在之前的文章里面，我介绍了机器学习的很多经典算法，其中有一个叫做『神经网络』的算法目前最受追捧，因为击败李世石的阿尔法狗所用到的算法实际上就是基于神经网络的深度学习算法。由于其算法结构类似于人脑神经结构，所以人们对他给予了厚望，希望通过神经网络算法实现真正的AI。神经网络（Neural Network(NN)）一个典型的神经网络如下图
image.pn
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2023-10-30 23:54:19
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文章目录深度学习Pytorch（八）——神经网络模块（详细）一、PyTorch中的nn包二、使用优化器训练神经网络三、自定义nn模块四、神经网络中的控制流和权重共享 一、PyTorch中的nn包计算图和autograd是十分强大的工具，可以定义复杂的操作并且自动求导，然而对于大规模的网络，autograd太底层（太low），在构建网络的过程中，我们经常要考虑将计算安排成层，其中一些可学习的参数，
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2023-10-04 20:27:54
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如何实现golang神经网络包
作为一名经验丰富的开发者，我将向你介绍如何实现一个golang神经网络包。下面是整个实现的流程以及每一步需要做的事情。
流程图如下：
```mermaid
flowchart TD
A[了解神经网络基本知识] --> B[选择一个适合的神经网络库]
B --> C[定义神经网络的结构]
C --> D[初始化神经网络的权重和偏置]
原创
2023-12-26 07:05:09
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# Golang神经网络架构
## 简介
神经网络是一种模拟人脑神经系统的计算模型，通过模拟人脑中的神经元之间的连接和传递信息的方式，实现了一种机器学习和人工智能的算法。最近，Golang成为了一种非常流行的编程语言，其强大的并发性能和简洁的语法使得它成为了构建高性能神经网络的理想工具。
本文将介绍Golang中神经网络的基本架构，并提供一些代码示例来帮助读者理解和实践。
## 神经网络的
原创
2023-09-04 18:36:16
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概要本篇文章的重点就是主要介绍GoogLeNet的网络架构，这个网络架构于2014年由Google团队提出。同时GoogLeNet也在经历了从v1、v2、v3、v4几个版本的改进过程。由于内容较多，因此将我也将在之后几篇博客中进行详细叙述。在本篇博客中主要将介绍GoogLeNet v1的网络架构。一、背景与动机在2012年，AlexNet在ImageNet图像分类竞赛中获得了冠军，这也使得深度学习
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2024-04-08 22:21:52
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python和go比较： 那么，能不能结合两种语言的优势，采用混合框架呢？ 答案是可以的， 混合框架的优势： 结合两种语言的优点，既具有Python语言的多类库、多应用场景的优势，又兼具Go 语言的支持高并发、运行高效的特点。 1)支持传输超大附件（1G以上）； 2)支持数据库读写分离； 3)支持人工智能算法，特别是深度学习算法。 深度学习是机器学习中一种基于对数据进行表征学习的方法。深度学习又可
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2023-08-02 11:56:07
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我的Go+语言初体验——Go+语言构建神经网络实战手写数字识别0. 前言1. 神经网络相关概念2. 构建神经网络实战手写数字识别2.1 构建神经网络2.1.1 节点计算2.1.2 激活函数2.1.3 网络架构2.2 读取手写数字MNIST数据集2.3 训练神经网络2.3.1 前向计算2.3.2 反向传播2.4 评估神经网络3. 程序运行后记 0. 前言看了官方文档，发现 Go+ 完全兼容 Go
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2023-08-30 21:40:48
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在学习神经网络之前，我认为弄懂逻辑回归是很有必要的(对于逻辑回归比较陌生的可以看看该作者分类那篇文章(●'◡'●))，因为逻辑回归就相当于神经网络的一个“神经元”，而整个神经网络就是由这些“神经元”构成的。我们知道每个"神经元"的作用是完成一个二分类的任务，那么将这些“神经元”链接起来自然而然是为了完成一个多分类的任务，这也就是神经网络的作用了。为了方便后面分享内容的理解
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2023-08-24 15:33:01
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第三章 神经网络上一章中我们学习了感知机，感知机的优势是即便对于复杂的函数，感知机也隐含着能够表示它的可能性，但是确定合适的、能够符合预期输入与输出的权重，需要人工进行，这是感知机的劣势所在。神经网络的出现解决了感知机的劣势。具体而言，神经网络的一个重要性质是它可以自动地从数据中学习权重参数。3.1神经网络的结构如图3-1所示，最左边的一列称为输入层，最右边的一列称为输出层，中间的一列称为中间层，
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2023-09-06 18:49:26
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一、写在前面这部分内容应该算是近几年发展中最基础的部分了，但是发现自己忘得差不多了，很多细节记得不是很清楚了，故写这篇博客，也希望能够用更简单清晰的思路来把这部分内容说清楚，以此能够帮助更多的朋友，对于理解错误的地方也希望各位能够留下宝贵的意见，觉得不错别忘了点赞鼓励一下。有条件的童鞋可以看看这篇论文，详细的说明了RNN、LSTM、GRU的计算过程，个人认为如果是要走学术方向的朋友值得细读这篇论文
