开源的人工神经网络计算库 FANN 学习笔记 1这年头机器学习非常的火，神经网络算是机器学习算法中的比较重要的一种。这段时间我也花了些功夫，学了点皮毛，顺便做点学习笔记。介绍人工神经网络的基本理论的教科书很多。我正在看的是蒋宗礼教授写的《人工神经网络导论》，之所以选这本书，主要是这本比较薄，太厚的书实在是啃不动。这本书写的也比较浅显，用来入门正合适。看书的同时也在网上找了找人工神经网络的库代码。感
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2023-12-29 23:25:15
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可解释性是深度学习中最具挑战性的方面之一。理解一个神经网络，它有成千上万的神经元分布在数千个隐藏层中。大多数深层神经网络的互联性和复杂性使其不适合于传统的调试工具。因此，数据科学家通常依赖可视化技术来帮助他们理解神经网络是如何做出决定的，这成为一个持续的挑战。为了推进这一领域的发展，OpenAI刚刚推出了Microscope和Lucid库，使神经网络中的神经元可以进行视化。在需要牺牲其他方面（例如
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2024-01-11 23:58:47
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# 神经网络：开源Java实现
## 引言
神经网络是一种模拟生物神经系统的计算模型，通过构建多层神经元之间的连接来模拟人脑的运作方式。神经网络在机器学习和人工智能领域有着广泛的应用，如图像识别、语音识别、自然语言处理等。
本文将介绍如何使用Java语言开源库实现神经网络，并提供相关代码示例。我们将使用deeplearning4j作为实现神经网络的工具，它是一个功能强大且易于使用的Java深
原创
2023-08-09 12:56:24
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# 实现Java神经网络开源教程
## 1. 引言
神经网络是一种模拟人脑神经元网络的人工智能算法。它能够学习和自适应地处理复杂的输入和输出关系，被广泛应用于图像识别、语音识别、自然语言处理等领域。本教程将引导你如何使用Java实现神经网络。
## 2. 整体流程
下面是在Java中实现神经网络的整体流程，我们可以用表格形式展示出来：
| 步骤 | 描述 |
| ------ | -----
原创
2023-08-05 07:50:04
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使用手写数字的MNIST数据集如上图所示，该数据集包含60,000个用于训练的样本和10,000个用于测试的样本，图像是固定大小(28x28像素)，其值为0到255。整个案例的实现流程是：数据加载数据处理模型构建模型训练模型测试模型保存首先要导入所需的工具包：# 导入相应的工具包
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
plt.rcPa
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2023-06-04 19:37:10
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我们常常忘记，我们站在巨人的肩膀上。机器学习、深度学习和人工智能已经获得了如此大的吸引力，以至于有许多可用的框架。今天，选择我们选择的框架（例如 ML.NET）并完全专注于我们试图解决的问题开始项目真的很容易。但是，有时最好停下来实际考虑我们正在使用的内容以及该东西的实际工作原理。由于我本人是一名转向机器学习的软件开发人员，因此我决定使用面向对象编程和 C# 从头开始构建神经网络。这是因
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2023-07-21 08:41:27
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摘要：Keras作为神经网络的高级包，能够快速搭建神经网络，它的兼容性非常广，兼容了TensorFlow和Theano。一.为什么要使用KerasKeras是一个由Python编写的开源人工神经网络库，可以作为Tensorflow、Microsoft-CNTK和Theano的高阶应用程序接口，进行深度学习模型的设计、调试、评估、应用和可视化 。其主要开发者是谷歌工程师François Cholle
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2024-01-03 21:48:30
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1、8核16核神经网络引擎区别16的配置高一些。 神经网络引擎是一种模仿动物神经网络行为特征，进行分布式并行信息处理的算法数学模型，这种网络依靠系统的复杂程度，通过调整内部大量节点之间相互连接的关系，从而达到处理信息的目的。谷歌人工智能写作项目：小发猫2、8核16核神经网络引擎区别16的配置高一些。 神经网络引擎是一种模仿动物神经网络行为特征，进行分布式并行信息处理的算法数学模型，这种网络依靠系统
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2023-07-26 20:43:31
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目录一、attention模块二、三层全连接网络三、Logistic Regression四、FM五、手写Kmeans六、word2vec 编解码层七、Swing八、CNN网络九、Transformer代码一、attention模块def attention(queries, keys, keys_length):
'''
queries: [B, H]
keys:
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2023-08-22 23:17:21
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一、神经网络中的网络层在这里，我们将学习神经网络中的层，只要一层的原理学会了，更复杂的大型神经网络便不成问题。 这是一个由三个神经元组成的隐藏层，我们将单个神经元放大来看，进行一个具体的分析 我们将数据输入，在神经元里面进行计算，第一个神经元经过计算输出值，第二个第三个同理，我们可以把每一个神经元看作是一个函数计算，经过计算后，三个神经元的计算结果组成了a向量，传输
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2024-01-31 10:33:00
