第6章 卷积神经网络卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)是在实际应用中最为成功的一种神经网络，其专门用于处理格状结构数据，比如图片数据就可以看成是由像素组成的二维格状数据。之所以称为“卷积”是因为其数据处理方式类似于数学中的卷积操作，该网络也是人工智能领域受生物启发最成功的模型之一，该模型儿乎垄断了机器视觉方面的研究。6.1 卷积操作1.卷积的组成部分：
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2023-10-13 00:19:17
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近日，记者获悉，阿里巴巴达摩院正研发一款神经网络芯片——Ali-NPU，该芯片将运用于图像视频分析、机器学习等AI推理计算。按照设计，该芯片的性价比将是目前同类产品的40倍。此款芯片的研发，未来将会更好的实现AI智能在商业场景中的运用，提升运算效率、降低成本。阿里达摩院研究员骄旸介绍，CPU、GPU作为通用计算芯片，为处理线程逻辑和图形而设计，处理AI计算问题时功耗高，性价比低，在AI计算领域急需
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2023-12-17 05:17:01
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目录摘要定义类模型层nn.Flattennn.Linearnn.ReLUnn.Sequentialnn.Softmax模型参数 摘要神经网络由对数据执行操作的层/模块组成。 torch.nn 命名空间提供了构建自己的神经网络所需的所有构建块。 PyTorch 中的每个模块都是 nn.Module 的子类。 神经网络是一个模块本身，由其他模块（层）组成。 这种嵌套结构允许轻松构建和管理复杂的架构。
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2023-11-01 16:49:23
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python调用sklearn库BP机器学习基于小样本进行痘痘预测尝试背景：MLPClassifier() BP处理过程：数据集证明下痘痘数据的真实性（自己每天记录），还是有点正态分布特征：数据标准化：Excel标准化：python的StandardScaler()标准化：代码时刻：运行结果：结论： 背景：MLPClassifier() BP这个暑假有幸接触到Anaconda，甚至不知道具体怎么念
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2024-04-09 10:35:45
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翻译文章链接： PyTorch构建神经网络神经网络由对数据执行操作的层/模块组成。torch.nn命名空间提供了构建自己的神经网络所需的所有构建块。PyTorch中的每个模块都是 nn.Module 的子类。神经网络是一个模块本身，它由其他模块（层）组成。这种嵌套结构允许轻松构建和管理复杂的架构。在接下来的部分中，我们将构建一个神经网络来对 FashionMNIST 数据集中的图像进行分类。一、引
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2023-12-05 20:52:02
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神经网络的参数主要有两大块，一是各神经元之间连接的权重参数，而是表示各功能神经元阈值的偏置参数。通过对损失函数使用梯度下降法，可以找到最优的权重和偏置参数，使得损失函数达到极小。神经网络原理介绍（以二层神经网络为例）如上图所示，一个简单二层神经网络包含输入层、隐层和输出层。输入的数据乘以第一层权重参数矩阵后，到达隐层，经隐层的激活函数作用后，乘以第二层权重参数矩阵后到达输出层，经输出层的激活函数处
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2023-08-09 17:40:40
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BP神经网络相关概念什么是神经网络？ 神经网络是由很多神经元组成的，用个比较粗浅的解释，可能不太全面科学，但对初学者很容易理解： 我们把输入数据，输进去神经网络这些数据的每一个都会被乘个数，即权值w，然后这些东东与阀值b相加后求和得到u上面只是线性变化，为了达到能处理非线性的目的，u做了个变换，变换的规则和传输函数有关 可能还有人问，那么那个阀值是什么呢？简单理解就是让这些数据做了个平移，这就
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2023-09-28 13:31:40
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本文背景： 主要介绍在机器学习过程会遇到的一些专业术语以及一些网络的基础结构。一、常见网络结构一层网络为线性，二层至多层为非线性；二、相关专业术语简介数据集需要三组数据集训练算法的训练集； 跟踪算法学习效果的验证集； 用于产生最终结果的测试集。混淆矩阵用于检测结果是否良好的分类；精度指标损失矩阵指定类被分为其他类的风险；数据与概率的转换贝叶斯法则处理概率计算，明确训练数据中最可能的类是什么，将所有
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2023-11-06 14:42:27
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关键字：python、pybrain、神经网络时间：2016年12月前言pybrain，一个基于python的神经网络库。代码# -*- coding: utf-8 -*-
from pybrain.datasets import SupervisedDataSet
from pybrain.supervised.trainers import BackpropTrainer
from pybra
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2023-07-02 14:28:57
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零基础，手把手教你第一个神经网络，只需三步！这篇文章只是为你扫清障碍代码还是要自己打一遍，才会发现各种报错。参数要自己调试一遍。才能体会神经网络的神奇。准备工作：1、第一个人工神经网络实现目标：识别数字，让计算机学会识别如下数字，2、数据集：需要下载train set和test set两个数据集。数据分析：每一行代表一个手写数字。每行第一列是这个数字的值，从第二列开始代表像素值。3、编程语言pyt
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2023-10-29 21:55:25
