核不改变其内权系数的情况下卷积处理整张图片(当然CNN中每一层不会
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2023-10-23 22:45:26
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