神经网络漫谈(一):科普篇 封面图片来源：Towards Data Science 1、背景基本概念：神经网络，也称为人工神经网络 (ANN) 或模拟神经网络 (SNN)，是机器学习的子集，并且是深度学习算法的核心。其名称和结构是受人类大脑的启发，模仿了生物神经元信号相互传递的方式。人工神经网络 (ANN) 由节点层组成，包含一个输入层、一个或多个隐藏层和一个输出层。 每个节点也称为一个人工神
转载
2023-11-24 13:19:54
155阅读
上篇文章我们给出了用paddlepaddle来做手写数字识别的示例，并对网络结构进行到了调整，提高了识别的精度。有的同学表示不是很理解原理，为什么传统的机器学习算法，简单的神经网络(如多层感知机)都可以识别手写数字，我们要采用卷积神经网络CNN来进行别呢？CNN到底是怎么识别的？用CNN有哪些优势呢？我们下面就来简单分析一下。在讲CNN之前，为避免完全零基础的人看不懂后面的讲解，我们先简单回顾一下
转载
2023-08-27 18:34:41
78阅读
人工神经网络之几何原理(Geometric principle of Artificial Neural Networks)本文探讨的人工神经网络仅仅为最简单的ReLU神经元所构成的普通神经网络（非CNN和RNN），且只探讨了单(隐藏)层的分类这一个经典的场景。基本约定为了方便讨论和图像化, 全文使用的激活函数均为ReLU, 原始输入的X为二维向量。实例1下图为一个最简单的人工神经网络，其包含
转载
2024-01-08 17:44:42
75阅读
1结构第0层是输入层，输入为X，维度为，其中表示第0层含有的节点，也是X的特征数。表示样本数。以此类推，第1层的节点数，第2层的节点数，...，第L层的节点数。2正向过程第0层输入层数据，维度。表示第0层含有的节点，也是X的特征数。表示样本数。第1层：，。表示第1层权值，维度。表示第1层偏置，维度，这里的加号“+”，使用了广播方式，会将按列复制成维度，从而与前面的相加。是第1层线性处理后的值，维度
原创
2021-03-25 12:48:02
519阅读
1.神经网络 1.1算法描述 以人脑中的神经网络为启发，提出了神经网络算法。基本原理是，通过对大量样本集的训练和学习，使模型输出与实际值越来越接近，从而对类似的数据做出合理的预估。如图，X1,x2…是输入数据，Wij是连接单元之间的权重，Oj是隐藏层，Ok为数据输出。神经网络算法的目标是，调整权重w，使的输出与实际值之间的误差最小。隐藏层的数量是任意的，理论上如果有足够多的输入和隐藏层可模拟出任何
转载
2024-01-05 14:07:38
113阅读
神经网络是什么神经网络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，从而达到处理信息的目的。生物神经网络主要是指人脑的神经网络，它是人工神经网络的技术原型。人脑是人类思维的物质基础，思维的功能定位在大脑皮层，后者含有大约10^11个神经元，每个神经元又通过神经突触与大约103个其它神经元相连，形成一个高度复
转载
2023-10-31 22:04:46
131阅读
神经网络的基础是神经元，是类似人类大脑中神经系统的神经元来构造的。神经系统中的神经元是神经系统的基本单位，大脑里大概有一百多亿神经元分布在大脑皮层上来处理视觉、味觉、嗅觉、运动、语言、记忆等功能。我们的神经元可以分为三个部分：第一个部分为树突，树突末端是神经末梢，它可以感受到各个方向传来的信号比如疼痛。神经末梢感受
转载
2023-10-09 22:13:24
183阅读
复习一下BP主要整理了两篇博客，通过一个实际的例子来讲解优化思路，很方便理解BP算法的传播流程。两篇博客见文章末尾1.什么是神经网络神经网络又称为人工神经网络（Artificial Neural Network , ANN）,是指一系列受生物学和神经科学启发，而构造的数学模型。下图便是一个简单的神经元模型 神经元是形成神经网络的基本单元，如上图示，激活函数决定了该神经元是否有输出值，所以激活函数在
转载
2023-09-04 10:27:02
72阅读
01 分类问题1.1 BP算法网络学习公式 下面是分层前馈网络的示意图，分层前馈网络的随机梯度下降算法（BP算法）中，第 层的权系数
转载
2023-12-14 14:18:57
127阅读
