神经网络是人工智能中深度学习的一个重要技术，但是神经网络也是具有一定的局限性的，在处理特殊场景的时候会有一点麻烦，然而现在有一种特殊的方式使得神经网络能够比以前更强大，这种技术就是复合型神经网络。那么复合性神经网络有什么优点呢？下面我们就给大家介绍一下这个概念。其实如果要想了解复合性神经网络，就需要知道复合性的原则，而复合性是一条通用原则，我们可以把它描述为一种相信世界是可知的信念，我们可以把事
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2023-10-11 16:27:27
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一、卷积卷积神经网络(Convolutional Neural Networks)是一种在空间上共享参数的神经网络。使用数层卷积，而不是数层的矩阵相乘。在图像的处理过程中，每一张图片都可以看成一张“薄饼”，其中包括了图片的高度、宽度和深度（即颜色，用RGB表示）。在不改变权重的情况下，把这个上方具有k个输出的小神经网络对应的小块滑遍整个图像，可以得到一个宽度、高度不同，而且深度也不同的新图像。在不
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2023-11-27 09:47:41
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开局先放一张图。神经网络的大致发展过程就如上图，俗称三起两落。起点：McCulloch和Pitts发表的神经网络开山大作：A Logical Calculus if Ideas Immanent in Nervous Activity，提出了神经元计算模型。在这里要插入一段，人工智能出现之初，科学家们分成了两个派别，一派是写实的符号派，认为一定要通过逻辑和符号系统实现人工智能；另一派是写意的仿生派
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2023-12-29 19:22:59
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DCCRN: Deep Complex Convolution Recurrent Network for Phase-Aware Speech EnhancementDCCRN：用于相位感知的语音增强的深度复数卷积递归网络摘要随着深度学习的成功语音增强在可理解性和可感知质量方面都有了提升。传统上，在时频(TF)上的方法主要是通过简单的卷积神经网络(CNN)或循环神经网(RNN)预测时频的遮罩矩阵
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2024-02-19 12:40:40
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机器学习自学-初识神经网络0.基本概念循环神经网络（Recurrent Neural Network，RNN）：是神经网络的一种，RNN对具有序列特性的数据非常有效，它能挖掘数据中的时序信息以及语义信息。那么什么是神经网络呢？神经网络的作用又是什么呢？可参考：https://zhuanlan.zhihu.com/p/65472471https://baike.baidu.com/item/%E7%
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2023-12-19 20:53:29
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目录循环神经网络与卷积神经网络循环神经网络的梯度消失问题循环神经网络中的激活函数长短期记忆网络Seq2Seq模型注意力机制循环神经网络与卷积神经网络1. 处理文本数据时，循环神经网络与前馈神经网络相比有什么特点？（1）在神经网络的建模过程中，一般的前馈神经网络，如卷积神经网络，通常接受一个定长的向量作为输入。卷积神经网络对文本数据建模时，输入变长的字符串或者单词串，然后通过滑动窗口加池化的方式将原
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2024-02-18 15:12:17
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首先，神经网络是什么？人脑由几千亿由突触相互连接的细胞（神经元）组成。突触传入足够的兴奋就会引起神经元的兴奋。这个过程被称为“思考”。我们可以在计算机上写一个神经网络来模拟这个过程。不需要在生物分子水平模拟人脑，只需模拟更高层级的规则。我们使用矩阵（二维数据表格）这一数学工具，并且为了简单明了，只模拟一个有3个输入和一个输出的神经元。我们将训练神经元解决下面的问题。前四个例子被称作训练集。你可能发
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2023-12-05 03:50:15
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神经网络学习小记录58——Keras GhostNet模型的复现详解学习前言什么是GhostNet模型源码下载GhostNet模型的实现思路1、Ghost Module2、Ghost Bottlenecks3、Ghostnet的构建GhostNet的代码构建1、模型代码的构建2、Yolov4上的应用 学习前言GhostNet是华为诺亚方舟实验室提出来的一个非常有趣的网络，我们一起来学习一下。什么
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2023-12-21 06:55:07
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深度学习概述理论上来说，参数越多的模型复杂度越高、容量越大，这意味着它能完成更复杂的学习任务。但一般情形下，复杂模型的训练效率低，易陷入过拟合。随着云计算、大数据时代的到来，计算能力的大幅提高可以缓解训练的低效性，训练数据的大幅增加可以降低过拟合风险。因此，以深度学习（Deep Learning，DL）为代表的复杂模型受到了关注深度学习是机器学习（Machine Learning，ML）领域中一个
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2023-11-27 11:19:41
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单个神经元神经网络是多个“神经元”（感知机）的带权级联，神经网络算法可以提供非线性的复杂模型，它有两个参数：权值矩阵{Wl}和偏置向量{bl}，不同于感知机的单一向量形式，{Wl}是复数个矩阵，{bl}是复数个向量，其中的元素分别属于单个层，而每个层的组成单元，就是神经元。神经元神经网络是由多个“神经元”（感知机）组成的，每个神经元图示如下：这其实就是一个单层感知机，其输入是由和+1组成的向量，其
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2023-10-24 07:32:01
