Deep Learning with TensorFlow IBM Cognitive Class ML0120EN Module 5 - Autoencoders使用DBN识别手写体 传统的多层感知机或者神经网络的一个问题： 反向传播可能总是导致局部最小值。 当误差表面(error surface)包含了多个凹槽，当你做梯度下降时，你找到的并不是最深的凹槽。 下面你将会看到DBN是怎么解
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2024-01-31 08:00:23
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深度传送门 【导读】推荐一份WWW 2020上的图神经网络教程。本教程的目标有两个。首先，它将概述GNN背后的理论，讨论GNN非常适合的问题类型，并介绍一些最广泛使用的GNN模型体系结构和设计用来解决的问题/应用程序。其次，它将引入深度图库(Deep Graph Library, DGL)，这是一种新的软件框架，简化了高效的基于GNN的训练和推理程序的开发。为了使事情更具体，本教程将提供
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2024-01-05 22:10:36
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Deep Learning with TensorFlow
IBM Cognitive Class ML0120EN
Module 5 - Autoencoders使用DBN识别手写体
传统的多层感知机或者神经网络的一个问题： 反向传播可能总是导致局部最小值。
当误差表面(error surface)包含了多个凹槽，当你做梯度下降时，你找到的并不是最深的凹槽。 下面你将会看到D
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2023-06-06 11:59:56
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本人刚入门神经网络，边学习边总结，参考了很多大佬的博客和论文，整理出的自己思路的笔记，供入门的同学一起参考。其中可能有理解错误的地方，望指出参考主要文献和博客 通俗讲解什么叫卷积、池化 参考资料 -卷积神经网络研究综述-周飞燕 学习其他模型链接[神经网络学习笔记]递归神经网络，即循环神经网络(Recurrent Neural Network，RNN)综述[神经网络学习笔记]长短期记忆模型（Long
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2023-10-26 21:38:14
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# 深度置信神经网络误差分析
深度置信神经网络（deep belief neural network, DBN）是一种具有多个隐藏层的前馈神经网络。它由一个或多个受限玻尔兹曼机（restricted Boltzmann machine, RBM）堆叠而成。DBN在模式识别、特征提取等领域取得了很好的效果。本文将介绍DBN的基本概念，并通过一个代码示例解释如何进行误差分析。
## DBN的基本概
原创
2023-08-01 14:25:22
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第5 章深度置信网络深度置信网来源：Hinton提出，是深度全连接神经网。本质：深度置信网络是一种传统神经网络的推广。神经元：包含：d个输入[x],d个权值[w],一个偏置b,非线性映射的激活函数。网络的逻辑表达：若权值w设为[-2 , -2] b=3，这神经元就是一个与非门。而与非门又可以构成传统的：与门，或门，非门。神经网络的前馈（正向训练） 图5-4：三层网络。神经激活是自底向上
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2023-11-11 08:55:22
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随着机器学习的进步和深度学习的出现，一些工具和图形表示被逐渐用来关联大量的数据。深度置信网络（Deep Belief Networks）本质上是一种具有生成能力的图形表示网络，即它生成当前示例的所有可能值。深度置信网络是概率统计学与机器学习和神经网络的融合，由多个带有数值的层组成，其中层之间存在关系，而数值之间没有。深层置信网络主要目标是帮助系统将数据分类到不同的类别。深度信念网络如何演进？第一代
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2024-04-26 11:12:40
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使用浅层神经网络识别图片中的英文字母 一、实验介绍 1.1 实验内容 本次实验我们正式开始我们的项目：使用神经网络识别图片中的英文字母。 激动人心的时刻到了，我们将运用神经网络的魔力，解决一个无法使用手工编程解决的问题。如果你（自认为）是一个程序员，本次实验结束后，你将变得与其他只会手工编写程序的程序员不同。 1.2 实验知识点“浅层”与“深度”的区别泛化性能随机梯度下降算法如何对矩阵求导编写我
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2023-08-02 22:56:00
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PyTorch - 01 - 解释-Python深度学习神经网络APIPyTorch - Python Deep Learning Neural Network APIPyTorch: A Brief HistoryFacebook Created PyTorchDeep Learning With PyTorchWhy Use PyTorch For Deep Learning?Philoso
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2023-07-05 15:23:45
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Batch Normalization 的意义这是一个非常好的问题，因为它涵盖了候选人在使用神经网络模型时需要知道的大部分知识。你可以用不同的方式回答，但需要阐明以下主要观点：Batch Normalization 是训练神经网络模型的一种有效方法。该方法的目标是将特征(每层激活后的输出)归一化为均值为 0，标准差为 1。所以问题在于非零的均值是如何影响模型训练的：首先，可以理解为非零均值是指数据
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2023-12-16 07:19:59
