一、简介1、在Faster rcnn之后比较有代表性的检测网络就是R-FCN了，通过学习之前经典的检测网络来熟悉检测模型的大体发展过程和创新思路，该网络主要的贡献在于提升了检测网络的训练效率。2、论文的主体思路在于神经网络的卷积层是具有平移不变性的，对分类任务较为友好，而且所有的卷积层是共享计算的，计算耗时较少。ROI pooling层会破坏网络的平移不变性，生成一系列的proposals从而增加
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2024-06-28 05:47:39
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关于迭代的介绍-源自搜狗百科
在RUP中，迭代被定义为：迭代包括产生产品发布（稳定、可执行的产品版本）的全部开发活动和要使用该发布必需的所有其他外围元素。 1相关概念 函数在数学中，迭代函数是在碎形和动力系统中深入研究的对象。迭代函数是重复的与自身复合的函数，这个过程叫做迭代。 模型迭代模型是RUP（RationalUnifiedProcess，统一软
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2024-04-18 20:15:01
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一、RNN（循环神经网络）参考链接一文搞懂RNN（循环神经网络）基础篇1、神经网络基础神经网络可以当做是能够拟合任意函数的黑盒子，只要训练数据足够，给定特定的x，就能得到希望的y，结构图如下：将神经网络模型训练好之后，在输入层给定一个x，通过网络之后就能够在输出层得到特定的y，那么既然有了这么强大的模型，为什么还需要RNN（循环神经网络）呢？2、为什么需要RNN（循环神经网络）他们都只
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2023-10-30 22:56:52
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了解了布隆过滤器作用于HFile之上以及对HFile有了更深层次了解。 另有： 一、HFile结构介绍 为了支持数据的随机查询，HFile结构分为六个部分：1、数据块–保存表中的数据，每一个数据块由块头和一些keyValue(record)组成，key的值是严格按照顺序存储的。块大小默认为64K（由建表时创建cf时指定或者HColumnDescriptor.setBl
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2024-04-29 07:50:52
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无线射频技术介绍初识无线射频技术我们先来看官方的说法。无线射频技术是一种近距离、低复杂度、低功耗、低数据速率、低成本的无线通信技术。这种技术的优点是部分产品无需重新布线，利用点对点的射频技术，实现对家电和灯光的控制，安装设置都比较方便，主要应用于实现对某些特定电器或灯光的控制，成本适中。这类系统功能比较弱，控制方式比较单一，且易受周围无线设备环境特别是同频及阻碍物干扰和屏蔽;较适用干新装修户和已装
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2024-08-12 13:46:21
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Res2Net在自然场景中，视觉模式经常表现多尺寸特征。如下图所示，(1)一张图片中可能会存在不同尺寸的物体。比如，沙发及被子的大小是不同的。（2）一个物体自身的上下文信息可能会覆盖比自身更大范围的区域。比如，依赖于桌子的上下文信息，进而判断桌子上的黑色斑点是杯子还是笔筒。（3）不同尺寸的感知信息对于像细粒度分类及分割等对于理解目标物局部信息的任务十分重要。简介为了获得多尺寸表示能力，要求特征提取
1. 互联网互联网的核心是一系列协议，总称为"互联网协议"（Internet Protocol Suite）。它们对电脑如何连接和组网，做出了详尽的规定。理解了这些协议，就理解了互联网的原理。当我们通过DNS解析的过程知道了某个域名（比如www.nDos.com）对应的IP地址，下一步是判断本机IP与该服务器IP是否在同一个子网络，这里需要用到子网掩码（下文将详细叙述），若不在同一个子网络，本机将
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2024-03-22 09:15:40
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一、常见原因方法1一般来说，出现NaN有以下几种情况：相信很多人都遇到过训练一个deep model的过程中，loss突然变成了NaN。在这里对这个问题做一个总结。
1.如果在迭代的100轮以内，出现NaN，一般情况下的原因是因为你的学习率过高，需要降低学习率。可以不断降低学习率直至不出现NaN为止，一般来说低于现有学习率1-10倍即可。
2.如果当前的网络是类似于RNN的循环神经网络的话，出
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2023-11-07 11:05:07
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神经网络基础及规则1. 神经元模型2. 激活函数3. 神经网络模型分类前馈型神经网络（FeedForward NN）反馈型神经网络（FeedBack NN）4. 学习规则赫布学习规则（Hebb学习规则）离散感知学习规则连续感知器学习规则：δ规则最小均方学习规则（LMS规则）相关学习规则竞争学习&胜者为王外星学习规则 1. 神经元模型特点：多个输入，单个输出不同输入权重不同多输入累加整合阈
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2023-10-26 13:35:52
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一、多层神经网络（为什么可以解决多种问题）多层神经网络：在输入和输出层上有隐含层，可以克服单层神经网络的限制处理非线性分离问题多层有更大的区分度，多条线去拟合第三个图中，每一个方块对应第二个图中神经网络，即有两个隐含层。 二、Feedforward Neural Networks1、FF NN模型选择sigmoid函数作为激活函数的原因是其处处可导。 多层神经网络的
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2024-04-09 21:49:36
