目录简介 第一章-使用神经网络识别手写数字 第一节-感知机 第二节-sigmoid神经元 第三节-神经网络的结构 第四节-用简单的神经网络识别手写数字 第五节-通过梯度下降法学习参数 第六节-实...
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2021-09-01 18:18:02
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mooc课程Tensorflow2.0 笔记人工智能三学派行为主义：基于控制论，构建感知-动作控制系统（自适应控制系统）符号主义：基于算数逻辑表达式，求解问题时先把问题描述为表达式，再求解表达式（专家系统）连接主义：模拟神经元连接关系（神经网络）神经网络设计过程例如：图片的分类 if case —— 专家系统 神经网络：采集大量数据输入特征构成数据集，数据集送入神经网络网络优化参数得到模型，模型读
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2023-10-04 10:21:15
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本文通过简短的实验说明为什么适当的初始化权值在深度神经网络训练中如此重要。 分别用Tensorflow2.0和Pytorch实现。
Why Initialize Weight
权重初始化的目的是防止层激活输出在深度神经网络的正向传递过程中爆炸或消失。如果发生以上任何一种情况，损失梯度不是太大就是太小，无法有利地反向传播，如果发生了以上的情况，网络
基于神经网络方法求解RL目录基于神经网络方法求解RL1.函数逼近与神经网络神经网络 & Paddle利用神经网络改进Q-learning:DQNDQN\(\approx\)神经网络+Q-learning2.DQN算法解析1. DQN算法流程图&PARL框架1. model.py2. algorithm.py3. agent.py2. 文件间调用关系3.总结项目地址：https://
神经网络整体架构中间的相相当于是权重，第一列的线，前面三个输入，后面四个输出，即权重W为34的矩阵，第二列的线，输入是4，输出也是4，所以W权重矩阵是44的，第三列同样。隐藏层一的结果是xw1，然后经过第二层后是【xw1】*w2，经过第三层得到输出结果。 但是，为什么要有多层W权重呢，一个不可以吗？ 下面解释为什么要有多层W权重，因为加入只有一个W 那么就是一个线性方程，那样的话分类只能分线性的，
神经网络(neural networks)即人工神经网络，是一种应用类似于大脑神经突触联接的结构进行信息处理的数学 模型.1.1 神经网络 T.Kohonen 1988年在Neural Networks创刊号上给出神经网络定义:神经网络是由具有适应性的简单单元组成的广泛并行互联的网络，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. 1943年McCulloch and Pitts这篇
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2023-05-31 12:13:02
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我们在学习机器学习的时候，总是会看到一个概念——核，然后看到一堆公式。但是为什么要核呢？核到底是啥玩意？云里雾里。接下来，我们将要把“核”这个东西的神秘面纱一点点揭开。一、什么是“核函数”我们都知道，机器学习（神经网络）的一个很重要的目的，就是将数据分类。我们想象下面这个数据（图1），在二维空间（特征表示为和）中随机分布的两类数据（用圆圈和叉叉表示）。如果我们想要将这两类数据进行分类，那么分类的边
神经网络算法原理4.2.1概述人工神经网络的研究与计算机的研究几乎是同步发展的。1943年心理学家McCulloch和数学家Pitts合作提出了形式神经元的数学模型，20世纪50年代末，Rosenblatt提出了感知器模型，1982年，Hopfiled引入了能量函数的概念提出了神经网络的一种数学模型，1986年，Rumelhart及LeCun等学者提出了多层感知器的反向传播算法等。神经网络技术在众
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2023-08-21 16:21:42
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深度学习卷积神经网络参数计算 文章目录深度学习卷积神经网络参数计算一、卷积层图像输出尺寸二、池化层图像输出尺寸三、全连接层输出尺寸四、卷积层参数数量五、全连接层参数数量六、代码实现与验证参考资料 本文参考了这篇文章： （本来不想自己写一遍的，无奈这篇文章后面的公式看得不太清楚） 本文将基于LeNet-5这个最简单的模型进行一步步演示，并用代码实现，验证网络结构的输出是否与计算的结果一致。 L
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2023-11-03 09:44:48
