人工神经网络（ANN）神经网络基本结构 人工神经网络由神经元模型构成，这种由许多神经元组成的信息处理网络具有并行分布结构。每个神经元具有单一输出，并且能够与其它神经元连接；存在许多（多重）输出连接方法，每种连接方法对应一个连接权系数。可把 ANN 看成是以处理单元 PE(processing element) 为节点，用加权有向弧(链)相互连接而成的有向图。令来自其它处理单元(神经元)i的信息为
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2023-09-05 18:50:22
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机器学习领域有个很重要的假设：IID独立同分布假设，就是假设训练数据和测试数据是满足相同分布的，这是通过训练数据获得的模型能够在测试集获得好的效果的一个基本保障。那BatchNorm的作用是什么呢？BatchNorm就是在深度神经网络训练过程中使得每一层神经网络的输入保持相同分布的。 思考一个问题：为什么传统的神经网络在训练开始之前，要对输入的数据做Normalization?原因在于神经网
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2023-10-03 18:59:39
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@TOC 总结对比MSE损失函数，MAE损失函数以及Smooth L1_loss损失函数的优缺点1、常见的MSE、MAE损失函数1.1、均方误差MSE均方误差（Mean Square Error,MSE）是回归损失函数中最常用的误差，它是预测值f(x)与目标值y之间差值平方和的均值，其公式如下所示： 下图是均方误差值的曲线分布，其中最小值为预测值为目标值的位置。我们可以看到随着误差的增加损失函数增
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2024-01-12 09:20:56
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目标检测中的评价指标mAP含义阅读论文的时候经常看到有一个评价指标mAP，我们都知道mAP的值越高越好，但mAP到底是什么含义，起什么作用，为什么越高越好？1.计算过程有计算mAP我们首先要计算出AP的值。计算AP的值我们又需要计算召回率Recall以及准确率Precision。计算Recall和Precision我们又需要知道模型预测的样本中的情况，比如预测对的positive样本数量、预测错误
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2023-10-26 10:59:26
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文章目录一、简介二、BN作用1.特征分布对神经网络训练的作用2.BN的作用三、BN的原理四、BN到底解决了什么五、预测时均值和方差怎么求？六、卷积神经网络CNN中的BN 一、简介BN是由Google于2015年提出，这是一个深度神经网络训练的技巧，它不仅可以加快了模型的收敛速度，而且更重要的是在一定程度缓解了深层网络中“梯度弥散（特征分布较散）”的问题，从而使得训练深层网络模型更加容易和
1、epochKeras官方文档中给出的解释是：“简单说，epochs指的就是训练过程接中数据将被“轮”多少次”（1）释义：训练过程中当一个完整的数据集通过了神经网络一次并且返回了一次，这个过程称为一个epoch，网络会在每个epoch结束时报告关于模型学习进度的调试信息。（2）为什么要训练多个epoch，即数据要被“轮”多次在神经网络中传递完整的数据集一次是不够的，对于有限的数据集（是在批梯度下
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2024-01-29 11:01:43
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AAC自适应巡航控制系统，是在定速巡航的基础上，车辆根据前方车辆的情况自主进行加速和减速的控制系统，可以大大减轻长时间驾驶的疲劳感，同时得到更好的燃油经济性。 ACC启动须满足：驾驶员系好安全带、车门关闭、速度达到15km/h以上(非SPA和CMA架构的车型速度达到30km/h以上)。ACC可通过摄像头和雷达单元测量与前车的距离，与前方车辆保持相同的车速，并保持设定的与前车相遇时间间隔
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2024-01-27 14:43:53
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一、RNN网络简介 RNN网络的目的是用来处理序列数据，保存前后序列之间的前后关系，让网络对于信息具有记忆能力。对于传统的神经网络模型，它是从输入层到隐含层再到输出层，层与层之间是全连接的，每层之间的节点是无连接的。但是这种普通的神经网络对于一些问题却无能无力。例如，你要预测句子的下一个单词是什么，一般需要用到前面的单词，因为一个句子中前后单词并不是独立的，再比如你要判断一个人说话的情感，肯
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2023-08-14 12:34:16
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文章目录1. BN简介1.1. 目前主流的归一化层介绍1.2. Batch Normalization1.3. 为什么BN层要加上scale和shift？1.4 为什么BN可以是网络参数梯度变化较为稳定？1.5 BN层在误差反向传播过程中如何工作？1.6 为什么要保证训练和测试阶段的输出分布一致1.7 内部协方差偏移(Internal Covariate Shift)问题1.7.1 深度网络难于
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2024-01-14 21:33:32
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A) 简单了解BN层 (In 30 seconds)Batch-Normalization (BN)是一种让神经网络训练更快、更稳定的方法(faster and more stable)。它计算每个mini-batch的均值和方差，并将其拉回到均值为0方差为1的标准正态分布。BN层通常在nonlinear function的前面/后面使用。MLP without BNMLP with BNB).
