神经元学说的历史http://slx.yau.edu.cn/info/1106/1401.htm神经学界的神经科学巨星。神经元分类：按突起分类： 假单极神经元pseudounipolar neuron、双极神经元bipolar neuron、多级神经元multipolar neuron。按功能分类：感觉神经元sensory neuron、运动神经元、中间神经元 感觉神经元sensory neu
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2023-07-20 12:12:55
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神经元计算机神经元网络是通过模拟生物神经元的特性来实现的：在生物体中神经元中的 轴突负责将电流输出传给其他神经元，而细胞突的另一种形态——树突，负责接收其他 的神经元传入的电流。多个神经元的输出电流可以经由树突这一细胞突结构将输出电流 输出给统一神经元。并且在生物体中，神经元的激活存在阈值：即如果电流没有高于该 神经元的阈值，那么神经元不会有电流输出，一旦超过阈值，输出就会被激活，神经元 会通过轴
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2024-01-02 19:32:48
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Create_AI_Framework_In5Classes版本的NetworkConnection.py代码如下： # -*- coding: utf-8 -*-fro...
原创
2019-03-24 09:27:02
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本文详细的介绍了神经网络的模型、工作方式等基本原理，针对Iris数据集，给出了使用Matlab实现的BP神经网络算法和C# AForge框架实现的BP神经网络程序，最后对影响神经网络性能的各项参数进行了对照分析。
神经网络编程入门本文主要内容包括：1、 介绍神经网络基本原理2、 Matlab 实现前向神经网络的方法3、 AForge.NET实现前向神经网
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2023-12-05 08:53:19
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M-P模型什么是M-P模型 所谓M-P模型，其实是按照生物神经元的结构和工作原理构造出来的一个抽象和简化了的模型。简单点说，它是对一个生物神经元的建模。 生物神经元的结构在谈M-P模型的内容之前，我们先得了解一下人脑中的神经元的结构，然后再研究M-P对人脑的神经元是如何建模的。右图是一张生物神经元的简化示意图。
神经元在结构上由细胞体、树突、轴突和突触4部分组成。（1）细胞体细胞体是神
1.神经元模型：神经元模型是神经网络中最基本的成分。这里先介绍M-P神经元模型（M-P代表的是McCulloch and Pitts，名字）：神经元接受来自n个其他神经元传递过来的输入信号，这些输入信号通过带权重的连接进行传递。总输入值（已经加权之后）与阈值θ进行比较，通过一个激活函数（比如sigmoid）产生超过阈值为“1”，否则为“0”的输出2. 感知机：感知机（Perceptron）是由两层
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2024-05-09 10:40:38
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1简介杰弗里·埃弗里斯特·辛顿（Geoffrey Everest Hinton），计算机学家、心理学家，被称为“神经网络之父”、“深度学习鼻祖”。他研究了使用神经网络进行机器学习、记忆、感知和符号处理的方法，并在这些领域发表了超过200篇论文。他是将（Backpropagation）反向传播算法引入多层神经网络训练的学者之一，他还联合发明了波尔兹曼机（Boltzmann machine）。他对于神
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2023-08-08 23:01:12
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1、LSTM和attention在机器翻译领域的应用： 全面解析RNN,LSTM,Seq2Seq,Attention注意力机制：这篇文章很好的讲解了简单的Seq2Seq模型是怎样的，以及怎么利用LSTM做翻译，以及如何在Seq2Seq中引入attention进行计算的，感觉算是Seq2Seq比较好的一个入门。
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2024-05-22 20:50:22
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最近开始啃LSTM，发现BPTT这块还是不是很清晰，结合RNN，把这块整理整理RNN前馈神经网络（feedforward neural networks）如下图所示（这块内容可见我的博客神经网络BP算法）： 假设我们的训练集只有一个实例（x(1),y(1)），我们的神经网络是一个三层的神经网络，即隐藏层只有1层。 以中间层神经元Sj，(j=1,2)为例，它只模仿了生物神经元所具有的三个最基本也
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2024-03-26 11:05:51
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1.LSTM简单介绍LSTM在时间上展开红框从左到右,依次是:忘记门层: 决定从细胞状态中丢弃什么信息,通过当前时刻输入和前一个时刻输出决定细胞状态: 确定并更新新信息到当前时刻的细胞状态中输出门层: 基于目前的细胞状态决定该时刻的输出2.简单假设样例假设现有一个样本,Shape=(13,5),时间步是13,每个时间步的特征长度是5.形象点,我把一个样本画了出来:一个
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2024-03-26 11:16:30
