在此之前，我们已经学习了前馈网络的两种结构——多层感知器和卷积神经网络，这两种结构有一个特点，就是假设输入是一个独立的没有上下文联系的单位，比如输入是一张图片，网络识别是狗还是猫。但是对于一些有明显的上下文特征的序列化输入，比如预测视频中下一帧的播放内容，那么很明显这样的输出必须依赖以前的输入， 也就是说网络必须拥有一定的”记忆能力”。为了赋予网络这样的记忆力，一种特殊结构的神经网络——递归神经
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2024-01-03 13:44:32
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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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递归神经网络（RNN）RNN是最强大的模型之一，它使我们能够开发如分类、序列数据标注、生成文本序列（例如预测下一输入词的SwiftKey keyboard应用程序），以及将一个序列转换为另一个序列（比如从法语翻译成英语的语言翻译）等应用程序。大多数模型架构（如前馈神经网络）都没有利用数据的序列特性。例如，我们需要数据呈现出向量中每个样例的特征，如表示句子、段落或文档的所有token。前馈网络的设计
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2023-08-30 22:58:58
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往期回顾在前面的文章中，我们介绍了循环神经网络，它可以用来处理包含序列结构的信息。然而，除此之外，信息往往还存在着诸如树结构、图结构等更复杂的结构。对于这种复杂的结构，循环神经网络就无能为力了。本文介绍一种更为强大、复杂的神经网络：递归神经网络 (Recursive Neural Network, RNN)，以及它的训练算法BPTS (Back Propagation Through Struct
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2023-06-22 00:21:13
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参考B站莫凡python简介 Keras是由纯python编写的基于theano/tensorflow的深度学习框架。 Keras是一个高层神经网络API安装在安装 Keras 之前, 需要确认已经安装好了 Numpy 和 Scipy.因为 Keras 是基于 Tensorflow 或者 Theano 的. 所以可以先自己安装 Tensor
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2024-01-26 07:52:20
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【1】LeNet（1986）（1）模型（2）目的 数字识别（3）层数输入尺寸：32*32卷积层：2个池化层：2个全连接层：2个输出层：1个（10个类别）（4）特点ReLU ，ReLU比tanh要快，非线性非饱和函数比非线性饱和函数要快双GPU并行运行LRN局部响应归一化Overlapping Pooling防止过拟合：数据增强，dropout（5）名词解释（
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2024-01-19 22:40:44
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部分bankloan数据如下： 1.利用神经网络模型预测import pandas as pd
import numpy as np
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense,Dropout
# 参数初始化
inputfile = r'C:\Users\22977\Desktop\Study\py
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2023-07-02 16:02:42
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DSP 即数字信号处理技术， DSP 芯片即指能够实现数字信号处理技术的芯片。 DSP芯片是一种快速强大的微处理器，独特之处在于它能即时处理资料。 DSP 芯片的内部采用程序和数据分开的哈佛结构，具有专门的硬件乘法器，可以用来快速的实现各种数字信号处理算法。 在当今的数字化时代背景下， DSP 己成为通信、计算机、消费类电子产品等领域的基础器件。下面是关于DSP必须了解的一些重要知识点，这些知识点
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2024-01-19 23:56:58
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基础问题CNN1. 卷积神经网络和全连接网络的根本不同之处在哪里两者之间的唯一区别是神经网络相邻两层的连接方式。在全连接神经网络中，每相邻两层之间的节点都有边相连，而对于卷积神经网络，相邻两层之间只有部分节点相连；全连接网络缺点： 参数太多，计算速度变慢，容易过拟合 卷积神经网络：局部链接；权值共享；参数更少，降低过拟合的可能卷积神经网络一般是由卷积层、汇聚层和全连接层交叉堆叠而成的前馈神经网络。
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2024-01-22 11:43:59
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图机器学习（图神经网络的应用）1. Graph Augmentation for GNNs1. 为什么要做图增强我们在之前都假设原始数据和应用于GNN的计算图一致，但很多情况下原始数据可能不适宜于GNN：特征层面：输入图可能缺少特征（也可能是特征很难编码）→特征增强结构层面：图可能过度稀疏→导致message passing效率低（边不够嘛）图可能过度稠密→导致message passing代价太
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2023-11-13 11:04:23
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目标学习如何（1）在汽车检测数据集上使用对象检测；（2）处理边界框导包import argparse
import os
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.pyplot import imshow