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2023-10-12 17:35:45
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当下在训练神经网络以及二值化神经网络的时候，为了不影响数据分布，获得更好的性能。通常会在cnn之间加入batch-norm.那么batch-norm究竟是怎么影响性能的呢？【深度学习】批归一化（Batch Normalization）BN是由Google于2015年提出，这是一个深度神经网络训练的技巧，它不仅可以加快了模型的收敛速度，而且更重要的是在一定程度缓解了深层网络中“梯度弥散”的问题，从而
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2024-01-17 23:46:24
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第2章 深度学习是什么2.1 神经网络是什么要说深度学习（deep learning），就必须先说神经网络，或者称人工神经网络（artificial neural network，ANN）。神经网络是一种人类由于受到生物神经细胞结构启发而研究出的一种算法体系。人的神经细胞就像图上这样，枝枝杈杈很多，远远看上去一边比较粗大一边比较纤细。最上端粗大的这一边就是细胞体的所在，细胞体上有一些小枝杈叫做树突
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2023-08-25 14:24:23
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1、相关知识从广义上来说，NN（或是更美的DNN）确实可以认为包含了CNN、RNN这些具体的变种形式。有很多人认为，它们并没有可比性，或是根本没必要放在一起比较。在实际应用中，所谓的深度神经网络DNN，往往融合了多种已知的结构，包括convolution layer 或是 LSTM 单元。其实，如果我们顺着神经网络技术发展的脉络，就很容易弄清这几种网络结构发明的初衷，和他们之间本质的区别。2、神经
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2023-11-27 09:55:37
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→这是一篇学习笔记。 →但考虑要发出来，还是排版了，请放心食用。PCNN在图像融合中应用广泛 1、脉冲耦合的神经元之间有有耦合和无耦合两种形式。，有耦合的神经元之间存在能量传播，产生同步脉冲发放，从而将输入相似的神经元在同一时刻点火。 3、脉冲神经网络–第三代人工神经网络。 4、PCNN是由多个PCNN神经元构成的单层反馈型网络，因此适合实时的图像处理环境，每个神经元由三个部分组成：接受部分、调制
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2023-08-11 09:30:07
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一、softmax函数softmax用于多分类过程中，它将多个神经元的输出，映射到（0,1）区间内，可以看成概率来理解，从而来进行多分类！假设我们有一个数组，V，Vi表示V中的第i个元素，那么这个元素的softmax值就是:更形象的如下图表示： softmax本质上是归一化网络，目的是将多个标量映射为一个概率分布,其输出的每一个值范围在 。深度神经网络的最后一层往往
神经网络表示神经元模型神经网络从大脑的工作原理得到启发，可用于解决通用的学习问题。神经网络的基本组成单元是神经元(neuron)。每个神经元具有一个轴突和多个树突。每个连接到本神经元的树突都是一个输入，当所有输入树突的兴奋水平之和超过某一阈值，神经元就会被激活。激活的神经元会沿着其轴突发射信号，轴突分出数以万计的树突连接至其他神经元，并将本神经元的输出并作为其他神经元的输入。数学上，神经元可以用感
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2023-07-18 16:57:24
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TensorFlow游乐场1 网络的前馈方式深度前馈神经网络，简称前馈神经网络，指的是具有前馈特征的一类神经网络模型。最具有代表性的是多层感知机(MLP)模型。前馈神经网络模型是向前的，在模型的输出和模型本身不存在链接，也就不构成反馈。当然前馈神经网络也可以被扩展成包含反馈链接的循环网络(RNN)。前馈神经网络实现了统计与泛化的函数近似机。神经网络模型中相邻两层单元键的连接方式分为：全连接方式：网
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2024-01-08 13:14:22
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5.1 神经元模型基本概念 神经元(neuron)模型是神经网络最基本的成分 阈值(threshold)，亦称biasM-P神经元模型图解激活函数(activation function)
理想中的激活函数：阶跃函数 将输入映射为输出值"0"或"1"典型的激活函数：Sigmoid函数(挤压函数 squashing function) 将可能在激活范围内变化的输入值挤压到(0,1)输出值范
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2024-05-09 12:05:03
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目录1、模型不收敛主要原因1.1、learning rate设大了会带来跑飞（loss突然一直很大）的问题1.2、数据库太小一般不会带来不收敛的问题1.3、尽量用小模型。2、模型loss 不下降2、Loss 函数不收敛2.1、loss等于87.33不变2.2、loss保持0.69左右3、解决方法总结3.1、数据和标签3.2、学习率设定不合理 3.3、网络设定不合理3.4、数据集label
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2023-08-06 14:32:26
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这篇文章向大家介绍一下inception module这个结构，在本文中我们只对inception module进行介绍，inception v1——v4系列文章会在后续文章中推出，请大家期待。一、Inception网络简介Inception网络又叫做GoogLeNet,之所以不叫GoogleNet，是为了向LeNet致敬,是2014年ChristianSzegedy在《Going deeper
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2023-09-08 10:04:24
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