卷积神经网络和普通神经网络非常类似。卷积神经网络由神经元组成，每个神经元包含权重weight和谝置bias；它接收上一层输入，和权重相乘，通常再经过一个非线性函数（可选）输出。整个网络拟合一个可微分的score function:从原始图像到每类别得分。在最后一层（全连接层）包含一个loss function（例如SVM/Softmax），常规神经网络用到的技巧，卷积神经网络通常也适用。架构总览上
转载
2023-08-27 01:10:06
464阅读
一、多层前馈神经网络要解决非线性可分问题，需考虑使用多层功能神经元。输入层和输出层之间的一层神经元，被称为隐层或隐含层（hidden layer）。隐含层和输出层神经元都是拥有激活函数的功能神经元。更一般的，常见的神经网络如下图所示的层级结构：图1 多层前馈神经网络结构示意图每层神经元与下一层神经元全互连，神经元之间不存在同层连接，也不存在跨层连接。这样的神经网络结构通常称为“多层前馈神经网络”（
转载
2023-08-07 15:38:57
622阅读
一.性能优化1.基本卷积神经网络（1）AlexNet网络结构： 网络一共有8层可学习层——5层卷积层和3层全连接层；池化层均采用最大池化；选用ReLU作为非线性环节激活函数；网络规模扩大，参数数量接近6000万；出现“多个卷积层+一个池化层”的结构；随网络深入，宽、高衰减，通道数增加。改进方式：输入样本、激活函数、Dropout、双GPU策略。（2）VGG-16网络结构：网络规模进一步增
转载
2023-10-23 16:17:24
92阅读
以下内容笔记出自‘跟着迪哥学python数据分析与机器学习实战’，外加个人整理添加，仅供个人复习使用。神经网络的整体框架：输入层：样本特征隐藏层1：神经网络按照某种线性组合关系将所有特征重新进行组合隐藏层2：之前的隐藏层1的特征变换不够强大，可以继续对特征做变换处理输出层：根据分类还是回归任务，选择合适的输出结果和损失函数比如函数计算： 单层： 双层：1. 激活函数上面都是在得到预测分值的基础上讨
转载
2023-08-06 13:24:32
130阅读
随着人工智能技术的不断发展，大模型已成为当下最热门的话题之一。不仅国内外的科技公司都在积极投入研发，各国政府也在加大监管力度，以确保人工智能技术的安全和可持续发展。本文将从三个层次分别探讨大模型的定义和热度、国内外AI监管的现状以及我们作为AI相关企业能够做的事情。一、大模型是什么，大模型目前热度很高的原因大模型是指由大量数据训练得到的超大规模神经网络模型。这种模型通常需要数百万至数十亿个参数，能
转载
2023-10-19 21:14:10
429阅读
1、神经网络包括三层，即输入层，隐层，以及输出层，输入层单纯的传输数据，没有任何计算，只是让数据传输到隐层中。在隐层中，经过计算把计算的结果传输到输出层中， 在输出层里在经过计算传输出去。同时每个层之间的神经元是没有联系的，层与层之间连接是带有权值的，同时隐层的最后一层和输出层是全连接的 2、神经网络的简单应用---感知机即通过输入数据，通过加权，在经过一些列的激活函数等，输出数据&nb
原创
2021-11-15 22:47:00
192阅读
经典的网络架构 Alexnet卷积神经网络近代史的开篇之作目前的卷积核越小越好，步长小点总共是8层网络
5层卷积3层全连接VGG网络用特征图个数来弥补特征图的损失VGG比AL的效果好，15%训练的时间是一天为单位的深度学习：用更深的网络结构去提取原始数据的特征，16层的时候比30层的效果好深度学习层数应该越深越好？卷积层在增加的过程中，层数并不是越多越好。新的曙光-残差网络Resneterr
从神经网络到卷积神经网络（CNN） 我们知道神经网络的结构是这样的：那卷积神经网络跟它是什么关系呢？ 其实卷积神经网络依旧是层级网络，只是层的功能和形式做了变化，可以说是传统神经网络的一个改进。比如下图中就多了许多传统神经网络没有的层次。卷积神经网络的层级结构 • 数据输入层/ Input layer • 卷积计算层/ CONV layer • ReLU激励层 / ReLU layer
转载
2023-09-16 15:27:02
329阅读
神经网络结构神经网络结构主要包含以下几个方面：层： 多个层组合成网络（或模型）输入数据和对应的目标： 训练的数据包含标签数据损失函数： 判断当前模型的质量程度优化器： 用于更新网络的参数多个层链接在一起组成了网络，将输入数据映射为预测值。然后损失函数将这些预测值与目标进行比较，得到损失值，用于衡量网络预测值与预期结果的匹配程度。优化器使用这个损失值来更新网络的权重。层：深度学习的基础组件神经网络的
转载
2023-10-04 07:44:09
77阅读