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人工神经网络学习笔记 目录人工神经网络学习笔记人工神经网络概念人工神经网络模型神经网络学习学习本质学习方法学习规则BP神经网络概念构造算法基本思想误差函数输出层权系数调整隐藏层神经元节点权系数调整 人工神经网络概念人工神经网络是多输入单输出的非线性元件。人工神经网络模型人工神经网络模型包括前馈型神经网络（每一层神经元只接受前一层神经元输入）和反馈型神经网络（每个神经元接受其他神经元输出作为输入，自
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2024-02-25 07:39:51
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如何训练神经网络1、先别着急写代码训练神经网络前，别管代码，先从预处理数据集开始。我们先花几个小时的时间，了解数据的分布并找出其中的规律。Andrej有一次在整理数据时发现了重复的样本，还有一次发现了图像和标签中的错误。所以先看一眼数据能避免我们走很多弯路。由于神经网络实际上是数据集的压缩版本，因此您将能够查看网络（错误）预测并了解它们的来源。如果你的网络给你的预测看起来与你在数据中看到的内容不一
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2023-10-31 21:55:39
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吴恩达机器学习笔记——八、神经网络1 为什么要用神经网络2 神经网络的表示2.1 神经元2.2 神经网络2.2.1 符号定义2.2.2 向量化2.2.3 神经网络所使用的特征3 非线性模型例子3.1 能实现“与”功能的神经网络3.2 能实现“或”功能的神经网络3.3 能实现“非”功能的神经网络3.4 能实现“同或”功能的神经网络3.5 实现多分类 1 为什么要用神经网络用来解决特征太多、参数太多
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2023-11-10 18:50:34
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# 开源神经网络语言科普
在当今数字化时代，人工智能技术已经到各行各业中，神经网络作为人工智能的核心技术之一，更是备受关注。开源神经网络语言是神经网络研究和应用的重要工具之一，通过它可以方便地构建、训练和部署神经网络模型。
## 什么是开源神经网络语言
开源神经网络语言是指基于开源代码开发的专门用于构建神经网络模型的编程语言。它通常提供了丰富的神经网络库和算法，能够帮助开发者快速搭建复杂
原创
2024-03-25 06:07:30
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深度卷积生成对抗网络的无监督表示学习近年来，卷积网络的监督学习在计算机视觉应用中得到了广泛的应用。相比之下，使用中枢神经系统的无监督学习受到的关注较少。在这项工作中，我们希望帮助弥合监督学习和非监督学习的中枢神经系统之间的差距。我们引入了一类称为深度卷积生成对抗网络(DCGANs)的CNNs，它们具有一定的体系结构约束，并证明了它们是无监督学习的强有力的候选对象。在各种图像数据集上进行训练，我们展
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2023-12-14 10:46:55
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CNN网络架构演进：从LeNet到DetNet卷积神经网络可谓是现在深度学习领域中大红大紫的网络框架，尤其在计算机视觉领域更是一枝独秀。CNN从90年代的LeNet开始，21世纪初沉寂了10年，直到12年AlexNet开始又再焕发第二春，从ZF Net到VGG，GoogLeNet再到ResNet和最近的DenseNet，网络越来越深，架构越来越复杂，解决反向传播时梯度消失的方法也越来越巧妙。 在图
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2023-12-19 22:25:42
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图神经网络 (GNN) 主要是利用神经网络处理复杂的图数据，它将图数据转换到低维空间，同时最大限度保留结构和属性信息，并构造一个用于训练和推理的神经网络。在实际应用中，为了加速 GNN 训练和新算法的快速迭代，设计一套统一的图计算框架面临着巨大的挑战。近日，阿里巴巴在阿里云峰会北京站上重磅推出了大规模图神经网络平台 AliGraph，本文是 AI 前线第 74 篇论文导读，我们将深入了解阿
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2023-12-04 21:40:20
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DeepMind的开源库Sonnet是一个用于构建神经网络的Python库，支持 TensorFlow 2.x，它提供了一系列高层次的API和模块，使得用户可以轻松地定义和训练各种类型的神经网络模型。下面是一个简单的使用Sonnet构建和训练神经网络的示例：import sonnet as snt
import tensorflow as tf
# 构建一个全连接神经网络模型
class MyM
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2024-01-03 13:55:01
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各位同学好，今天和大家分享一下如何使用 Tensorflow 构建 ConvNeXt 卷积神经网络模型。论文地址：https://arxiv.org/pdf/2201.03545.pdf完整代码在我的Gitee中：https://gitee.com/dgvv4/neural-network-model/tree/master/21年Transformer频频跨界视觉领域，先是在图像分类上被谷歌Vi
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2024-01-21 05:52:31
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如何选择一款合适的开源框架？不妨先了解一下目前主流的深度学习主流框架。1）TensorFlow：深度学习最流行的库之一，是谷歌在深刻总结了其前身DistBelief的经验教训上形成的；它不仅便携、高效、可扩展，还能在不同计算机上运行：小到智能手机，大到计算机集群；它是一款轻量级的软件，可以立刻生成你的训练模型，也能重新实现它；TensorFlow有强大的社区、企业支持，因此它广泛用于从个人到企业、
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2023-11-04 15:41:22
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