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一、 时域信号1. 实信号DSP中常见的信号都是实数表示，比如典型的 ；有傅里叶级数的概念，任何时域的信号都可以有正余弦三角函数的组合来表示，既可以表示为各个频率分量的线性累加。2. 实信号的复向量表示 : 为正交信号；也被称作复指数函数；也可看作是沿相反方向变化的两个向量；分别绕复平面远点做顺时针，逆时针转动；注【1】：如果一个复数，有复平面的一个点来表示，现在这个数乘以j或
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2023-11-06 17:01:40
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摘要尽管卷积神经网络（CNN）取得了长足的进步，但是大量的冗余参数限制了它在嵌入式设备（尤其是移动设备）上的部署。 最近的压缩工作集中在实值卷积神经上网络（Real CNN），但是据我们所知，目前没有工作聚焦于复数网络的压缩。 与实值网络相比，复数神经网络更易于优化，泛化，并具有更好的学习潜力。 本文扩展了通用使用了从实数域到复数域的深度压缩算法领域，并提出了一种改进的深度压缩算法，
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2023-07-21 17:39:50
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神经网络求解二阶常微分方程最近课题组老师给出一篇文献，文件原文如链接一所示。需要让我使用深度神经网络求解偏微分方程。在相关调研过程中，CSDN上作者Trytobenice分享过相关的程序源码。基于相关程序源码，我将他的一阶常微分方程求解扩充到二阶常微分方程求解。并且按照此方法可以求解高阶常微分方程。理论分析对于任意一个微分方程，我们都可以用这个方程表示出 求解目的就是找出这样的一个方程：ψ(x)，
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2024-01-22 17:11:24
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0.怕了怕了，看网络ShuffleNet-V2，18年由旷视提出，比MobileNet更好。ECCV2018论文地址：ShuffleNet V2: Practical Guidelines for Efficient CNN Architecture Design1.problem&motivation使用FLOP作为计算复杂性的唯一度量是不够的，只基于FLOP度量可能会导致次优的设计结果
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2023-10-17 16:15:18
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复数卷积神经网络(CV-CNN)用复数参数和变量进行复数输入数据的特征提取，并进行特征分类。目前，CV-CNN的研究方向主要有两个：其一是对CV-CNN理论的研究，实数域的神经网络现在大放异彩大批的新型算法和模型被提出，根据复数的特性进行算法的理论创新是研究热点。其二是CV-CNN在应用领域的探索，CV-CNN的出现使得许多领域的问题得到新的解决方案，广泛探索新的应用场景，并进行适应性创新，也是研
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2023-07-21 19:41:21
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一、神经网络的前向传播原理在全连接神经网络中，每一层的每个神经元都会与前一层的所有神经元或者输入数据相连，例如图中的 就与 和 分别相连。因此，在计算的时候，每一个神经元的输出=使用激活函数激活前一层函数的累加和。 下面将通过一个具体例子来理解反向传播的具体流程。下图是一个神经网络的结构图，其中： 输入数据：i1=0.05，i2=0.10 ;权重系数：w1=0.15，w2=0.20，w3=0.2
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2023-09-04 13:39:47
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机器学习之神经网络简介 最近上课学习了机器学习的神经网络，有些数学原理搞不明白，在这里整理一下，并试图弄懂。神经网络基本思想 人工神经网络受动物神经系统的启发，是一种仿生的方法。 通过多个神经元的连接来实现一个复合函数，完成分类或者回归之类的任务。一个大佬的链接感知机（单层前馈神经网络）单层前馈神经网络，就是只有一个输入层和一个输出层，没有隐含层。感知机学习算法具有简单而易于实现的优点，分为原始形
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2024-01-14 19:43:17
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神经网络学习小记录35——Inception ResnetV2模型的复现详解学习前言什么是Inception ResnetV2源码下载Inception-ResNetV2的网络结构1、Stem的结构：2、Inception-resnet-A的结构：3、Inception-resnet-B的结构：4、Inception-resnet-C的结构：全部代码 学习前言我死了我死了我死了！什么是Incep
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2023-12-15 13:05:04
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神经网络介绍 Neural Networks：Representation为什么引入神经网络对于某些特征多的问题，即使只考虑最低级的二次项，所要考虑的项数也是众多的，这样的话容易使问题过拟合，而且运算量也急剧增大所以可以看见，当特征个数n很大时，将高阶多项式包含到特征里会使得特征空间急剧膨胀。所以当特征空间巨大时，通过增加特征来建立非线性分类器不是一个好的选择模型展示 model represen
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2023-12-15 21:07:33
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contents卷积神经网络(part 1)写在开头卷积(convolution)二维卷积运算卷积算子二维卷积算子二维卷积的参数量和计算量感受野卷积tricks步长零填充带步长和零填充的二维卷积算子带步长和填充的二维卷积算子实现使用卷积运算完成图像边缘检测任务写在最后 卷积神经网络(part 1)写在开头终于到了卷积神经网络了。卷积作为一个在数学中非常重要的概念，在深度学习中也有着举足轻重的作用
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2023-12-15 11:49:26
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