**用于细胞分割的集成卷积和门控递归神经网络GRUU-Net: Integrated convolutional and gated recurrent neural network for cell segmentation ** 近些年来，细胞分割的主要范式是使用卷积神经网络，较少使用递归神经网络。 本文的创新性网络结构是结合了卷积神经网络和门控递归神经网络。 虽说本篇论文的名字叫做GRUU-
神经网络主要由输入层，隐藏层以及输出层构成，合理的选择神经网络的层数以及隐藏层神经元的个数，会在很大程度上影响模型的性能（不论是进行分类还是回归任务）。 输入层的节点数量以及输出层的节点数量是最容易获得的。输入层的神经元数量等于数据的特征数量（feature个数）。若为回归，则输出层的神经元数量等于1；若为分类，则输出层的神经元数量为分类的类别个数（如区分猫狗，则为2；区分手写数字0-9
转载
2023-08-17 17:54:07
105阅读
人工神经网络（Artificial Neural Network，ANN）是一种模拟人脑神经系统结构和功能的计算模型。它由一系列互相连接的神经元组成，通过学习和调整连接权重，实现对数据的输入、处理和输出。其中，输入层是神经网络的第一层，负责接收和传递输入数据。那么，究竟应该在输入层中使用多少个神经元呢？
在神经网络中，输入层的神经元数量决定了网络对输入数据的抽象程度和表示能力。一般来说，输入层的
原创
2023-08-30 03:24:29
279阅读
目录1.卷积神经网络特点概述2.卷积神经网络在图像任务方面的优势概述3.传统神经网络的缺点3.1.庞大的参数3.2.丢失像素间的信息3.3.制约网络深度的发展4.卷积神经网络的三大核心思想4.1.局部感知4.2.权值共享4.3.下采样技术5.可视化手写字体的网络特征5.1.LeNet5的训练5.2.可视化特征向量5.3.获取最好的保存的模型5.4.获取特征的输出1.卷积神经网络特点概述卷积神经网络
文章目录0 前言1 深度神经网络通俗解释2 通用近似定理—万能神经网络3 神经网络模型变宽与变深4 神经网络加深的问题5 深度神经网络模型训练解决方案5.1 训练数据集5.2 选择恰当的激励函数（activation function）5.3 隐藏单元和隐层（Hidden Units and Layers）的数量5.4 权重初始化 （Weight Initialization）5.4.1 全部初
转载
2023-10-19 22:29:39
294阅读
一、基本卷积神经网络1、AlexNet网络结构：网络说明：网络一共有8层可学习层——5层卷积层和3层全连接层 改进：1）池化层均采用最大池化2）选用Relu作为非线性环节激活函数3）网络规模扩大，参数数量接近6000万4）出现“多个卷积层+一个池化层”的结构普遍规律：随着网络深入，宽、高衰减，通道数增加2、VGG-16网络结构： 改进：1）网络规模进一步增大，参数数量约为1.3
卷积神经网络（CNN）由输入层、卷积层、激活函数、池化层、全连接层组成，即INPUT-CONV-RELU-POOL-FC(1)卷积层：用它来进行特征提取，如下：输入图像是32*32*3，3是它的深度（即R、G、B），卷积层是一个5*5*3的filter(感受野)，这里注意：感受野的深度必须和输入图像的深度相同。通过一个filter与输入图像的卷积可以得到一个28*28*1的特征图，上图是用了两个f
如有不对之处请批评与赐教1.神经网络的表示&nbs
神经网络介绍神经网络通常是分层的，至少有一个输入和输出层，也许还有隐藏层，某些神经网络类型不会在输入和输出层之外分解成任何形式层，然而，这个输入层和输出层将永远存在，也许可能被整合在同一层，我们现在先介绍一下输入层，输出层和隐藏层。输入层 输入层是神经网络的第一层，和其他层一样，这一层包括了一个指定数字的神经元，同一层的神经元都含有相似的属性，一般情况下，对于分类，回归或者聚类的神经网络的每个属性
转载
2023-08-21 13:10:55
130阅读
前言过去的十多年中，神经网络在图像和文本等结构化数据中已经表现的十分出色。CNN，RNN，自编码器（Autoencoders）等很多流行的模型在以矩阵或向量作为输入的结构形式数据上都能很好地工作，我称这些结构化的数据为表格数据。而这些模型在非结构化数据上的表现怎样呢？比如最近大家在研究中频繁碰到的图结构数据，如果不将这些非结构化的图数据经过复杂的转换变为表格格式的话，使用传统的方法基本无从下手，那
BP神经网络原理人工神经网络有很多模型，但是日前应用最广、基本思想最直观、最容易被理解的是多层前馈神经网络及误差逆传播学习算法（ErrorBack-Prooaeation），简称为BP网络。在1986年以Rumelhart和McCelland为首的科学家出版的《ParallelDistributedProcessing》一书中，完整地提出了误差逆传播学习算法，并被广泛接受。多层感知网络是一种具有三
转载
2023-09-28 07:50:38
3阅读