import scipy.io
import scipy.misc
import numpy as np
import pandas as
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2023-11-27 16:47:55
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发布人：来自 Cadence 的 Raj Pawate 和 Google 的 Advait Jain数字信号处理器 (DSPs) 是所有电池供电设备的重要组成部分，其提供了一种以极低功耗处理音频数据的方法。这些芯片负责运行信号处理算法，例如音频编解码器、噪声消除和波束形成等。这些 DSPs 也越来越多地用于运行神经网络，例如唤醒词检测、语音识别和噪声抑制。启用此类应用的关键是，能够尽可能高效地执行
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2024-01-31 22:14:02
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概述到目前为止，我们已经处理了整个输入（例如，在整个输入中应用过滤器以提取特征），但我们也可以按顺序处理我们的输入。例如，我们可以将文本中的每个标记视为时间事件（时间步长）。我们可以一次处理每个时间步，并在处理完最后一个时间步（令牌）后预测类别。这是非常强大的，因为该模型现在有一种有意义的方式来解释我们序列中标记的顺序并进行相应的预测。 多变的描述ñ批量大小和嵌入维度H# 隐藏单元在HHRNN
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2023-05-23 22:10:53
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python对BP神经网络实现一、概念理解开始之前首先了解一下BP神经网络，BP的英文是back propagationd的意思，它是一种按误差反向传播(简称误差反传)训练的多层前馈网络，其算法称为BP算法。它的基本思想是梯度下降法，利用梯度搜索技术，期望使网络的实际输出值和期望输出值的误差和均方差为最小。基本BP算法包括信号的前向传播和误差的反向传播两个过程。正向传播过程：输入信号——通过隐含层
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2023-10-12 18:59:39
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一 序 本文属于贪心NLP训练营学习笔记系列。 为什么需要递归神经网络？ 类似天气、、语音这种数据，是时序数据，对于语音：同一个单词不同人说对应时长不同。之前学习的多层感知器，假设输入是一个独立的没有上下文的单位，比如根据图谱识别动物类别。如果需要根据上一句话预测下一句话，就是输出必须依赖以前的输入，需要递归神经网络来
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2023-10-05 22:43:34
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一、RNN原理RNN的目的使用来处理序列数据。在传统的神经网络模型中，是从输入层到隐含层再到输出层，层与层之间是全连接的。 序列数据往往前后时刻是相关的，因此用RNN。RNN特点 1、权值共享，图中的W全是相同的，U和V也一样。 2、每一个输入值都只与它本身的那条路线建立权连接，不会和别的神经元连接。前向传播 交叉熵损失函数：反向传播应用多层网络、双向网络结构RNN缺点 容易出现梯度消失或者梯度爆
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2023-10-19 10:38:44
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神经网络算法( Neural Network )是机器学习中非常非常重要的算法。它 以人脑中的神经网络为启发，是整个深度学习的核心算法。深度学习就是根据神经网络算法进行的一个延伸。背景神经网络是受神经元启发的，对于神经元的研究由来已久，1904年生物学家就已经知晓了神经元的组成结构。一个神经元通常具有多个树突，主要用来接受传入信息；而轴突只有一条，轴突尾端有许多轴突末梢可以给其他多个神经元传递信息
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2023-06-14 18:47:40
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分类MLPClassifier参数说明:
hidden_layer_sizes : 元组形式,长度n_layers-2,默认(100,),第i元素表示第i个神经元的个数
activation: {‘identity’, ‘logistic’, ‘tanh’, ‘relu’},默认"relu"‘identity’: f(x) = x‘logistic’:f(x) = 1 / (1 + ex
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2023-09-26 16:59:54
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from numpy import exp,array,random,dot
#import random
class NeuralNetwork(object):
def __init__(self):
#指定随机数发生器种子，保证每次获得相同结果的随机数
random.seed(1)
#对含有3输入1输出的单个神经元建模
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2023-05-26 11:06:39
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本篇博客主要参考了周志华老师团队在2017年IJCAI上发表的论文《Deep Forest: Towards an Alternative to Deep Neural Networks》。这篇文章的主要贡献是把深层次的神经网络的原理运用到了传统的机器学习算法“random forest”中去，并取得了和深度学习神经网络相当的效果。众所周知，现在深度学习在工业界和学术界都非常的火，各种基于卷积神经
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2023-12-31 15:17:05
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