本文基于文章“Deep Learning:Technical introduction”，对神经网络的知识点做一个总结，不会对某些概念性的东西做详细介绍，因此需要对神经网络有基本的了解。以下是一些符号定义。FNN：前馈神经网络 神经网络的最基本也是最经典的形式，结构包括输入层，隐藏层和输出层，根据隐藏层的多少，分为shallow network和deep network（deep learni
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2024-07-10 02:41:39
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目录简介FCN的提出背景核心思想FCN网络原文的网络结构直观的网络结构卷积部分skip部分网络训练第一阶段第二阶段第三阶段第四阶段小结 简介FCN的全称是Fully Convolutional Network，出自2015年Jonathan Long等人的《Fully Convolutional Networks for Semantic Segmentation》，FCN的提出可以说是图像分割
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2024-09-27 18:16:34
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深度学习无法进行因果推理，而图模型(GNN)或是解决方案之一。清华大学孙茂松教授组发表综述论文，全面阐述GNN及其方法和应用，并提出一个能表征各种不同GNN模型中传播步骤的统一表示。深度学习的最大软肋是什么？这个问题的回答仁者见仁，但图灵奖得主Judea Pearl大概有99.9%的几率会说，是无法进行因果推理。对于这个问题，业界正在进行积极探索，而其中一个很有前景的方向就是图神经网络(Graph
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2024-06-03 10:28:03
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Fully Convolutional Networks for Semantic Segmentation目录FCN和CNN的比较上采样方法双线性插值上采样卷积运算Same卷积（四周补0）Valid卷积(无padding) Full卷积（反卷积）反池化上采样FCN具体实现FCN结构 跳级(strip)结构损失函数LossFCN和CNN的比较CNN: 在传统的CNN网络中，在最
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2024-03-28 04:29:28
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首先，DNN、CNN、RNN可以一起比较。从广义上来说，NN（或是更美的DNN）确实可以认为包含了CNN、RNN这些具体的变种形式。在实际应用中，所谓的深度神经网络DNN，往往融合了多种已知的结构，包括卷积层或是LSTM单元。但是就题主的意思来看，这里的DNN应该特指全连接的神经元结构，并不包含卷积单元或是时间上的关联。因此，题主一定要将DNN、CNN、RNN等进行对比，也未尝不可。其实，如果我们
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2024-04-22 12:53:43
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认知层在逻辑层的下层，在理解层的上层。系统的理解之后，才能形成 系统化的认知体系。在类脑能力上来说，系统化的认知建立在系统化的理解之上。认知的三大体系认知维度，类脑模型，万维图谱，三大技术体系共同支撑认知智能整套体系。认知维度划分认知的视角和边界，类脑模型复制构建大脑的结构，功能和机制。万维图谱存储认知结果的结构化数据，同时为类脑的功能和机制提供最底层的数据支撑。这三大技术体系加上感知层，记忆层，
# 如何使用 PyTorch 实现一个简单的前馈神经网络 (FNN)
在机器学习中，前馈神经网络（Feedforward Neural Networks，FNN）是一种非常基础但却功能强大的网络结构。本文将向你介绍如何使用 PyTorch 实现一个简单的 FNN 模型。我们将通过明确的步骤来实现整个流程，确保你能够轻松上手。
## 实现流程
下面是实现 FNN 模型的主要步骤：
| 步骤
# FNN神经网络
神经网络是一种模拟人脑的计算模型，通过模拟神经元之间的连接和信息传递，实现对输入数据的处理和分析。FNN（Feedforward Neural Network）是一种最常见的前馈神经网络，也被称为多层感知机（Multilayer Perceptron，MLP）。
## FNN神经网络的结构
FNN神经网络由输入层、隐藏层和输出层组成。输入层接收输入数据，隐藏层负责处理和传
原创
2023-09-18 15:45:11
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分别对调速，调压，综合系统加入FNN控制器，使PID的输出达到最小值。其中
原创
2022-10-10 15:27:51
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原文：1931: Kurt Gödel, founder of theoretical computer science, shows limits of math, logic, computing, and artificial intelligence作者：Jürgen Schmidhuber （知名 AI 学者，LSTM 之父）译者：刘媛媛摘要：2021 年，我们将庆祝 Kurt Göde
FNN 网络介绍与源码浅析前言周五晚上分享 paper !!! 感动自己一把~ ???? 感觉本周看的 Paper 还挺多的
原创
2022-08-01 10:04:44
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✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，修心和技术同步精进，matlab项目合作可私信。 ?个人主页：Matlab科研工作室?个人信条：格物致知。更多Matlab仿真内容点击?智能优化算法 神经网络预测 雷达通信 无线传感器 &
原创
2023-02-27 21:15:27
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原创
2023-02-27 21:40:24
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一. 简介nuScenes 数据集是由Motional（前身为 nuTonomy）团队开发的自动驾驶公共大规模数据集。在波士顿和新加坡收集了 1000 个驾驶场景.nuScenes 数据集的灵感来自开创性的KITTI数据集。nuScenes 是第一个提供来自自动驾驶汽车的整个传感器套件（6 个摄像头、1 个激光雷达、5 个雷达、GPS、IMU）的数据的大规模数据集。与 KITTI 相比，nuSce
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原创
2023-03-01 12:43:12
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finetune 就是微调的意思，那为什么要微调呢，为什么不能自己重新训练一个网络呢？ 因为我们没呢么多样本，没那么高超的技术使神经网络合理且有用，因此我在训练好的模型的基础上只训练其中一个或几个层，而把其他层的参数都冻结起来。一个正确的训练好的神经网络应该是什么样的呢？ 如果将神经网络中的所有过滤器都可视化的话，可以发现，由低到高实际上是不断组合，不断得到更高层次抽象的过程，例如一开始只是一些颜
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2023-08-20 08:32:58
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线性回归在整个财务中广泛应用于众多应用程序中。在之前的教程中，我们使用普通最小二乘法(ols)计算了公司的beta与相对索引的比较。现在，我们将使用线性回归来估计股票价格。线性回归是一种用于模拟因变量(y)和自变量(x)之间关系的方法。通过简单的线性回归，只有一个自变量x。可能有许多独立变量属于多元线性回归的范畴。在这种情况下，我们只有一个自变量即日期。对于第一个日期上升到日期向量长度的整数，该日
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2023-07-24 09:35:45
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# Python实现二分类FNN模型的探索
在数据科学和机器学习领域，二分类问题是一个常见的任务。本文将介绍如何使用Python构建一个简单的前馈神经网络（Feedforward Neural Network，FNN）来处理二分类问题。我们将使用Keras和TensorFlow库来实现这个模型，并且提供具体的代码示例。
## 什么是二分类问题？
二分类问题是指将输入数据分配到两个相互排斥的类
使用Matlab工具箱创建神经网络时，需要用到newff函数，但若使用旧版本的newff函数，会出现下面的警告：>> net = newff( minmax(input) , [10 3] , { 'logsig' 'purelin' } , 'traingdx') ; %旧版本Warning: NEWFF used in an obsolete way. 一、新旧版本new
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2023-07-24 09:35:56
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numpy神经网络实现（3层） 神经网络结构图 本次代码的输出为恒等输出，没有经过如softmax函数的修正。'''
numpy中*表示对应位置相乘，dot为矩阵乘法
'''
import numpy as np
A=np.array([[1,2,3],[4,5,6]])
B=np.array([[1,2],[3,4],[5,6]])
print(np.dot(A,B))
#神经网络内积(此处省
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2023-06-16 14:30:39
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