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一、神经网络介绍: 神经网络算法参考人的神经元原理(轴突、树突、神经核)，在很多神经元基础上构建神经网络模型，每个神经元可看作一个个学习单元。这些神经元采纳一定的特征作为输入，根据自身的模型得到输出。 图1 神经网络构造的例子（符号说明：上标[l]表示与第l层；上标（i）表示第i个例子；下标i表示矢量第i项)图2 单层神经网络示例 神经元模型是先计算一个线性函数（z=Wx+b
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2023-07-03 16:47:50
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一、BP神经网络这里介绍目前常用的BP神经网络，其网络结构及数学模型如下：x为 n 维向量， y 为 n 维向量，隐含层有 q 个神经元。假设 N 有个样本数据，??,??,?=1,2,…?{y(t),x(t),t=1,2,…N}。从输入层到隐含层的权重记为： ???(?=1,2,..,?,?=1,2,…?)W_ki (k=1,2,..,q,i=
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2023-07-06 14:59:24
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在前面两篇文章介绍了深度学习的一些基本概念，本文则使用Python实现一个简单的深度神经网络，并使用MNIST数据库进行测试。 神经网络的实现，包括以下内容：神经网络权值的初始化正向传播误差评估反向传播更新权值主要是根据反向传播的4个基本方程，利用Python实现神经网络的反向传播。初始化首先定义代表神经网络的类NeuralNetwork,class NeuralNetwork:
def
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2023-06-16 09:23:02
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PSD算法设计的目的是为处理和记忆时空相关的输入。PSD从传统的Widrow-Hoff规则衍生，作为监督学习规则，利用实际输出脉冲和目标输出脉冲之间的误差修改神经元连接权值：正误差(positive errors)会导致长时程增强，而负误差（negative errors）会导致长时程的抑制。PSD的优势在于在计算上效率较高并且是符合生物学原理
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2024-03-14 07:47:09
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介绍： 卷积神经网络：是一类包含卷积计算且具有深度结构的前馈神经网络，是深度学习的代表算法之一，卷积神经网络具有表征学习能力，能够按其阶层结构对输入信息进行平移不变分类。卷积神经网络发展快速，并被应用于计算机视觉、自然语言处理等领域卷积层 池化层 ReLU层 全连层图片识别过程： 1、特征提取（卷积层）（自动提取） 2、提取主要特征（池化层） 3、特征汇总 4、产生分类器（全连层）进行预测识别传统
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2023-08-07 23:23:17
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图神经网络(Graph Neural Networks)是一种针对图结构数据(如社交图、网络安全网络或分子表示)设计的机器学习算法。它在过去几年里发展迅速，被用于许多不同的应用程序。在这篇文章中我们将回顾GNN的基础知识，然后使用Pytorch Geometric解决一些常见的主要问题，并讨论一些算法和代码的细节。常见的图神经网络应用GNN可以用来解决各种与图相关的机器学习问题:节点的分类：预测节
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2023-12-21 05:31:26
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图神经网络（Graph Neural Network）论文：2009 first introduction “The GNN Model” (https://persagen.com/files/misc/scarselli2009graph.pdf)小样本学习 (https://arxiv.org/pdf/1711.04043.pdf) (https://arxiv.org/pdf/1803.0
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2024-08-23 21:11:55
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深度神经网络算法，是基于神经网络算法的一种拓展，其层数更深，达到多层，本文以简单神经网络为例，利用梯度下降算法进行反向更新来训练神经网络权重和偏向参数，文章最后，基于Python 库实现了一个简单神经网络算法程序，并对异或运算和0-9字符集进行预测。一、问题引入 利用如下图像结构，通过训练集对其参数进行训练，当有新的测试数据时，通过更新函数，获得正确的预测值，更新函数方程为： Oij
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2023-09-29 19:40:40
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可以使用最小二乘法来进行柜位预测，但是其预测的时间短，不能很好的用于实践当中。在查询了一些资料后，神经网络是解决该问题的最好的方法。神经网络是什么，我们应该如何使用它来完成功能，我会在本篇和后续的文章中逐一介绍自己所学的心得。本篇是翻译文章，对神经网络库——FANN库进行了介绍。本人英语水平有限，有翻译不当的地方望指出。简化神经网络多年前，好莱坞科幻片《机械公敌》中就描述了人工神经网络预测了世界末
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2023-10-14 22:44:29
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《python神经网络编程》一书给出了训练集，识别图片中的数字。测试集的链接如下： https://raw.githubusercontent.com/makeyourownneuralnetwork/makeyourownneuralnetwork/master/mnist_dataset/mnist_test_10.csv为了方便，这只是一个小的测试集，才10个。 训练集链接：http
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2024-01-24 13:22:57
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