前言本例程实现了一个最简的，支持自定义层数和每一层神经元个数的 全连接前馈神经网络。其实，它就是一般教课书里面入门的一种人工神经网络。本例程具有以下自特点：实现了反向传播（BP）算法实现了随机梯度下降（SGD）算法全部神经元使用sigmoid激活函数经过实验，我发现，在没有任何优化的网络结构上（本例的结构）不适合使用类似relu的激活函数，因为它对输入的数据范围不加限制，会造成优化过程中出现 Na
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2023-07-18 15:12:32
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工作中需要预测一个过程的时间，就想到了使用BP神经网络来进行预测。简介BP神经网络（Back Propagation Neural Network）是一种基于BP算法的人工神经网络，其使用BP算法进行权值与阈值的调整。在20世纪80年代，几位不同的学者分别开发出了用于训练多层感知机的反向传播算法，David Rumelhart和James McClelland提出的反向传播算法是最具影响力的。其包
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2023-06-21 20:25:42
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常用的神经网络模型卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）是一种前馈神经网络，它包括卷积层（Convolutional layer）和池化层（pooling layer）。循环神经网络（Recurrent Neural Network，RNN）。神经网络是一种节点定向连接成环的人工神经网络，这种网络的内部状态可以展示动态时序行为。LSTM（Long Shor
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2023-08-04 11:19:08
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1、前馈神经网络、BP神经网络、卷积神经网络的区别与联系一、计算方法不同1、前馈神经网络：一种最简单的神经网络，各神经元分层排列。每个神经元只与前一层的神经元相连。接收前一层的输出，并输出给下一层．各层间没有反馈。2、BP神经网络：是一种按照误差逆向传播算法训练的多层前馈神经网络。3、卷积神经网络：包含卷积计算且具有深度结构的前馈神经网络。二、用途不同1、前馈神经网络：主要应用包括感知器网络、BP
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2023-07-05 22:48:02
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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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1.LeNet卷积神经网络起源LeNet是一种经典的卷积神经网络，由Yann LeCun等人在1998年提出。它是深度学习中第一个成功应用于手写数字识别的卷积神经网络，并且被认为是现代卷积神经网络的基础。LeNet模型包含了多个卷积层和池化层，以及最后的全连接层用于分类。其中，每个卷积层都包含了一个卷积操作和一个非线性激活函数，用于提取输入图像的特征。池化层则用于缩小特征图的尺寸，减少模型参数和计
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2023-12-15 09:24:18
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第四章.神经网络 4.3 BP神经网络 BP神经网络(误差反向传播算法)是整个人工神经网络体系中的精华，广泛应用于分类识别，逼近，回归，压缩等领域，在实际应用中，大约80%的神经网络模型都采用BP网络或BP网络的变化形式。网络结构公式激活函数 这三个激活函数（Sigmoid，Tanh，Softsign）都存在一个问题，这几个函数的导数几乎都是小于1的，卷积层最多可以有5，6层，层数太多可能无法正
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2023-08-31 07:29:15
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1.3 神经网络基础学习目标目标
了解感知机结构、作用以及优缺点了解tensorflow playground的使用说明感知机与神经网络的联系说明神经网络的组成应用
无1.3.1 神经网络人工神经网络（ Artificial Neural Network， 简写为ANN）也简称为神经网络（NN）。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）结构和功能的 计算模型。
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2024-02-07 09:30:09
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目录简介前馈神经网络、BP神经网络、卷积神经网络的区别与联系1、计算方式：2、用途：3、作用：直接实现sklearn实现TensorFlow实现应用：神经网络分类模型鸢尾花分类测试sklearn手写0-9多分类数字识别拓展遗传算法优化神经网络 简介前馈神经网络、BP神经网络、卷积神经网络的区别与联系1、计算方式：前馈神经网络：一种最简单的神经网络，各神经元分层排列。每个神经元只与前一层的神经元相
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2023-10-12 16:13:49
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文章目录摘要1、引言2、音频标记系统2.1 CNNs2.2 ResNets2.3 MobileNets2.4 一维CNNs3、Wavegram-CNN 系统3.1 Wavegram-CNN systems3.2 Wavegram-Logmel-CNN4、数据处理4.1 数据均衡4.2 数据增强5、迁移到其他任务6、实验6.1 AudioSet 数据集6.2 评价标准6.3 AudioSet 打标
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2023-10-20 23:08:41
