视学算法报道 编辑：LRS【新智元导读】神经网络越大越好几乎已成了共识，但这种想法和传统的函数拟合理论却相悖。最近微软的研究人员在NeurIPS上发表了一篇论文，用数学证明了大规模神经网络的必要性，甚至应该比预期的网络规模还大。当神经网络的研究方向逐渐转为超大规模预训练模型，研究人员的目标似乎变成了让网络拥有更大的参数量，更多的训练数据，更多样化的训练任务。当然
1.其他的神经网络学习算法1.1介绍 梯度下降算法并不是神经网络的唯一算法，还有其他算法，我们喜欢称他们为优化器（Optimizer），优化器就是优化网络的机器，主要有以下几种。1.2SGD优化器： SGD优化器全称为随机梯度下降算法，可以简单的理解为梯度下降算法的改进版本。它的基本思想是，每次进行梯度下降时，不是更新全部的样本()，只是随机挑选部分进行更新，这样可以有效的在样本较多的时候减少计算
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2023-09-09 07:58:05
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IoUIoU（Intersection over Union），又称重叠度/交并比。即上图中的 intersection/Union，代码实现：# one pre, one gt
def IoU(pred_box, gt_box):
ixmin = max(pred_box[0], gt_box[0])
iymin = max(pred_box[1], gt_box[1])
LSTM简介长短期记忆人工神经网络（Long-Short Term Memory, LSTM）是一种时间递归神经网络(RNN)，论文首次发表于1997年。由于独特的设计结构，LSTM适合于处理和预测时间序列中间隔和延迟非常长的重要事件。 LSTM(Long short-term memory)是一种RNN模型是对simple rnn的一种改进，可以避免梯度消失的问题，可以有更长的记忆。LSTM是一
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2023-06-25 12:59:26
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SOM自组织映射网络1. SOM简介1.1 SOM特征1.2 与其他ANN的区别1.3 竞争学习1.4 竞争学习步骤2. SOM的工作原理 1. SOM简介自组织神经网络SOM（Self-organizing feature Map），它模拟人脑中处于不同区域的神经细胞分工不同的特点，即不同区域具有不同的响应特征，而且这一过程是自动完成的。1.1 SOM特征一种用于特征检测的神经网络。SOM用于
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2023-06-20 09:50:37
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卷积操作参考博客：1、卷积神经网络的核心思想https://www.zhihu.com/question/47158818/answer/670431317 卷积神经网络的两大核心思想核心思想：局部连接、权值共享 这两大思想的作用就是减少参数量，节省运算时间和空间。 如何理解局部连接和权值共享。局部连接 这种说法是相对于传统神经网络，用矩阵乘法来建立输入与输出关系的。每一个输出与每一个输入都会有交
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2023-10-20 13:53:28
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记录最简单的一些概念，帮助后续学习理解神经网络的传播都是形如Y=WX+b的矩阵运算； 为了给矩阵运算加入非线性，需要在隐藏层中加入激活层； 输出层结果需要经过Softmax层处理为概率值，并通过交叉熵损失来量化当前网络的优劣。下面是一些概念：1.神经元它是神经网络的基本单位。它获得一定数量的输入和一个偏置值。当信号（值）到达时会乘以一个权值。如果神经元有4个输入，那么就有4个权值，权重可以在训练时
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2023-10-18 17:48:48
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文章目录一、神经元模1.M-P模型2.单层多个神经元二、感知机与多层网络1.感知机2.多层神经网络BP算法 一、神经元模1.M-P模型 神经网络中有许多神经元，每个神经元可以有多个输入，如图中的神经元有n个输入x，每个输入x对应的w是权重，通过计算获得神经元的总体输入。 w是权值，x是输入（x是向量），θ是偏置。net是总体输入，对于单个神经元w是向量，但是如果一层中存在多个神经元w就是权值矩阵
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2023-10-10 14:10:53
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目录1、摘要2、引言2.1协同过滤2.2矩阵分解3.准备工作3.1学习隐性数据3.2矩阵分解3.3神经协同过滤 3.4广义矩阵分解 3.5多层感知器3.6GMF和MLP的融合-NeuMF(神经矩阵分解)4.总结 1、摘要通过用神经结构代替内积这可以从数据中学习任意函数，据此我们提出一种通用框架，我们称它为NCF（Neural network-based Collabo
7、Hopfield网络特点：（1）是一个简单的单层全连接神经网络；（2）每个神经元和其他神经元是全连接的关系；（3）在更新网络权重时，有异步工作方式：每次只更新一个神经元的权重，其他权重保持不变；和同步工作方式：所有神经元同时调整状态；（4）Loss function是什么？（能量函数），能量函数的定义来自于 李亚诺夫函数，用来刻画整个网络的能量状态，而且是个单调函数，这也是为什么Hopfiel
