作者单位：北京邮电大学、Intel中国研究院 论文链接：https://arxiv.org/abs/2108.08202代码链接：https://github.com/Neural-video-delivery/CaFM-Pytorch-ICCV2021编者言：本文没有以网络结构的创新为切入点，而是利用超分辩率算法去优化神经网络视频传输任务，开辟了一个可以和工业界对接的新的研究方向。01
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2023-12-14 08:33:17
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深度学习模型参数量/计算量和推理速度计算 - 知乎深度学习模型参数量/计算量和推理速度计算一、FLOPs和Params计算1.1 概念理解 （1）FLOPS注意全是大写的，是floating point operations per second的缩写。意思是：每秒浮点运算次数。可以理解为计算速度 。是一个衡量硬件性能的指标。FLOPS的计算公式：
对卷积层：(K_h * K_w * C
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2024-05-06 13:45:23
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在机器学习和认知科学领域，人工神经网络（英文：artificial neural network，缩写ANN），简称神经网络（英文：neural network，缩写NN）或类神经网络，是一种模仿生物神经网络(动物的中枢神经系统，特别是大脑)的结构和功能的数学模型或计算模型，用于对函数进行估计或近似。神经网络由大量的人工神经元联结进行计算。大多数情况下人工神经网络能在外界信息的基础上改变内部结构，
# 实现神经网络中的backend表示
## 简介
在神经网络中，backend是用来处理底层运算的工具，比如张量运算和自动微分。对于初学者来说，理解backend的作用和如何使用是非常重要的。
## 流程
以下是实现神经网络中的backend的基本流程：
| 步骤 | 描述 |
| ------ | ------ |
| 1 | 导入需要的库 |
| 2 | 创建神经网络模型 |
| 3
原创
2024-03-28 03:44:11
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神经元模型定义：神经网路是由具有适应性的简单单元组成的广泛并行互连的网络，它的组织能够模拟生物神经系统对真实世界物体所作出的交互反应[Kohomen,1988]。神经网络中最基本的成分是神经元(Neuron)模型，即上述定义中的“简单单元”。这些神经元（也叫做激活单元,activation unit）采纳一些特征作为输出，冰洁根据本身的模型提供一个输出。下面是神经网络的一个示例图片来源：cours
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2023-11-15 20:04:27
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本博客适合那些BP网络很熟悉的读者一 基本结构和前向传播符号解释：1. $c_{t}^{l}$：t时刻第l层的神经元的集合，因为$c_{t}^{l}$表示的是一层隐藏层，所以图中一个圆圈表示多个神经元。2. $h_{t}^{l}$：第l层在t时刻的输出。因为$h_{t}^{l}$是一层隐藏层的输出，所以表示的是一个向量。3. $L_{j}$：表示的是在j时刻，网络的输出的值和目标输出值的平方差，L
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2024-03-03 22:22:27
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人工神经网络（Artificial Neural Networks，简写为ANNs）也简称为神经网络（NNs）一、神经元1.M-P模型图中，xᵢ(i=1,2,...,n)表示来自与当前神经元项链的其他神经元传递的输入信号，w~ij~表示从神经元i到神经元j的连接强度或权值，θ~j~表示神经元j的激活阈值或偏置，f表示激活函数或转移函数。神经元的输出x~j~可以表示为如下形式：2.学习规则Hebb学
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2024-05-10 01:45:40
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这是一篇学习UFLDL反向传导算法的笔记，按自己的思路捋了一遍，有不对的地方请大家指点。首先说明一下神经网络的符号： 1. nl 表示神经网络的层数。 2. sl 表示第 l 层神经元个数，不包含偏置单元。 3. z(l)i 表示第 l 层第 i 个神经元的输入；a(l)i 表示第 l 层第 i 个神经元的输出。 4. W(l)ij 表示第 l 层第 j 个神经元连接到第 l+1 层第 i
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2024-03-30 21:57:10
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最近在跟着Andrew Ng老师学习深度神经网络.在学习浅层神经网络(两层)的时候,推导反向传播公式遇到了一些困惑,网上没有找到系统推导的过程.后来通过学习矩阵求导相关技巧,终于搞清楚了.首先从最简单的logistics回归(单层神经网络)开始.logistics regression中的梯度下降法单训练样本的logistics regression输入训练样本为\(x\),网络权重为\(w\)和
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2023-12-05 08:52:27
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神经网络：表示（Neural Networks: Representation）如今的神经网络对于许多应用来说是最先进的技术。对于现代机器学习应用，它是最有效的技术方法。神经网络模型是许多逻辑单元按照不同层级组织起来的网络， 每一层的输出变量都是下一层的输入变量。下图为一个 3 层的神经网络：第一层为输入层（Input Layer）中间一层为隐藏层（Hidden Layers）最后一层为输出层（O
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2023-10-23 23:34:40
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Stanford机器学习课程笔记——神经网络的表示 1. 为什么要引入神经网络 其实这个问题等价与神经网络和之前的回归模型有什么区别，如果你没有学过其他机器学习算法的话。这个问题可以通过一个例子来说明：如果样本都是60*60的图像，那么每个样本的特征维数都是3600个，使用前面讲的线性回归模型，那么需要建立的参数个数就有3600的；如果是非线性回归