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4.3 自动梯度计算和预定义算子 虽然我们能够通过模块化的方式比较好地对神经网络进行组装，但是每个模块的梯度计算过程仍然十分繁琐且容易出错。在深度学习框架中，已经封装了自动梯度计算的功能，我们只需要聚焦模型架构，不再需要耗费精力进行计算梯度。 飞桨提供了paddle.nn.Layer类，来方便快速的实现自己的层和模型。模型和层都可以基于paddle.nn.Layer扩充实现，模型只是一种特殊的层。
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
6.4包围框与置信度YOLO的包围框包围框 我们有 个框，每个框的bb个数为?，分类器可以识别出?种不同的物体， 那么所有整个ground truth的长度为? × ? × (? × 5 + ?) YOLO v1中，这个数量是30 YOLO v2和以后版本使用了自聚类的anchor box为bb, v2版本为? = 5, v3中? =9处理细节—归一化 四个关于位置的值，分别是?, ?, ℎ和?，
#前向传播（foward propagation, FP）前向传播作⽤于每⼀层的输⼊，通过逐层计算得到输出结果。 假设上⼀层结点i,j,k…等⼀些结点与本层的结点w有连接，那么结点w的值怎么算呢？ ①上⼀层的i,j,k…等结点以及对应的连接权值进⾏加权和运算，②给最终结果再加上⼀个偏置项（图中为了简单省略了），③将结果代入⼀个非线性函数（即激活函数），如 ，Relu、sigmoid 等函数，④最后
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2023-09-07 11:52:39
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前言 卷积神经网络的核心操作就是各种矩阵运算，在前向传播和反向传播中的各种形式的矩阵运算构成了CNN的计算体系，本文将在卷积神经网络（Convolutional Neural Network）的背景下对相关的矩阵运算进行梳理，涉及矩阵乘积（matrix product）、元素对应乘积（element-wise product）、卷积操作（convolution）、相关操作和克罗内克积（krone
稀疏矩阵的表示和运算Time Limit: 1 Sec Memory Limit: 128 M[Submit][Status][Web Board] Description 如果一个矩阵中，0元素占据了矩阵的大部分，那么这个矩阵称为“稀疏矩阵”。对于稀疏矩阵，传统的二维数组存储方式，会使用大量的内存来存储0，从而浪费大量内存。为此，我们可以用三元组的方式来
系列博客是博主学习神经网络中相关的笔记和一些个人理解，仅为作者记录笔记之用，不免有很多细节不对之处。几个定义我们首先给出网络中权重的清晰定义。我们使用 wljk
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1、神经网络model先介绍个三层的神经网络，如下图所示输入层（input layer）有三个units（为补上的bias，通常设为1）表示第j层的第i个激励，也称为为单元unit为第j层到第j+1层映射的权重矩阵，就是每条边的权重 所以可以得到：隐含层：输出层 其中，S型函数，也称为激励函数可以看出 为3x4的矩阵，为1x4的矩阵 ==》j+1的单元数x（
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2023-09-16 06:25:21
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Cost Function\(L\)：表示神经网络的总层数。\(S_l\)：表示第\(l\)层的单元数（即神经元的数量），其中不包括第\(l\)层的偏置单元。\(K\)：输出层单元数目。\(\left( h_\Theta \left( x^{\left( i\right)} \right) \right)_k\)：表示输出神经网络输出向量中的第\(k\)个元素。如果一个网络在第
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2023-08-15 16:44:38
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计算一个神经网络的输出（Computing a Neural Network’s output）Note:在编程实现一个神经网络的时候，有一个注意点就是我们要记得保存每一步计算出来的和,以及每一步的、等，以便我们进行反向传播。下图是有一个隐藏层的简单两层神经网络结构：
其中，表示输入特征，表示每个神经元的输出，表示特征的权重，上标表示神经网络的层数（隐藏层为1），下标表示该层的第几个神经元
原创
2023-08-09 11:40:42
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在推理的协同工作中，可能需要将中间层的输出传输给其他设备进行计算，此时则需要计算中间层输出的图像尺寸 进而计算中间输出的大小，以计算其传输的时间和速度。一、AlexNet各层占用AlexNet2012年时计算机的算力还不足以支持这么深层的模型，所以AlexNet当时是把模型并行放在两个GPU上，而这篇文章是合并计算的。值得注意的是，AlexNet模型中输入图像是224×224×3。AlexNet模
