深度学习（Deep Learning）1. 什么是深度学习？深度学习是基于机器学习延伸出来的一个新的领域，由以人大脑结构为启发的神经网络算法为起源加之模型结构深度的增加发展，并伴随大数据和计算能力的提高而产生的一系列新的算法。2. 深度学习什么时间段发展起来的？其概念由著名科学家Geoffrey Hinton等人在2006年和2007年在《Sciences》等上发表的文章被提出和兴起。3. 深度学
文章目录1.深度学习是什么2.基础知识2.1 为什么要使用神经网络2.2 为什么更深的网络好2.3 更多的数据是否有利于更深的神经网络？2.4 不平衡数据是否会摧毁神经网络？2.5 无监督降维提供的是帮助还是摧毁？2.6 批大小如何影响测试正确率？2.7 初始化如何影响训练?2.8 不同层的权重是否以不同的速度收敛？2.9 正则化如何影响权重？2.10 神经网络训练中的梯度消失与梯度爆炸2.11
# 深度学习网络中的对称性
深度学习网络是人工智能领域的一大突破，它们通过模拟人脑的神经网络结构来处理复杂的数据。在这些网络中，对称性是一个重要的概念，它可以帮助我们更好地理解和优化网络结构。本文将简要介绍深度学习网络中的对称性，并提供一个简单的代码示例。
## 什么是对称性？
在数学和物理学中，对称性指的是一个对象在某种变换下保持不变的性质。在深度学习网络中，对称性通常指的是网络结构在不同
# 实现深度学习网络制图教程
## 概述
在本教程中，我将教你如何使用深度学习网络制图。这个过程包括几个步骤，需要你有一定的编程经验和对深度学习网络的基本了解。我会逐步引导你完成整个过程。
### 流程
首先，让我们来看一下整个制图流程。下面是一个表格展示了制图的步骤：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 数据准备 |
| 2 | 模型搭建 |
| 3 | 模型训
# 深度学习网络训练
深度学习网络训练是一种通过大量数据来训练神经网络模型的方法。通过训练，神经网络可以学习到输入数据的特征，并将其用于分类、回归等任务。本文将介绍深度学习网络训练的基本原理，并给出一个代码示例来说明如何使用Python库进行深度学习网络训练。
## 神经网络基础
在深入讨论深度学习网络训练之前，我们先了解一下神经网络的基本结构和原理。
神经网络由多个神经元组成，每个神经元
原创
2023-08-13 06:30:15
89阅读
软考深度学习网络架构：关键技术与应用前景
随着人工智能技术的快速发展，深度学习已经成为了许多领域的重要工具。在软件工程师的考试中，深度学习网络架构也成为了考察的重点。本文将详细介绍软考深度学习网络架构的基本概念、常见类型、特点和应用前景，帮助读者更好地理解和掌握这一技术。
一、深度学习网络架构概述
深度学习网络架构是指由多个神经元组成的人工神经网络，通过学习数据中的模式和特征来实现分类、预测
深度学习网络画图
## 1. 引言
在深度学习领域，神经网络的图结构是非常重要的。通过合理的网络结构设计，可以提高模型的准确性和性能。本文将介绍如何使用Python中的`matplotlib`库绘制深度学习网络图，并通过代码示例详细解释每个步骤。
## 2. 准备工作
在开始之前，我们需要安装`matplotlib`库，可以使用以下命令进行安装：
```
pip install matp
原创
2023-09-18 16:07:18
152阅读
*halcon基础编程
等号 ：=
不等号 #
注释号 *
字符串赋值 str ：= 'halcon'
等于比较符 if(X=10)
与: if(A>1 and A<30)
或: if(A>1 or A<30)
求反: if(not(A=10))
* 二值化
threshold (Image, Region, 100, 255)4
* 形状变换
s
# 深度学习网络设计指南
## 流程图
```mermaid
flowchart TD
Start --> 数据准备
数据准备 --> 构建模型
构建模型 --> 模型训练
模型训练 --> 模型评估
模型评估 --> 完成
```
## 整体流程
1. 数据准备
2. 构建模型
3. 模型训练
4. 模型评估
5. 完成
## 详细步骤和代码演示
关于梯度消失和爆炸，其前提是采用梯度下降办法去更新网络参数，使得代价函数最小化。出现梯度消失和爆炸的原因基本上归为两点：一，网络层次太深，由于很多网络的更新时的链式原理，使得更新信息往往指数级变化；二，采用了不合适的激活函数，比如sigmoid，梯度爆炸一般出现在深层网络和权值初始化值太大的情况下。1.深层网络角度比较简单的深层网络如下： 图中是一个四层的全连接网络，假设每一层网络激活后的输出为，
