一、深度学习1.基本定义在现在的人工智能领域，数据挖掘类的算法大致可以分为两类，第一种是机器学习算法，第二种是深度学习算法。深度学习算法，可以叫做深度神经网络算法。神经网络的结构可以如下图所示： 上图中每个圆圈都是一个神经元，每条线叫神经元的链接。 上图中神经元可以分为三层，层与层直接有神经元连接，层内无神经元连接。最左边的层叫输入层。最右边的层叫输出层。输入层和输出层直接的叫隐藏层。深度神经网络
最近看到Casa Taloyum同学的关于IOS架构的文章，分享的概念和观点很值得一看，于是不禁心痒，也做些分享吧，我会从实际设计过程中需要思考的问题的角度着手来讲述，毕竟无论什么样的架构，什么样的设计都是要解决这些问题的。今天就先讲讲网络层的需要思考的问题吧。1.requestOperation的设计我们都知道在客户端发送请求是需要成本的，那么设计异步的请求就是首要的问题。我们知道Cocoa提供
VGG这种高和宽减半以及通道翻倍的设计使得多数卷积层都有相同的模型参数尺寸和计算复杂度。
VGG-11通过5个可以重复使用的卷积块来构造网络。根据每块里卷积层个数和输出通道数的不同可以定义出不同的VGG模型。
2. 1×1卷积层控制通道数、卷积层代替全连接层
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2023-07-24 07:16:30
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2.1 Survey of DNN Development Resources 这里介绍一些基本的神经网络结构。它们是:在1998年提出的LeNet, 在2012年提出的AlexNet, 在2013年提出的OverFeat, 在2014年提出的VGGNet 和 GoogleNet, 在2015年提出的 R
# 深度学习网络设计指南
## 流程图
```mermaid
flowchart TD
Start --> 数据准备
数据准备 --> 构建模型
构建模型 --> 模型训练
模型训练 --> 模型评估
模型评估 --> 完成
```
## 整体流程
1. 数据准备
2. 构建模型
3. 模型训练
4. 模型评估
5. 完成
## 详细步骤和代码演示
软考深度学习网络架构：关键技术与应用前景
随着人工智能技术的快速发展，深度学习已经成为了许多领域的重要工具。在软件工程师的考试中，深度学习网络架构也成为了考察的重点。本文将详细介绍软考深度学习网络架构的基本概念、常见类型、特点和应用前景，帮助读者更好地理解和掌握这一技术。
一、深度学习网络架构概述
深度学习网络架构是指由多个神经元组成的人工神经网络，通过学习数据中的模式和特征来实现分类、预测
这一年来一直在做高效网络设计的工作，2018年即将结束，是时候写一篇关于高效网络设计的总结。首先看看当前业界几个最负盛名的高效网络简介：以上网络的目标主要有三个：权重少、计算少、速度快。这三者之间不存在着严格的相关关系，它们是三个独立的目标。即权重少不代表计算量少；计算量少不代表速度快。高效网络高效的含义比较模糊，有的文章认为计算量小就是高效，有的文章认为速度快即高效。本篇总结主要从速度快入手。速
这一部分开始，是对深度学习的有关内容进行学习，在机器学习中有涉及到部分有关深度学习的内容，如CNN、autoencoder等比较简单的网络模型。这一部分开始，将对深度学习有一个较为系统的学习和了解。除了基本理论内容外，中间可能穿插一些tensorflow来实现一些东西，也将在这里一并涉及。深度学习中常见的网络结构0.前言机器学习中有一个通用的三步走的策略：1.function set 2. cos
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2023-07-21 12:12:10
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神经网络的发展背景和历史一，深度学习就是多层次的神经网络模型，神经网络的发展并不是一帆风顺的，它的发展经历了三起两落，而深度学习就是神经网络发展的第二次寒冬后兴起的产物。 十九世纪两个生物学者发现青蛙神经细胞间的模型：细胞体可产生刺激通过轴突传导至另一个神经元，并由树突接收后判断该刺激是否达到一定阈值，若达到则做出一定反应，没用达到阈值则不反应。1958年心理学家Rosenblatt由此得到启发，
深度学习（Deep Learning）1. 什么是深度学习？深度学习是基于机器学习延伸出来的一个新的领域，由以人大脑结构为启发的神经网络算法为起源加之模型结构深度的增加发展，并伴随大数据和计算能力的提高而产生的一系列新的算法。2. 深度学习什么时间段发展起来的？其概念由著名科学家Geoffrey Hinton等人在2006年和2007年在《Sciences》等上发表的文章被提出和兴起。3. 深度学
