一、多层前向神经网络多层前向神经网络由三部分组成：输出层、隐藏层、输出层，每层由单元组成；输入层由训练集的实例特征向量传入，经过连接结点的权重传入下一层，前一层的输出是下一层的输入；隐藏层的个数是任意的，输入层只有一层，输出层也只有一层；除去输入层之外，隐藏层和输出层的层数和为n，则该神经网络称为n层神经网络，如下图为2层的神经网络；一层中加权求和，根据非线性方程进行转化输出；理论上，如果有足够多
转载
2024-01-16 15:07:45
67阅读
神经网络是由简单处理单元构成的大规模并行分布式处理器，天然的具有存储经验知识和使之可用的特性。神经网络在两个方面与大脑相似：神经网络是通过学习过程从外界环境中获取知识的；互连神经元的连接强度，即突触权值，用于存储获取的知识。用于完成学习过程的程序称为学习算法，其功能是以有序的方式改变网络的突触权值以获得想要的设计目标。神经网络的计算能力可通过以下两点得到体现：第一、神经网络的大规模并行分布式结构；
转载
2023-10-30 23:17:57
182阅读
问题1.卷积神经网络的基本组成元素（例如：卷积层, **）。2.卷积层有哪些参数？3.卷积核有哪些类型？4.池化方法有哪些种类？5.卷积层和池化层的对比？相同与不同。6.alexnet网络结构7.VGG16网络结构8. resnet网络结构 1.卷积神经网络的基本组成元素（例如：卷积层, **）。卷积神经网络一般是由卷积层、汇聚层和全连接层交叉堆叠而成的前馈神经网络。第一部分：输入层第二部分：卷
转载
2024-01-12 13:47:01
67阅读
本文介绍以下几个CNN经典模型：Lenet（1986年）、Alexnet（2012年）、GoogleNet（2014年）、VGG（2014年）、Deep Residual Learning（2015年）1.LeNet-5 Lenet-5是一个经典的CNN网络模型，几乎所有讲CNN的资料都会提到该模型；该模
转载
2023-11-12 19:17:12
94阅读
谷歌实际操作已经有3年了为什么还是没有将网络的能力指数增加原因是为什么这萝卜还用说坑一定是现在的神经网络本质就是无法指数级别优化的所以谷歌填坑这么多年仍然没有填好,但是走向正确的道理之前一定是经过错误,才能避免错误的如果谷歌得到了什么启示,
原创
2021-04-22 20:32:04
852阅读
谷歌实际操作已经有3年了为什么还是没有将网络的能力指数增加 原因是为什么 这萝卜还用说 坑一定是现在的神经网络本质就是无法指数级别优化的所以谷歌填坑这么多年仍然没有填好,但是走向正确的道理之前一定是经过错误,才能避免错误的 如果谷歌得到了什么启示,目前的神经网络会得到很大的改进,或者是颠覆的创造.人类的基因也是如此的, 我们的染色体经过不断的自我复制的过程中进步,但是基因不过是一个编码而已真正强大
原创
2022-04-06 10:13:22
436阅读
How to Design a Neural Network | 2020 EditionTips不需要你花费太多时间设计神经网络选择流行的网络特殊问题特殊处理Efficient Model尽管NAS现在很火，但手工设计网络还是很有必要，尤其设计轻量化模型时。ShuffleNet V2提出通过NAS搜索出的结构虽然参数量很少但比手工设计的网络慢很多。正如MoblieNet V2比NASNet-A快
转载
2023-10-30 23:40:50
101阅读
注:本文是学习吴恩达机器学习的学习笔记。1. 选择神经网络架构 输入层的节点数决定输入特征向量的维度，输出层的节点数取决于分类的数目，默认情况下有一层隐藏层，但是隐藏层是越多越好而且隐藏层的节点数目应该一致。
转载
2018-05-06 11:31:42
95阅读
写在前面在深度学习领域，无论是进行相关实验，或是参加实际项目，设计神经网络永远是最不起眼但最实际的问题。本文记录了笔者在研究及实验过程中积累的神经网络设计、训练相关经验，在此整理供后续的迭代研究使用。卷积核的选取（CNN）卷积在神经网络中有助于提高网络输出的语义解释性。在CNN中，卷积核通常选取方式如下：paddingkernel_size13*325*537*7使用小核卷积通常有助于提升网络的性
人工神经网络的产生一定程度上受生物学的启发，因为生物的学习系统是由相互连接的神经元相互连接的神经元组成的复杂网络。而人工神经网络跟这个差不多，它是一系列简单的单元相互密集连接而成的。其中每个单元有一定数量的输入(可能是其他单元的输出)，并产生单一的实数值输出(可能成为其他单元的输入)。常见的人工神经网络结果如下图：(1) 网络由三部分组成，输入层、隐藏层和输出层，往往隐藏层只有1层或2层；(2
转载
2024-01-13 13:46:54
78阅读
神经网络算法的三大类分别是？神经网络算法的三大类分别是：1、前馈神经网络：这是实际应用中最常见的神经网络类型。第一层是输入，最后一层是输出。如果有多个隐藏层，我们称之为“深度”神经网络。他们计算出一系列改变样本相似性的变换。各层神经元的活动是前一层活动的非线性函数。2、循环网络：循环网络在他们的连接图中定向了循环，这意味着你可以按照箭头回到你开始的地方。他们可以有复杂的动态，使其很难训练。他们更具