# 实现深度学习网络框图的指南
在深度学习的世界中，建模和可视化是不可或缺的部分。通过用框图展示深度学习网络结构，我们能够直观了解网络各层之间的关系。本文将带领初学者一步步实现深度学习网络框图，并提供详细的代码和说明。
## 整体流程
实现深度学习网络框图的整体流程可以分为以下几个步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 | 确定网络结构，并准备网络参数
# 深度学习网络参数的实现指南
作为一名经验丰富的开发者，我很高兴能帮助你这位刚入行的小白理解如何实现深度学习网络的参数。在这篇文章中，我将向你展示整个流程，包括关键步骤、代码示例以及注释，以确保你能够顺利地实现深度学习网络参数。
## 流程概览
首先，让我们通过一个表格来概览实现深度学习网络参数的整个流程：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 定义网络结构 |
# MNIST深度学习网络
## 1. 简介
MNIST是一个常用的手写数字数据集，包含了60000个训练样本和10000个测试样本。每个样本是一个28x28像素的灰度图像，标记为0到9之间的数字。深度学习网络在MNIST数据集上的表现一直是评估模型性能的一个重要指标。
本文将介绍如何使用深度学习网络进行MNIST手写数字识别，包括数据预处理、模型构建、训练和评估。
## 2. 数据预处理
这里主要介绍8中实现细节的技巧或tricks：数据增广、图像预处理、网络初始化、训练过程中的技巧、激活函数的选择、不同正则化方法、来自于数据的洞察、集成多个深度网络的方法。1. 数据增广在不改变图像类别的情况下，增加数据量，能提高模型的泛化能力自然图像的数据增广方式包括很多，如常用的水平翻转（horizontally flip
转载
2023-09-05 19:03:29
145阅读
简介2014年，牛津大学计算机视觉组（Visual Geometry Group）和Google DeepMind公司的研究员一起研发出了新的深度卷积神经网络：VGGNet，并取得了ILSVRC2014比赛分类项目的第二名。VGGNet探索了卷积神经网络的深度与其性能之间的关系，成功地构筑了16~19层深的卷积神经网络，证明了增加网络的深度能够在一定程度上影响网络最终的性能，使错误率大幅下降，同时
深度神经网络及训练本篇博文是上一篇博文【PyTorch】深度学习基础：神经网络的后续，上一篇主要是讨论了传统神经网络范畴上的内容。 本篇博文主要介绍深度神经网络、梯度下降算法、优化器及正则化等训练优化技巧。深度神经网络1. 从传统神经网络到深度神经网络①标志：2006年，Geoffrey Hinton提出了一种名叫“深度信念网络”的神经网络，可以使用“贪婪逐层预训练”的策略有效地进行神经网络的训练
吴恩达Deep Learning编程作业 Course2- 改善深层神经网络：超参数调试、 正则化以及优化-第一周作业初始化、正则化、梯度校验1.初始化这一部分我们将学习如何为一个初始的神经网络设置初始化参数，不同的初始化方式会产生不同的效果，现在我们就一起来尝试。首先我们先来了解一下什么样的初始化方法是好的方法：加速梯度下降的收敛增加梯度下降收敛到较低的训练(和泛化)错误的几率1.1 加载数据代
神经网络（深度学习）的几个基础概念从广义上说深度学习的网络结构也是多层神经网络的一种。传统意义上的多层神经网络是只有输入层、隐藏层、输出层。其中隐藏层的层数根据需要而定，没有明确的理论推导来说明到底多少层合适。而深度学习中最著名的卷积神经网络CNN，在原来多层神经网络的基础上，加入了特征学习部分，这部分是模仿人脑对信号处理上的分级的。具体操作就是在原来的全连接的层前面加入了部分连接的卷积层与降维层
把卷积核裁开，从而减少计算量，是等价计算。比如3x3可以裁成3x1和1x3多通道卷积批量归一化（BN算法），一般用在全连接或卷积神经网络中。 梯度爆炸问题：因为网络的内部协变量转移，即正向传播时的不同层的参数会将反向训练计算时所参照的数据样本分布改变。这就是引入批量正则化的目的。它的作用是要最大限度地保证每次的正向传播输出在同一分布上，这样反向计
这一年来一直在做高效网络设计的工作，2018年即将结束，是时候写一篇关于高效网络设计的总结。首先看看当前业界几个最负盛名的高效网络简介：以上网络的目标主要有三个：权重少、计算少、速度快。这三者之间不存在着严格的相关关系，它们是三个独立的目标。即权重少不代表计算量少；计算量少不代表速度快。高效网络高效的含义比较模糊，有的文章认为计算量小就是高效，有的文章认为速度快即高效。本篇总结主要从速度快入手。速