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小书匠深度学习目录:1.LSTM简单介绍2.简单假设样例3.神经元分析3.1忘记门层3.2细胞状态3.3输出层3.4总结4.测试
1.LSTM简单介绍LSTM在时间上展开红框从左到右,依次是:忘记门层: 决定从细胞状态中丢弃什么信息,通过当前时刻输入和前一个时刻输出决定细胞状态: 确定并更新新信息到当前时刻的细胞状态中输出门层: 基于目前的细胞状态决定该时刻的输出
2.简单假设样例假设现有一个样
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2023-06-13 19:34:32
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人类大脑神经元细胞的树突接收来自外部的多个强度不同的刺激，并在神经元细
原创
2023-06-05 15:59:26
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，它补偿了由于修剪神经元/滤波器而造成的信息损失。神经元合并首先将初始权值分解成两个矩阵/张量。其中一个成为当前层的新权重，另一个是我们所称的缩放矩阵，指导神经元的组合。如果激活函数重新
原创
2023-04-07 13:59:47
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神经网络NN：
1.许多简单的单元并行工作，没有中心控制点。
2.单元之间的权重是信息（知识）持久化的主要手段。
3.更新权重是学习知识的手段。
神经网络的行为是由网络架构所决定的，网络架构包括：
1.神经元个数
2.层数
3.层与层之间的连接类型。
前馈多层NN的最简单的NN。1层输入，多层隐藏层，1层输入。全连接，有向无
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2024-01-15 07:09:31
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神经元PID 文章目录神经元PID单神经元结构学习规则无监督Hebb学习有监督Delta学习有监督Hebb学习神经元PID控制过程输入更新连接权值更新、归一化输出更新代码实现和展示主程序子函数——连接权值更新（使用有监督Hebb学习规则）子函数——连接权值归一化子函数——目标输出设置子函数——控制对象设置运行结果展示运行结果展示未完待续 ~ ~ 单神经元结构，若该神经元为多元组成网络中某一层（输入
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2023-11-06 21:21:34
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常见的分为三大类：多层前向网络，递归网络和横向连接网络（1）多层前向网络 多层前向网络的各神经元按层排列，主要包含输入层，隐藏层和输出层，结构如图。每一层的神经元只接受来自前一层或同一层内优先级高（顺序在前）的神经元的输出作为该层的输入，后面的层不需要给前层反馈任何信息，这些输入沿着每层顺序传播，将其结果最终输出在输出层中。&nbs
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2023-06-20 10:59:18
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目录前言神经网络的历史和背景循环神经网络的出现及其作用LSTM在处理序列数据中的应用LSTM的基本原理LSTM的结构和原理遗忘门、输入门、输出门的作用LSTM的训练方法代码LSTM的改进GRUAttention机制双向LSTM总结LSTM的优势和局限性前言神经网络的历史和背景神经网络是一种模拟人类神经系统的计算模型，它由大量简单的神经元单元组成，通过它们之间的连接和传递信息来模拟人脑的学习和推理过
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2023-12-11 00:15:56
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【官方双语】深度学习之神经网络的结构 Part 1 ver 2.0_哔哩哔哩_bilibiliIntroduction:在这个视频中我们讲解的神经网络是非常原始的多层神经网络MLP。在这里，一个神经元就是一个圈圈，叫做Neuron，可以理解为装在一个数字的容器（目前），从（0-1）。神经元：拿一张图片举例，如果我们有一张28X28的灰度图，把它们拍扁就成了神经网络的第一层。如下图所示，第一层784
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2023-11-07 08:23:15
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目录一. 神经网络简介二. 误差逆传播（error Back Propagation，BP ）算法三. python代码实现四. 参考 一. 神经网络简介神经网络式由具有适应性的简单单元组成的广泛并行交互的网络，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。神经网络最基本的单元是神经元。早在1943年 McCulloch 和 Pitts将生物神经元抽象成
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2024-05-09 10:42:08
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输入input： 32 x 32 的图像
使用: 6个 5x5 stride为 1的卷积核
神经元 个数： （32－5+1） * （32 －5 ＋1） ＝ 28 ＊ 28 个。也就是每一个feature map的大小就是28 * 28 。
其中，32-5是卷积核
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2024-03-23 20:30:43
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