作者 | ZackSock责编 | 欧阳姝黎头图 | 下载于视觉中国前言机器学习一直是Python的一大热门方向，其中由神经网络算法衍生出来的深度学习在很多方面大放光彩。那神经网络到底是个个什么东西呢？说到神经网络很容易让人们联想到生物学中的神经网络，而且很多时候也会把机器学习的神经网络和生物神经网络联系起来。但是其实人类至今都没有完全理解生物神经网络的运作，更不要谈用计算机实
转载
2023-08-31 08:25:31
74阅读
动机：为了更加深入的理解深度学习，我们将使用 python 语言从头搭建一个神经网络，而不是使用像 Tensorflow 那样的封装好的框架。我认为理解神经网络的内部工作原理，对数据科学家来说至关重要。这篇文章的内容是我的所学，希望也能对你有所帮助。神经网络是什么？介绍神经网络的文章大多数都会将它和大脑进行类比。如果你没有深入研究过大脑与神经网络的类比，那么将神经网络解释为一种将给定输入映射为期望
转载
2023-08-08 10:44:38
74阅读
三层神经网络，训练0到9十个数字并测试：1 import numpy
2 import scipy.special
3 # import matplotlib.pyplot
4 import time
5
6
7 class NeuralNetwork:
8
9 # 初始化神经网络
10 def __init__(self, inputnod
转载
2023-08-19 18:10:44
80阅读
TensorRT提供了两种方式进行网络的部署：1. 各种parser对网络模型进行解析与转换；2. 利用TensorRT的api，Layer By Layer的方式进行模型的构建和转换。本文主要介绍如何利用TensorRT的ONNXParser对PyTorch等框架训练的模型进行部署，github上有很多类似的工作，这里以下面这个仓库为例进行介绍。Syencil/tensorRTgithub.co
转载
2024-02-08 06:48:31
77阅读
卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）是一种前馈神经网络，它的人工神经元可以响应一部分覆盖范围内的周围单元，对于大型图像处理有出色表现。与普通神经网络非常相似，它们都由具有可学习的权重和偏置常量(biases)的神经元组成。每个神经元都接收一些输入，并做一些点积计算，输出是每个分类的分数，普通神经网络里的一些计算技巧到这里依旧适用。卷积神经网络通常包含以
转载
2023-11-11 21:04:48
62阅读
第二门课 改善深层神经网络：超参数调试、正则化以及优化（Improving Deep Neural Networks:Hyperparameter tuning,Regularization and Optimization）2.1Mini-batch梯度下降（Mini-batch gradient descent）优化算法将加快神经网络的运行，加快训练模型。深度学习没有在大数据领域发挥最大的效果
转载
2023-11-29 05:54:24
77阅读
目录前言一、神经元1.1一个简单的例子 1.2编码一个神经元1.3把神经元组装成网络二、前馈 三、训练神经网络四、总结 前言 可能一提到神经网络，许多小伙伴就会感觉头大，不知道看眼前的你又是怎样的感受呢？【神经网络】这个词听起来让人觉得很高大上，但实际上神经网络算法要比人们想
转载
2023-07-29 11:53:27
3383阅读
层方式实现全连接层本质上是矩阵的相乘相加运算，实现并不复杂。但是作为最常用的网络层之 一，TensorFlow 中有更加高层、使用更方便的层实现方式：layers.Dense(units, activation)， 只需要指定输出节点数 Units 和激活函数类型即可。输入节点数将根据第一次运算时的输入 shape 确定，同时根据输入、输出节点数自动创建并初始化权值矩阵 W 和偏置向量 b， 使用
转载
2023-08-21 18:34:33
523阅读
来自人工智能贴吧，利_刃。仅供收藏。关于Matlab的入门教程，参看这个帖子：tieba#baidu#com/p/2945924081 例1：我们都知道，面积=长*宽，假如我们有一组数测量据如下： 我们利用这组数据来训练神经网络。（在Matlab中输入以下的代码，按回车即可执行） p = [2 5; 3 6; 12 2; 1 6; 9 2; 8 12; 4 7; 7 9]'; % 特征数据X1,X
转载
2023-10-30 23:30:02
114阅读
文章目录简介卷积层池化层激活层线性层 简介上图摘自网络受生物神经网络的启发，每个神经元与其他神经元相连，当它兴奋的时候就会向相连的神经元发送化学信号，从而改变这些神经元内的电位，当神经元的电位超过阈值后就会被激活，即也变得兴奋起来，继而向其他神经元发送化学信号。神经网络中可以看成是由若干节点和边组成的图。节点就是神经元，可以存储数字；边用来存储权重，表示传给哪些神经元，而是否超过阈值达到兴奋就是