前言前边几篇有关卷积网络的博客中介绍了最经典的LeNet网络和AlexNet网络，其主要是将其作为经典的网络模型进行介绍，同时对二者进行了对比。对比发现后者比前者的卷积层多三层，且在卷积核、通道数和构造的顺序上存在很大的不同，但上述二种模型其内部并没有过多的说明如何去构造卷积神经网络，本章以后的几篇分别来写一下使用重复元素的网络（VGG）、网络中的网络（NiN）、含并行连接的网络（GoogLeNe
文章目录1.深度学习是什么2.基础知识2.1 为什么要使用神经网络2.2 为什么更深的网络好2.3 更多的数据是否有利于更深的神经网络？2.4 不平衡数据是否会摧毁神经网络？2.5 无监督降维提供的是帮助还是摧毁？2.6 批大小如何影响测试正确率？2.7 初始化如何影响训练?2.8 不同层的权重是否以不同的速度收敛？2.9 正则化如何影响权重？2.10 神经网络训练中的梯度消失与梯度爆炸2.11
出现Nan ：原因有多种，需要注意的是，要保证训练数据中没有脏数据，如果在training sample中出现了脏数据，那么在固定的迭代次数段，都会loss突然变nan，导致acc骤降，慢慢变0https://www.jianshu.com/p/9018d08773e6 震荡 ：分析原因: 1:训练的batch_size太小 1. 当数据量足够大的时候可以适当的减小batch_size,由于数
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2018-12-04 20:46:00
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# 如何理解深度学习网络代码
深度学习（Deep Learning）作为人工智能（AI）的一个分支，以其卓越的表现吸引了越来越多的研究者和开发者的关注。理解深度学习网络代码是掌握这一技术的关键环节，尤其是在训练模型和优化算法方面。在本文中，我们将探讨如何理解深度学习网络代码，通过具体的代码示例和相关的图表来帮助您深入理解。
## 1. 深度学习的基础概念
在深入代码之前，我们首先需要了解一些
An answer for how to Going Deep effectively本文主题：深度卷积神经网络的设计实践理论概述在深度学习网络搭建中，going deep是提升网络表征能力的重要方向。但是，盲目增加网络层数可能会使网络性能下降。该论文提出两个设计的原则：第一，每一层保证其学习复杂特征的能力，即网络学习能力第二，最顶层保证其感受野小于图像区域（刚好小于，若过小无法学习复杂特征）采用
文章目录?0 简介?1 ResNet 介绍?2 深度网络的退化问题?3 残差学习?4 ResNet的网络结构?5 ResNet的TensorFlow实现?6 最后 ?0 简介 ? Hi，大家好，这里是丹成学长的毕设系列文章！? 对毕设有任何疑问都可以问学长哦!这两年开始，各个学校对毕设的要求越来越高，难度也越来越大… 毕业设计耗费时间，耗费精力，甚至有些题目即使是专业的老师或者硕士生也需要很长时
一、操作步骤1、打开APP中的深度网络设计器 2、点击建立空白网络3、根据图像数据的具体情况建立神经网络，本文以2为图像数据为例4、调整分类数，本文演示2分类 5、导入数据本文演示的数据为“123”文件夹下A/B两类图片数据 6、训练模型 二、卷积神经网络原理（一）计算机视觉原理计算机视觉原理：以下图为例，不同于人眼可以直接观察到图像形态和色彩特
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2023-08-30 07:09:16
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系列文章目录 文章目录系列文章目录参考背景实现与改进传统实现方法改进方法代码实现数据集格式 参考论文： Visualizing complex networks by leveraging community structures背景力导向图非常适合于渲染关系型信息图，其主要思想是将关系图的节点视为电荷、连边视作弹簧，在多次动态更新之后节点的位置将最终趋向于稳定状态。 对适用于一般网状结构数据绘图
深度学习处理器设计要点：分析算法的计算特性和访存特性根据算法特性，确定深度学习处理器的微体系结构，包括指令集，流水线，运算部件，访存部件等计算特征分析：这里首先介绍下作为分析实例的VGG。VGG的诞生受到“更多层的神经网络是否可以提升图片分类精度”这一疑问的启发。常见的VGG网络结构如下：ConvNet配置A 11个权重层A-LRN 11个权重层B 13个权重层C 16个权重层D 16个权重层E
# 实现深度学习网络制图教程
## 概述
在本教程中，我将教你如何使用深度学习网络制图。这个过程包括几个步骤，需要你有一定的编程经验和对深度学习网络的基本了解。我会逐步引导你完成整个过程。
### 流程
首先，让我们来看一下整个制图流程。下面是一个表格展示了制图的步骤：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 数据准备 |
| 2 | 模型搭建 |
| 3 | 模型训