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有哪些深度神经网络模型目前经常使用的深度神经网络模型主要有卷积神经网络(CNN)、递归神经网络(RNN)、深信度网络(DBN)、深度自动编码器(AutoEncoder)和生成对抗网络(GAN)等。递归神经网络实际.上包含了两种神经网络。一种是循环神经网络(RecurrentNeuralNetwork);另一种是结构递归神经网络(RecursiveNeuralNetwork)，它使用相似的网络结构递
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2023-08-03 06:54:54
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人工神经网络——前馈神经网络——多层神经网络——CNN、DNN、DBN。CNN（卷积神经网络）CNN、RNN、LSTM等各种神经网络都是基于FCNN（全连接神经网络）出发的，最基础的原理都是由反向传播而来。反向传播示意图：神经网络的训练是有监督的学习，也就是输入X 有着与之对应的真实值Y ，神经网络的输出Y 与真实值Y 之间的损失Loss 就是网络反向传播的东西。整个网络的训练过程就是不断缩小损失
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2023-09-21 08:21:18
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1、概述 本来想用卷积神经网络来预测点东西，但是效果嘛......，还是继续学习图像类的应用吧～前面学习的神经网络都是一些基础的结构，这些网络在各自的领域中都有一定效果，但是解决复杂问题肯定不够的，这就需要用到深度神经网络。深度神经网络是将前面所学的网络组合起来，利用各自网络的优势，使整体效果达到最优。这一节就简单的记下一些常用的深度神经网络模型，因为tensorflow等框架都将这些网络实现了，
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2023-10-03 20:24:38
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0. 写在前面SuperPoint 是基于自监督训练的特征点检测和描述符提取方法，是2018年MagicLeap发表的一篇文章中提出的。MagicLeap是一个备受争议的做VR的公司，大家如果对他的八卦有兴趣可以看这篇文章：
年度盘点，一文详解Magic Leap 2018年热搜高居不下的原因baijiahao.baidu.com
我在阅读这篇文章的过程中，感觉作者的写作思路
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2023-05-25 14:15:42
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这是个目标检测算法 思想:把目标检测问题作为回归问题处理优点: 速度块，把目标检测问题作为回归问题处理，流程简单，只需输入一张图 模型泛化能力优秀，与DPM,R-NN相比，还是因为利用了整张图的信息 具有全局推理能力，假阳性错误少，即把背景当物体的错误少缺点: 精度与sta相比并不高，对小物体不友好论文的内容摘要我们提出了YOLO，一种新的目标检测方法，重新调整分类目标检测算法的前期工作执行。我们
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2023-08-25 07:27:09
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python实现深层神经网络ANN算法吴恩达第四周课后编程作业首先load一些需要使用的包深层神经网络实现流程一.initialize parameters二.forward propagate1.linear forward2.linear activation forward3.forward model三.compute cost四.backward propagate1.linear b
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2023-10-20 19:12:45
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深度学习CNN算法原理一 卷积神经网络卷积神经网络（CNN）是一种前馈神经网络，通常包含数据输入层、卷积计算层、ReLU激活层、池化层、全连接层（INPUT-CONV-RELU-POOL-FC），是由卷积运算来代替传统矩阵乘法运算的神经网络。CNN常用于图像的数据处理，常用的LenNet-5神经网络模型如下图所示： 该模型由2个卷积层、2个抽样层（池化层）、3个全连接层组成。1.1 卷积
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2024-02-04 10:38:46
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深度学习 一、实验介绍 1.1 实验内容深度学习。 1.2 实验知识点梯度消失问题交叉熵损失函数 1.3 实验环境python 2.7numpy 1.12.1scipy 0.19.0 二、实验步骤 2.1 增加网络的深度shallow.py稍加修改，我们就可以得到一个深度神经网络，修改后的文件我们命令为deep.py：# encoding=utf-8
from layers import *
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2023-10-27 18:33:57
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6.4包围框与置信度YOLO的包围框包围框 我们有 个框，每个框的bb个数为?，分类器可以识别出?种不同的物体， 那么所有整个ground truth的长度为? × ? × (? × 5 + ?) YOLO v1中，这个数量是30 YOLO v2和以后版本使用了自聚类的anchor box为bb, v2版本为? = 5, v3中? =9处理细节—归一化 四个关于位置的值，分别是?, ?, ℎ和?，
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2023-11-13 20:41:25
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# 深度置信网络（DBN）性能指标
深度置信网络（Deep Belief Network，DBN）是一种由多个堆叠的受限玻尔兹曼机（Restricted Boltzmann Machine，RBM）组成的深度学习模型。DBN在许多机器学习任务中表现出色，如图像识别、自然语言处理和推荐系统等。在评估DBN模型性能时，我们通常使用几个常见的指标来量化其表现。本文将介绍这些指标，并提供代码示例来说明如
原创
2023-07-20 20:52:57
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