简介LSTM是一种常用的循环神经网络，其全称为“长短期记忆网络”（Long Short-Term Memory Network）。相较于传统的循环神经网络，LSTM具有更好的长期记忆能力和更强的时间序列建模能力，因此在各种自然语言处理、语音识别、时间序列预测等任务中广泛应用。LSTM网络中包含了三种重要的门结构：输入门、遗忘门和输出门，可以有效地控制每个时间步长的状态和记忆信息的流动。在训练过程中
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2023-09-17 00:51:02
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本章的主要目的是在于用tensorflow实现一个简单的神经网络算法。 下图是一个简单的前馈神经网络图，改图中有3层结构，第一层为输入层，第二层为隐藏层，第三层则为输出层，图中的W1，……，W9为连接边的权值。下图展示如何进行神经网络的前向传播计算。1.前向传播计算的手动计算及矩阵表示以及Tensorfl
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2023-08-31 20:03:03
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卷积神经网络与普通神经网络的区别在于，卷积神经网络包含多个由卷积层和池化层构成的特征抽取器。在卷积神经网络的卷积层中，一个神经元只与部分邻层神经元连接。在CNN的一个卷积层中，通常包含若干个特征平面(featureMap)，每个特征平面由一些矩形排列的的神经元组成，同一特征平面的神经元共享权值，这里共享的权值就是卷积核。卷积核一般以随机小数矩阵的形式初始化，在网络的训练过程中卷积核将学习得到合
卷积神经网络通俗理解。卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetworks,CNN）是一类包含卷积计算且具有深度结构的前馈神经网络（FeedforwardNeuralNetworks），是深度学习（deeplearning）的代表算法之一。卷积神经网络具有表征学习（representationlearning）能力，能够按其阶层结构对输入信息进行平移不变分类（shift-invar
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2023-08-07 01:19:30
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一、自组织竞争学习神经网络模型（无监督学习）（一）竞争神经网络在竞争神经网络中，一层是输入层，一层输出层，输出层又称为竞争层或者核心层。在一次输入中，权值是随机给定的，在竞争层每个神经元获胜的概率相同，但是最后会有一个兴奋最强的神经元。兴奋最强的神经元战胜了其他神经元，在权值调整中，其兴奋程度得到了进一步的加强，而其他神经元保持不变，竞争神经网络通过这种竞争学习的方式获取训练样本的分布信息，每个训
基于深度学习的推荐模型的优势：非线性变换。与线性模型相反，深度神经网络能够利用非线性激活（例如relu，sigmoid，tanh等）对数据中的非线性进行建模。该属性使得捕获复杂且复杂的用户项交互模式成为可能。诸如MF，FM，稀疏线性模型的常规方法基本上是线性模型。表征学习。深度神经网络有效地从输入数据中学习潜在的解释因素和有用的表示。通常，在实际应用程序中可以获得有关项目和用户的大量描述性信息。利
与全连接层相比，卷积层的两个主要优势在于参数共享和稀疏连接 假设有一张32×32×3维度的图片，用了6个大小为5×5的过滤器，输出维度为28×28×6。32×32×3=3072，28×28×6=4704，神经网络，其中一层含有3072个单元，下一层含有4074个单元，两层中的每个神经元全连接，计算权重矩阵等于4074×3072≈1400万，所以要训练的参数很多。卷积层的参数数量，每个过滤
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2023-10-18 20:30:32
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Convolutional Neural Networks 卷积神经网络是人工神经网络的一种，已成为当前语音分析和图像识别领域的研究热点。它的权值共享网络结构使之更类似于生物神经网络，降低了网络模型的复杂度，减少了权值的数量。该优点在网络的输入是多维图像时表现的更为明显，使图像可以直接作为网络的输入，避免了传统识别算法中复杂
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2023-09-04 13:19:31
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# 卷积神经网络相较于传统神经网络的优点
## 引言
神经网络是一种由神经元和它们之间的连接组成的人工智能模型，用于学习和模拟人脑的工作方式。传统神经网络在处理图像、语音和文本等数据时取得了显著的成果，但却面临一些限制。而卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，CNN）则是一种针对图像和计算机视觉任务设计的特殊神经网络。相较于传统神经网络，卷积神经网络具有更好
原创
2023-08-29 08:06:04
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深度学习——结构递归神经网络(Recursive NN)1、递归神经网络介绍目前，递归神经网络一共包含两种，一种是时间递归神经网络(Recurrent NN)，另外一种是结构性递归神经网络(Recursive NN)。1.1 神经网络处理变长序列对于常规的神经网络而言，其输入节点的长度往往都是固定的。例如下面的一个普通的前馈神经网络。 (图片来源：https://image.baidu.com/s
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2023-09-15 22:59:56
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