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2023-11-29 17:57:26
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1.Beego框架简述beego简介beego 是一个快速开发 Go 应用的 HTTP 框架，他可以用来快速开发 API、Web 及后端服务等各种应用，是一个 RESTful 的框架，主要设计灵感来源于 tornado、sinatra 和 flask 这三个框架，但是结合了 Go 本身的一些特性（interface、struct 嵌入等）而设计的一个框架。beego 的架构beego 的整体设计架
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2024-01-21 00:47:00
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在底层使用操作系统的多路复用IO，在协程使用阻塞模型。epoll抽象层用于抽象linux,windows,mac下的网络多路复用。netpollinit()->epoll_create()。新建epoll，拿到文件描述符，新建一个pipe用于中断epoll，有管道数据到达事件注册到epoll中。epoll_ctl()->netpollopen()（监听事件）。传入socket的fd,
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2024-01-28 05:06:45
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文章目录全连接网络结构的前向传播算法单个神经元全连接网络结构计算过程举例代码实现该神经网络样例程序搭建神经网络的过程：准备、前向传播、反向传播、循环迭代准备前向传播：定义输入、参数和输出反向传播：定义损失函数、反向传播方法循环迭代：生成会话，训练STEPS轮总结 全连接网络结构的前向传播算法单个神经元 从上图可以看出，单个神经元有多个输入和一个输出。而神经网络的结构是不同神经元之间的连接结构。神
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2023-12-14 01:47:13
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七、激活函数的使用 通过之前的学习我们都了解到了激活函数的作用，现在我们将会讲解一下激活函数在不同的神经网络中的应用： 1、首先是sigmoid 函数： a=11+e−z 它的图像可以表示为： 但是这个激活函数多使用在二分分类输出的神经网络，因为需要寻找1和0值，所以在一般的神经网络中我们很少使用这个激活函数。对应的导数为： g′(z)=a(1−a) 这为后面的计算节省了很多时间。 2
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2024-01-10 20:01:43
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卷积神经网络一、卷积神经网络与BP网络（传统前馈神经网络）相比具有以下特点：（1）、采取局部连接（稀疏连接），减少了所需参数； （2）、可直接处理二维数据，故常被用于图片处理操作； （3）、具有三个基本层——卷积层、池化层、全连接层：卷积层CNN算法常用于图片处理，其中卷积层是通过多个卷积核对输入的图片像素矩阵进行局部连接，通过权值共享与卷积的方式进行图片的特征提取得到特征映射数据。（所以卷积核又
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2023-09-15 15:36:43
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1 基本概念BP神经网络是一种通过误差反向传播算法进行误差校正的多层前馈神经网络，其最核心的特点就是：信号是前向传播，而误差是反向传播。前向传播过程中，输入信号经由输入层、隐藏层逐层处理，到输出层时，如果结果未到达期望要求，则进入反向传播过程，将误差信号原路返回，修改各层权重。2 BP神经网络结构BP神经网络包含输入层、隐藏层和输出层，其中，隐藏层可有多个，其中，输入层和输出层的节点个数是固定的（
原创
2021-03-23 20:00:09
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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,
原创
2021-04-22 20:32:04
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卷积神经网络 CNN 文章目录卷积神经网络 CNN一、概述二、卷积的概念三、CNN原理3.1 卷积层3.2 池化层3.3 完全连接层3.4 权值矩阵BP算法3.5 层的尺寸设置四、CNN简单使用五、总结 一、概述 卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）是一种前馈神经网络，它的人工神经元可以响应一部分覆盖范围内的周围单元，对于大型图像处理有出色表现。
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2023-07-10 16:09:28
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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
原创
2022-04-06 10:13:22
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深度学习是一种特殊的机器学习，通过学习将世界使用嵌套的概念层次来表示并实现巨大的功能和灵活性，其中每个概念都定义为与简单概念相关联，更为抽象的表示以较为不抽象的方式来计算。卷积神经网络是一种前馈型神经网络，受生物自然视觉认知机制启发而来。卷积神经网络一般用于计算机视觉领域，由于有时候图片像素很多，导致神经网络输入特征值的维数很多。CNN结构图 在结构图中，第一层输入图片，进行卷积操作，得到第二层深
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2023-11-12 13:25:25
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