简 介： 行人轨迹预测是缓解交通拥堵、优化智能汽车驾驶决策的重要依据，在自动驾驶和智慧交通上有着广泛的应用前景。但在交通场景中，行人的运动轨迹不仅会受到本身意图的影响，还会受到周围行人、车辆的影响，所以行人轨迹预测成为一项极具挑战性的工作。人工神经网络是一种人为建立的用于复杂模式和预测问题的数学模型，能够模仿脑部神经系统的某些机制并具有强大的时序序列信息处理能力，这些特性也恰好满足了行人轨迹预测任
转载
2024-01-13 18:01:29
83阅读
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
转载
2023-08-21 10:34:07
115阅读
1.1 人工神经网络原理 MeCulloch 和 Pitts 基于对大脑神经元的研究提 出了人工神经元模型（M-P 模型）。人工神经元模型如下图所示。 M-P模型把神经元看作n个的输入对应产生1个输出，该模型的函数的表达式如下： 该表达式中W=[W1,W2,W3...Wn]表示权值，X=[X1,X2,X3...Xn]表示输入，表达式中的b为
转载
2023-08-11 19:05:48
179阅读
BP（Back Propagation）神经网络通常是指具有三层网路结构的浅层神经网络。 &n
转载
2023-10-04 19:21:41
191阅读
BP神经网络推导整理维度计算：输入矩阵维度： shape(X)=(n,1) 输出矩阵维度： shape(Y)=(o,1) 隐藏层神经元个数m，输入层到隐藏层的权重维度： shape(W1)=(m,n) 隐藏层神经元个数m，隐藏层到输出层的权重维度： shape(W2)=(o,m) 可通过以上条件计算出隐藏层输出矩阵H的维度： shape(H)=shape(W1)shape(X)=(m,n)(n,1
转载
2023-12-09 22:29:32
19阅读
BP神经网络公式推导神经元简介公式推导 神经元简介为了构建神经网络模型，我们需要首先思考大脑中的神经网络是怎样的？每一个神经元都可以被认为是一个处理单元/神经核（processing unit/Nucleus），它含有许多输入/树突（input/Dendrite），并且有一个输出/轴突（output/Axon）。神经网络是大量神经元相互链接并通过电脉冲来交流的一个网络。神经元之间通过电信号进行沟
转载
2023-08-10 17:18:39
104阅读
人工神经网络 人工神经网络(artificial neural network， ANN)是对神经网络的一种数学描述形式。我们经常用"神经网络"来称呼"人工神经网络"。它是由简单神经元经过相互连接形成网状结构，通过调节各连接的权重值改变连接的强度，进而实现感知判断。他的训练目的是希望能够学习到一个模型，实
转载
2023-09-21 23:16:50
184阅读
本文主要对人工神经网络基础进行了描写叙述，主要包含人工神经网络的概念、发展、特点、结构、模型。 本文是个科普文，来自网络资料的整理。一、 人工神经网络的概念 人工神经网络（Artificial Neural Network，ANN）简称神经网络
转载
2023-09-04 10:57:42
111阅读
前言本文综合整理常用的神经网络，包括生物神经网络、人工神经网络、卷积神经网络、循环神经网络、生成对抗网络；参考了许多高校的课程、论文、博客和视频等。文章的结构是先进行概念了解，然后结合图片、结构图、一步一步详细讲解；大家要不看看？ ( •̀ ω •́ )y一、人工神经网络简介：人工神经网络(Artificial Neural Network, ANN)，由人工神经元构成的网络，模拟人类的
转载
2023-09-05 16:42:54
107阅读
这个发现激发了人们对神经系统的进一步思考。神经-中枢-大脑的工作过程，或许是一个不断迭代，不断抽象的过程。两个关键字:迭代跟抽象；从原始信号到低级抽象逐渐向高级抽象迭代。高层的特征是底层特征的组合，从底层到高层的特征表示约来越抽象，越来越能表现语义跟意图。小结：任何事物都可以划分为粒度合适的浅层特征（粒度特征），这个浅层特征一般就是我们的第二层输入；小结：结构向特征具有明显的层级概念，从较小粒度划
转载
2023-11-28 21:55:15
58阅读
一、人工神经网络什么是神经元？ 图中可以看出一个完整的神经元主要由三部分组成：输入层->隐藏层->输出层， 输入层与隐藏层之间多种关系通过W(权重)来区别 隐藏层对于输入值和权重进行分析，最终输出判断结果实际生活中神经网络是由多个神经元组成，视图如下：激活函数（而在A-NN中的具体操作是这样的，我们做输入（X）和它们对应的权重（W）的乘积之和，并将激活函数f（x）应用于其获取该层的输出
转载
2023-08-26 18:29:27
196阅读
