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
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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
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2022-04-06 10:13:22
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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
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2023-10-30 23:40:50
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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。
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2018-05-06 11:31:42
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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
CNN 网络应该如何设计？回答1：网络多一层和少一层, 好像没什么区别. 但这样一层层测试调参未免太狗血了.一种挺好的方法是:设计一种或几种block(这block由几层网络构成), 然后堆这种block.这样看起来舒服多了,参考resnet网络结构(其实很多优秀网络都是这样的设计)至于每层的通道数, VGG有个设定是: 输出的featuremap大小相同时,卷积核个数也相同输出的feature
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2023-11-03 09:48:24
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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
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2023-09-04 15:17:07
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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
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2023-11-25 13:34:07
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【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
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2023-09-21 14:26:18
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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
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2023-08-06 15:26:30
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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
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2023-09-27 13:23:11
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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
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2024-01-16 15:07:45
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1 创建神经网络块卷积神经网络设计目的是以最小的数据处理代价直接从图像中识别出视觉模式。前馈网络每个神经元接收来自其他神经元的输入。每个输入项对神经元的影响由权重控制，权重可以是正的也可以是负的。整个神经网络通过理解这种范式进而执行有效的计算来识别对象。将这些神经元连接成一个网络，称之为前馈网络。2 Tensorflow 计算图，并行完成所有计算，效率高如：TensorFlow的数据存储
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2023-07-28 12:43:39
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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
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2023-10-13 00:02:10
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如何解决神经网络不学习的问题？没有编译错误不代表程序没有BUG。你必须在确保代码没有bug后，再调试网络的性能。最常见的关于神经网络的编程错误：定义了变量却从未使用（通常是因为复制粘贴）梯度更新的表达式错误权重更新没有被应用损失方程没有按正确的度量上判断（例如交叉熵损失可以表示为概率或者分对数）任务没有使用合适的损失（例如对一个回归任务使用分类交叉熵）不完全配置选择清单：网络权重初始化不能太大，某
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2024-04-09 20:58:28
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调整网络拓扑模型隐层选择隐层相当于提取特征中的隐层规律，隐层节点过少，提取信息不够，过多，可能提取出噪声，影响结果过拟合选择合适的激活函数激活函数引入非线性因素为什么激活函数必须用非线性函数？ 线性函数无论叠加多少层，都是线性的，只是斜率和截距不同，叠加网络对解决实际问题没有多大帮助；因为需要神经网络解决的实际问题基本都是非线性的。 （1）非线性：即导数不是常数。这个条件是多层神经网络的基础，保证
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2023-11-07 09:57:28
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如何用Tensorflow 快速搭建神经网络在MNIST数据集上，搭建一个简单神经网络结构，一个包含ReLU单元的非线性化处理的两层神经网络。在训练神经网络的时候，使用带指数衰减的学习率设置、使用正则化来避免过拟合、使用滑动平均模型来使得最终的模型更加健壮。程序将计算神经网络前向传播的部分单独定义一个函数inference，训练部分定义一个train函数，再定义一个主函数main。二、分析与改进设
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2023-08-14 13:01:26
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1.0 什么是神经网络技术?神经网络是由数个至数十亿个被称为神经元的细胞(组成我们大脑的微小细胞）所组成，它们以不同方法连接而型成网络。人工神经网络就是尝试模拟这种生物学上的体系及其操作用于信息处理技术。人工神经网络是利用多个简单计算模型有机构成计算网络用以实现一个复杂的规则。 2.0 神经网络技术的主要用途?利用一定数据在一定误差下逼近一个解析式未知的函数。利用人工神经网络实现空间的
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2023-10-30 23:10:08
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【深度学习】轻量级神经网络设计思路0. 前言随着深度学习技术在各个领域获得了表现出极大的潜力，但大部分神经网络模型的计算复杂度都使其无法在计算资源受限的情况下（如移动端设备）得到很好的应用，于是，神经网络的轻量化备受关注。那么如何将神经网络模型设计得小型化、轻量化呢？部分研究成果为我们打开了思路，也一定程度上促成了AI技术的推广和落地。1. 轻量级神经网络设计轻量级神经网络设计的主要思路：有限的计
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2023-11-21 18:59:41
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神经网络设计的技巧极小值与鞍点数学工具鞍点与局部最小值批次（Batch）与动量（Momentum）Batch为什么要用batchMomentum自适应学习率 Adaptive Learning Rate根号平方根 Root Mean SquareRMSPropAdam分类 ClassificationOne-hot 编码Loss FunctionBatch NormalizationFeatur
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2023-09-21 06:50:21
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