转载
2023-09-18 18:43:27
454阅读
一提到人工神经网络应当想到三个基础的知识点：一是神经元模型二是神经网络结构三是学习算法对应决定人工神经网络整体性能的三大要素：神经元的信息处理特性是神经网络的拓扑结构神经网络的学习方式神经网络的种类多种多样，但其分类依据逃不出上面上个基础知识点。所以在学习中如果能够仅仅把握住以上三个线索，就能触类旁通，拥有一个非常好的视角看待神经网络。一.神经元模型人工神经网络是在现代神经生物学研究基础上提出的模
转载
2023-11-20 17:07:47
94阅读
影响人工神经网络性能的三要素谷歌人工智能写作项目：小发猫什么是神经网络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人工神经网络原理公式，人工神经网络基本原理。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（ArtificialNeuralNetworks，简写为ANNs）也简称为神经网络（NNs）或称作连接模型
转载
2024-01-16 22:14:39
100阅读
一、概念1.1神经网络：人工神经网络（Artificial Neural Network，即ANN ）简称神经网络，是一种运算模型，由大量的节点（或称神经元）之间相互联接构成。每个节点代表一种特定的输出函数，称为激励函数（activation function）。每两个节点间的连接都代表一个对于通过该连接信号的加权值，称之为权重，这相当于人工神经网络的记忆。网络的输出则依网络的连接方式，权重值和激
转载
2023-09-04 15:17:07
164阅读
1. 为节省神经网络模型的训练时间，神经网络模型的权重和偏移参数一般初始化为A 0.5 B 1 C 随机值正确答案是：C， 您的选择是：C 解析：一般都是随机初始化，然后训练进行更新参数。2. 以下关于深度神经网络的说法中错误的是A 使用梯度裁剪(gradient clipping)有助于减缓梯度爆炸问题 B 若batch size过小，batch normalization的效果会出现退化 C
转载
2023-11-25 13:34:07
182阅读
【论文作图】使用PlotNeuralNet绘制卷积神经网络——以VGG-F为例前言一、API二、以VGG-F为例1. VGG-F网络结构图2. 代码参考文献 前言最近论文需要画出网络结构图，这里简单记录一下使用PlotNeuralNet画图的API。 其他工具还有 如何画出漂亮的神经网络图？一、API各层的定义在tikzeng.py文件中，具体参数可以查看代码。to_head(): 添加LaTe
转载
2023-09-21 14:26:18
170阅读
文章目录一、网络模型设计目的二、网络模型设计的重点三：网络模型设计的形式3.1 3*3和1*1的卷积(应用模型：ResNet)3.2 分组卷积（ResNeXt）3.3 可分离卷积（MobileNet-v1、v2）3.4 通道混洗（ShuffelNet）3.5 像素混洗 一、网络模型设计目的1、为了节省设备存储空间，让神经网络在更小计算力的设备上运行。同样价格的PC和移动设备下，PC机的计算力要比
转载
2023-08-06 15:26:30
236阅读
1.课程相关知识神经网络模型 所谓神经网络就是将许多个单一“神经元”联结在一起，这样，一个“神经元”的输出就可以是另一个“神经元”的输入。神经网络由能够互相通信的节点构成，赫布理论解释了人体的神经网络是如何通过改变自身的结构和神经连接的强度来记忆某种模式的。而人工智能中的神经网络与此类似。请看下图，最左一列蓝色节点是输入节点，最右列节点是输出节点，中间节点是隐藏节点。该图结构是分层的，隐藏的部
转载
2023-09-27 13:23:11
74阅读
人工神经元模型/人工神经网络(artificial neural network,NN),有三个基本要素 （i）一组连接（对应于生物神经元的突触），连接强度由各连接上的权值表示，权值为正表示激活，为负表示抑制。 （ii）一个求和单元，用于求取各输入信号的加权和（线性组合）。 （iii）一个非线性激活函数，起非线性映射作用并将神经元输出幅度限制在一定范围内（一般限制在(0,1) 或(−1,1) 之间
转载
2024-02-13 14:51:42
194阅读
一、模型设计概述1、网络设计的目的1、为了节省设备存储空间让神经网络在更小计算力的设备上运行。同样价格的PC和移动设备下，PC机的计算力要比移动设备强大很多，所以如何让神经网络网络在移动设备上也能够运行，就涉及到了网络模型的设计。2、为了提升网络的训练效率网络模型经过设计后，不仅能够降低模型对硬件设备算力和储存容量的依赖，还能够大大的提升在训练中模型收敛的速度。3、为了提升模型输出的精度经过精心设
转载
2023-10-13 00:02:10
134阅读