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神经元：在神经网络的模型中，神经元可以表示如下神经元的左边是其输入，包括变量x1、x2、x3与常数项1，右边是神经元的输出 神经元的输出函数被称为激活函数（activation function），输出值被称为激活值（activation value）。激活函数有很多种，其中最简单的莫过于sigmoid函数。除非特别声明，否则博客里提及的激活函数均为sigmoid 神经网络：多
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2023-09-18 04:10:27
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# BP神经网络输出层输出的意义
## 导言
BP神经网络是一种常用的人工神经网络模型，用于解决分类、回归等问题。它具有优秀的非线性拟合能力和自适应学习能力，在各个领域都有广泛的应用。在BP神经网络中，输出层的输出是整个神经网络模型的最终结果，具有重要的意义。本文将从理论和实践的角度，探讨BP神经网络输出层输出的意义，并通过代码示例加深理解。
## BP神经网络简介
BP神经网络是一种前向
原创
2024-01-06 09:07:12
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分子模拟计算某一过程的自由能被称分子模拟领域的4大难题之一。大概因为自由能的概念比较令人困惑。下面侃侃我的理解，大家拍砖。。 要说自由能，先说它和它兄弟“能量”的差别。做过模拟都知道，一个被模拟的体系，不论是NPT,还是NVT，它有总能量，这就是内能。内能分为动能和势能两项，势能项还能分解成很多子项，键能，非键作用能，等等，一清二楚的；模拟是否平衡，总能量是否守恒，Plot一下总能，一清二楚的。可
作者 | 锦恢一、网络结构的可视化我们训练神经网络时，除了随着step或者epoch观察损失函数的走势，从而建立对目前网络优化的基本认知外，也可以通过一些额外的可视化库来可视化我们的神经网络结构图。这将更加地高效地向读者展现目前的网络结构。为了可视化神经网络，我们先建立一个简单的卷积层神经网络：import torch
import torch.nn as nn
class ConvNet
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2024-03-11 21:14:39
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本文主要介绍人工神经网络是如何运作的，这个交叉连接的网络如何进行学习的。吐槽一下网上的各种关于人工神经网络的讲解，要么就是长篇大论，要么就是公式漫天飞，代码到处是，非常不好理解，本文尽量避免这些，用一个网页搜索的例子来理解人工神经网络。1.神经网络模型上图中有三个层级：输入层（用来感知，暂且类比为手，脚等器官）、隐藏层（用来分析，类比隐藏在脑子里的神经）、输出层（输出结果，类比人体响应动作）。除了
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2023-08-28 19:28:46
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第一步、向前传播得到预测数据：向前传播的过程,即数据从输入层输入，经过隐含层，输出层的计算得到预测值，预测值为输出层的输出结果。网络层的输出即，该层中所有节点（神经元）的输出值的集合。我们以图一的神经网络结构为例，分析向前传播过程。1.得到隐含层的输出y1,y2,y3： 2.获取到第二层的隐含层输出y4,y5，输入的数据也就是第一层隐含层的输出数据y1,y2,y3。 
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2023-07-07 17:39:11
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本文实例为大家分享了用简单的神经网络来训练和测试的具体代码，供大家参考，具体内容如下刚开始学习tf时，我们从简单的地方开始。卷积神经网络(CNN)是由简单的神经网络(NN)发展而来的，因此，我们的第一个例子，就从神经网络开始。神经网络没有卷积功能，只有简单的三层：输入层，隐藏层和输出层。数据从输入层输入，在隐藏层进行加权变换，最后在输出层进行输出。输出的时候，我们可以使用softmax回归，输出属
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2023-08-16 13:46:58
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BP神经网络 BP神经网络是前连接神经网络中的一种，BP指的是训练方法是误差反向传播Backpropagation，要求激活函数是可导的。数据归一化什么是归一化？将数据映射到[0, 1]或[-1, 1]区间或其他的区间为什么要归一化？ 输入数据的单位不一样，有些数据的范围可能特别大，导致的结果是神经网络收敛慢、训练时间长。数据范围大的输入在模式分类中的作用可能会偏大，而数据范围小的输入作用就可能会
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2023-07-05 21:17:54
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我们在设计、训练Tensorflow神经网络时，无论是简易的BP神经网络，还是复杂的卷积神经网络、循环神经网络，都要面临梯度爆炸、梯度消失，以及数据越界等一系列问题，这也是计算机资源和数学原理所决定。通常，我们在模型训练过程中，特别是非图像识别模型中，经常会出现Loss（损失）与gradients（梯度）的Nan情况，接下来我们一起讨论此实践所遇到的情况，以及解决方案1. 现象Tensorflow
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2023-08-11 17:56:19
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神经网络的定义：神经网络模型是由具有适应性的简单单元组成的广泛并行互联的网络。神经网络最重要的基本单位是神经元模型。M-P神经元是最典型的代表。M-P神经元（假设连接着其他n个神经元）：输入端：收到n个神经元传递的输入信号，这些信号带着权重的连接进行传递，神经元：把接收到的总输入值和神经元的阈值进行比较，然后通过激活函数处理并产生神经元的输出。激活函数：一个简单的例子是阶跃函数，输出0/1.感知机
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2023-09-07 23:05:28
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