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多种网络一、RBF神经网络 和BP相比激活函数不同，RBF为径向基函数（如Gaussian），BP为Sigmoid或者Relu函数 BP神经网络是对非线性映射的全局逼近 RBF神经网络输出与数据中心离输入模式较劲的“局部”隐节点关系较大，具有局部映射的特征。 $\gamma$ 是RBF网络的第一个超参数，每个RBF模块可以单独设置一个（一般全局共享） $c_i$ 是RBF网络的第二个超参数，直接从
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2023-07-28 20:57:47
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# BP神经网络和MLP神经网络
## 1. 简介
神经网络是一种模拟人脑神经元之间相互连接和信息传递的计算模型。在神经网络中，BP（Backpropagation）神经网络和MLP（Multilayer Perceptron）神经网络是两种常见的结构。
BP神经网络是一种前馈神经网络，它由输入层、隐藏层和输出层组成。隐藏层是中间层，用于处理输入层传递过来的信息，输出层将隐藏层的结果作为输出
原创
2023-09-27 00:10:03
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# 人工神经网络和卷积神经网络实现流程
## 1. 人工神经网络（Artificial Neural Network, ANN）实现流程
### 1.1 概述
人工神经网络（ANN）是一种模拟生物神经网络工作方式的计算模型，通常由多个神经元组成的层级结构组成。ANN不断通过学习和训练来调整神经元之间的连接权重，以实现模型的预测或分类能力。
### 1.2 实现步骤
| 步骤 | 描述 |
原创
2023-09-29 03:13:32
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# BP神经网络和卷积神经网络
## 引言
在人工智能领域，神经网络是一种模拟人类神经系统工作原理的数学模型。它由许多具有连接权值的节点（神经元）组成，可以通过学习来自逐层输入的数据，从而实现特定任务的分类和预测。本文将介绍两种常见的神经网络模型：BP神经网络和卷积神经网络（CNN）。
## BP神经网络
BP神经网络是一种前馈式神经网络，它由输入层、隐藏层和输出层组成。每个神经元都与上一层的
原创
2023-10-31 13:11:36
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# 卷积神经网络和人工神经网络
人工神经网络（Artificial Neural Network, ANN）是一种受到生物神经网络启发的计算模型，被广泛应用于机器学习和人工智能领域。而卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）则是一种特殊的人工神经网络，专门用于处理图像和视频数据。
## 人工神经网络（ANN）
人工神经网络由多层神经元组成，每个神经元
原创
2024-03-12 05:09:22
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# 递归神经网络和反馈神经网络实现方法
## 简介
在这篇文章中，我将向你介绍如何实现递归神经网络（Recurrent Neural Network，RNN）和反馈神经网络（Feedback Neural Network）。这两种神经网络模型在机器学习和自然语言处理等领域中得到广泛应用。我们将按照以下流程展开：
1. 了解递归神经网络和反馈神经网络的基本概念
2. 设计和构建神经网络的结构
3
原创
2023-08-22 07:01:45
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没有复杂的数学公式，简单读懂神经网络这是我综合了斯坦福大学CS231n和哔哩哔哩等教学视频总结出的比较简单理解的神经网络（浅谈），比较适合刚学习的小白。本文以计算机视觉为例讲解。一、什么是神经网络？ 相信大家在各种教程都能看的上面的神经网络，这是一个最简单的网络或者说是感知机，X输入，红色的input layer是输入层，hidden layer是隐藏层，output layer是输出层。神经网络
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2023-10-30 23:59:02
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一.Lenet简介Lenet是YANN LECUN等人提出的一种识别手写体的深度神经网络架构.Lenet训练网络:输入层定义大小为32*32,有两个卷积层(CNN),两个池化层,两个全连接层,一个loss.输出层的神经元个数为10(也就是10个数字)二.caffe上Lenet的训练和测试caffe深度学习框架自带有lenet的训练和测试,接下来详细介绍训练和测试的流程.caffe里会用到的文件da
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2023-07-15 01:12:31
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目前使用比较多的网络结构主要有ResNet（152-1000层），GooleNet（22层），VGGNet（19层），大多数模型都是基于这几个模型上改进，采用新的优化算法，多模型融合等。到目前为止，VGG Net 依然经常被用来提取图像特征。
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2023-07-31 17:01:23
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目录1 卷积神经网络介绍1.1 卷积神经网络的雏形1.2 全连接层1.2.1 BP神经网络的实例1.3 卷积层1.4 池化层2 反向传播过程2.1 误差的计算2.2 误差的反向传播2.3 权重的更新1 卷积神经网络介绍1.1 卷积神经网络的雏形1.2 全连接层输入乘以权重求和加上偏置，通过一个激励函数即可得到输出：将神经元按列排列，列与列之间进行全连接，即可得到一个BP神经网络。BP算法包括：信号
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2024-01-27 19:40:59
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