转载
2023-11-21 23:00:47
32阅读
2018最新深度学习与神经网络的计算特点与硬件配置分析（一）深度学习训练平台现状与理想的计算架构分析
深度神经网络（DNN）计算数据模型繁多，结构复杂，主流模型含几十个隐含层，
转载
2023-11-08 20:40:26
108阅读
【Tensorflow】自制数据集–神经网络八股功能扩展0.自制数据集，解决本领域应用1.数据增强，扩充数据集2.断点续训，存取模型3.参数提取，把参数存入文本4.acc/loss可视化，查看训练效果5.应用程序，给图识物0.1 自制数据集，解决本领域应用数据集中的图片均为黑底白字，像素点为28x28的灰度图，训练用的数据集mnist_train_ipg_60000中有60000张图片，测试用的数
转载
2023-11-12 18:49:19
434阅读
深度学习在最近几年越来越热门。今天在这里使用python，基于 tensorflow框架搭建一个简单深度神经网络，并且应用在mnist数据集上。与大家分享如何搭建一个神经网络，并且完成训练的过程。首先是输入数据部分：import tensorflow.examples.tutorials.mnist.input_data as input_data
mnist = input_data.read_
转载
2023-10-10 14:27:34
117阅读
使用Tensorflow建造神经网络一、Tensorflow建造神经网络添加一层神经元的函数1. 定义数据 — 输入层2. 创建隐藏层和输出层3. 误差计算4. 误差传播5. 参数初始化6. 开始模拟7. 完整代码二、【附录】1. 关于`reduction_indices`2. 关于`tf.nn.relu`3. 关于`numpy.linspace()`4. 关于`tf.train.Gradien
转载
2023-06-29 12:06:22
272阅读
神经元想一想便知道，当一个人捏你一下以至于你会痛得叫起来的力度便是神经元的阈值，而我们构建的时候也是把这种现象抽象成一个函数，叫作激活函数。而这里便是我们使用sigmoid函数的原因，它是一个很简单的函数，平滑更接近显示。 神经网络传递信号神经网络便是通过一个一个神经元连接，使用权值x输入的和在通过sigmoid函数得到最终的输出值，然后一层一层的传递下去。\[O = sigmoid(W\cdot
转载
2023-06-30 22:59:21
658阅读
首先我们采用一个简单的小游戏进行神经网络的初步学习游戏的简单介绍——从1开始数数，如果是3的倍数输出fizz，是5的倍数输出buzz，是15的倍数输出fizzbuzz下面这串代码我们将文件名命名为fizz_buzz，存放在chapter2文件夹下，在接下来的神经网络学习过程中，我们需要用到# 首先我们对所数的数（i）据进行编码
def fizz_buzz_encode(i):
转载
2023-10-18 18:52:39
71阅读
Tensorflow是Google 的深度学习框架，非常流行，我自己学习深度学习就使用它。为了使代码更加简单，使用Keras做前端，Keras用目前很火的人工智能第一语言 Python 编写，是一个高度模块化的神经网络库，支持GPU和CPU。Keras使用文档：http://keras.io/，中文文档：http://keras-cn.readthedocs.io/en/latest/ 下面开始部
转载
2024-01-08 20:34:23
103阅读
简单总结一下我们之前学习的内容。 在之前的笔记中我总结了吴恩达老师课程的深度学习概论、逻辑回归算法、浅层神经网络。 学习了设立单隐层神经网络—>初始化参数—>正向传播计算预测值—>计算导数—>梯度下降算法—>反向传播修正参数 从这个笔记开始，我们正式进入深层神经网络deep neural network一、什么是深层神经网络？ 第一幅图是逻辑回归模型；第二幅图是双层N
转载
2023-09-21 10:00:24
95阅读
如何解决ps2021 新版 AI神经滤镜不能用?网上买正版，更新下就好了，盗版的都会有各种这样的问题。ps2021神经AI滤镜是需简要上传云端，由Adobe官方服务器人工智能运算的。Ps2021版本新增了Ai神经元滤镜，它不是与软件一起安装的，只能在线调用的ps刚发布不久是可以使用的，后来就不能使用了，目前为止没有好的办法，建议购买正版软件。PS2021版本的AI神经网络滤镜需要在服务端运行，所以
转载
2024-05-23 16:18:03
30阅读
1. 定义：人工神经网络（Artificial Neural Networks，简写为ANNs）也简称为神经网络（NNs）或称作连接模型（Connection Model），它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。2. 算法：在理论模型研究的基础上构作具体的神经网络模型，以实
转载
2023-08-21 11:37:38
71阅读