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2023-11-03 13:24:58
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深度学习训练中梯度消失的原因有哪些？有哪些解决方法？1.为什么要使用梯度反向传播？归根结底，深度学习训练中梯度消失的根源在于梯度更新规则的使用。目前更新深度神经网络参数都是基于反向传播的思想，即基于计算损失函数或者代价函数的误差通过梯度反向传播的方式，对模型中的参数进行更新优化。那么，模型中的参数更新为什么要使用反向传播的思想呢? 这样做是有原因的，首先，神经网络是由许多非线性层堆叠而来，而每一层
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2023-11-25 14:43:37
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前言我今年大四即将毕业，毕设是深度学习相关，在进行理论学习时，一度对矩阵微分感到困惑，本科学习期间没接触过这个（软件工程专业。。。），网上资料也很零散，在《神经网络与深度学习》的数学基础篇章有相对详细的介绍(但是也少的可怜)，下面是东拼西凑又求朋问友得到的个人理解，因为本人接触深度学习较晚，又非数学专业，所以可能有理解错误的地方，希望能和大家讨论。 文章目录前言矩阵微分矩阵与标量、标量与矩阵标量对
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2024-01-17 18:35:03
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这篇文章不适合初学者看，而适合对BP算法中矩阵形式抱有疑惑的人看；读者应该具有矩阵的基本知识，BP算法的基本知识,matlab的基本矩阵操作。 最近被BP算法整得头大，今天终于想通，记录一下我的想法，主要是理解它为什么要这么算。BP算法主要使用的权值更新方法就是梯度下降算法，先求对权值的导数（图太大，放在下面）：解释：左上角是神经网络示意图，X为输入，其中X3==1.W和T分
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2023-10-16 22:14:46
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Tensorflow 笔记：第四讲
神经网络优化
4.1
√神经元模型：用数学公式表示为：f 为激活函数。神经网络是以神经元为基本单元构成的。√激活函数：引入非线性激活因素，提高模型的表达力。 常用的激活函数有 relu、sigmoid、tanh 等。 ① 激活函数 relu: 在 Tensorflow 中，用 tf.nn.r
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2023-12-12 15:45:20
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一直不理解神经网络，看过很多文章，数学公式看的怎么都不理解，这里跳出公式，简单介绍神经网络的构成，各个名词的含义。首先看一个手机app(神经网络)，可以手动调整参数看下分类效果输入值–隐藏层–输出值 相关名词：神经元，隐藏层数量，各层神经元数量，激活函数，惩罚函数，学习率，正则函数，正则率一个神经元是一个分类器 神经元–参考@王龙https://www.zhihu.com/question/2
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2024-04-08 20:46:55
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大家好，这段时间，我在跟着一个老师学习深度学习，但是把，那么多人，就我一个大一的，什么都不会。之后，老师让我学习python和神经网络算法。像这样的就叫做神经网络算法。我是零基础，不太会，就先去CSDN和博客，知乎上面搜索，结果搜索到很多，有一些讲的非常好的，适合零基础学习.b站上也有很好的博主，讲的通俗易懂，适合零基础学习一。神经网络定义神经网络（NN）或者人工神经网络（ANN）是指用大量的简单
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2023-10-14 20:35:57
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神经网络入门（一） 文章目录神经网络入门（一）1. 神经元2. 网络结构3. 激活函数2.1 激活函数的作用与性质2.2 Sigmoid型函数2.3 Hard-Logistic函数和 Hard-Tanh函数2.4 ReLU函数2.5 常见的激活函数及其导数4. 前馈神经网络4.1 前馈神经网络简介4.2 参数学习5. 反向传播算法5.1 链式法则5.2 计算各项5.3 算法步骤5.4 优化问题6.
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2023-08-10 14:30:42
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导语在上一次的小白学数据时间里，我们了解了什么叫做机器学习。目前最热门的一种机器学习方法叫做神经网络。它经历了90年代到00年代的深山归隐期，在10年代重出江湖的时候，已经令世人刮目相看。知道前几天在围棋界打败天下无敌手的AlphaGo吧（甚至输入法都提示我，G应该大写）?用的就是神经网络。神经网络这个听起来无比深奥的概念，其实小白也能够明白它是个啥。让我们试试是否可以“窥一斑而知全豹”。&nbs
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2023-08-10 20:49:53
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我只会循环百度，循环问ChatGPT。。。卷积神经网络卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）是一种用于图像识别、语音识别等任务的深度学习算法。它是一种前馈神经网络，主要由卷积层、池化层、全连接层和激活函数等组成。CNN主要通过卷积层进行特征提取，池化层进行降维和过滤，全连接层进行分类或回归。其中，卷积层通过卷积操作提取图像的特征，而池化层通过对卷积输出进行
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2023-08-08 08:48:51
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