同或逻辑运算 在吴恩达的机器学习教程中，讲解了同或逻辑运算的神经网络实现原理，我将其用python语言实现一下。异或即相同取1，不同取0，真值表如下：x1x2x1 XNOR x2001100010111神经网络的设计 同或运算的神经网络包括三层：输入层、隐藏层、输出层。首先需要实现以下三个部
转载
2023-07-19 12:55:34
46阅读
参考链接：https://www.toutiao.com/i6432188985530909186/前言神经元卷积神经元（Convolutional cells）和前馈神经元非常相似，除了它们只跟前一神经细胞层的部分神经元有连接。因为它们不是和某些神经元随机连接的，而是与特定范围内的神经元相连接，通常用来保存空间信息。这让它们对于那些拥有大量局部信息，比如图像数据、语音数据（但多数情况下是图像数据
转载
2024-01-18 13:57:30
61阅读
从人脑神经元看喜剧的反应入手讲解人工智能神经网络。
原创
2021-03-31 15:01:50
1988阅读
文章目录背景及应用基础及计算卷积池化感受野卷积神经网络的定义bvbCNN在pytorch中的实现**卷积**：**池化**:标准化数据预处理Batch Normalization有名的卷积网络结构AlexNetpytorch实现**VGG**pytorch实现GoogLeNetpytorch实现ResNetpytorch实现DenseNetpytorch实现卷积神经网络训练技巧数据增强学习率衰减
转载
2023-11-20 09:03:01
175阅读
（一）神经网络算法的总体回顾1、训练一个神经网络，首先要选择一个合适的网络结构： 对于输入层，输入层单元的个数等于特征向量x的维度； 对于输出层，单元个数取决于要分成多少类。比如，你要输出的类型有y属于{1,2,3,…,10}有10种，那么输出层就有10个单元，y=5我们通常输出的就是类似于下面表示的0-1向量； 对于隐藏层，可以只有一个隐藏层，也可以>1个隐藏层。当隐藏层的个数>1时
转载
2024-04-18 21:32:05
611阅读
目录前言一、说话人识别的模型和原理1.系统结构二、语音数据预处理1.语音采集2.音频端点检测3.预加重处理4.分帧前言 随着人类社会的发展，人们对生物识别技术的要求越来越高。语言是包括人在内的生物的内在特征之一。作为一种生物识别技术，它有许多优点。说话人识别技术是一种语音识别技术。其在很多领域已经有了非常重要的应用，比如互联网、远程控制、通信系
转载
2024-03-31 20:21:45
57阅读
CNN（卷积神经网络），是一类包含卷积计算且具有深度结构的前馈神经网络是深度学习的代表算法之一，常常被应用于图像分类与识别、自然语言处理、图像着色、视频内容分类和视频标注等等，以下将介绍卷积神经网络的主要结构。1.1卷积层 卷积层主要是由一些卷积单元一起组成，并且为了优化该神经
转载
2023-10-09 13:50:49
51阅读
CNN基本模块（）CNN由输入和输出层以及多个隐藏层组成，隐藏层可分为卷积层，池化层、激活层和全连通层。1．输入层CNN的输入一般是二维向量，可以有高度，比如，RGB图像2．卷积层卷积层是CNN的核心，层的参数由一组可学习的滤波器（filter）或内核（kernels）组成，它们具有小的感受野，延伸到输入容积的整个深度。 在前馈期间，每个滤波器对输入进行卷积，计算滤波器和输入之间的点积，并产生该滤
转载
2023-11-08 20:48:06
9阅读
输入单元的数量 = 特征x(i)的维度； 输出单元的数量 = 分类问题所要区别的类别个数； 隐藏单元的个数以及隐藏层的数目，一个默认的选项是只是用单个隐藏层，如图最左端的神经网络。如果不止一个隐藏层，同样有一个合理的默认选项，即每一个隐藏层通常都应有相同的单元数。实际上左边这个结构是较为合理的默认结构，而对于隐藏单元的个数则是越多越好，当然计算量也会随之增大。一般来说每个隐藏层所包含的单元数量还
转载
2024-03-05 15:03:46
112阅读
一、前言 我们首先来看一个经典的神经网络结构： 上面的神经网络是有三个部分组成，分别为输入层、隐藏层和输出层。输入层有3个输入单元，隐藏层有4个单元，输出层有2个单元。根据这个神经网络我们说明三点： （1）设计一个神经网络时，输入层与输出层的节点数往往是固定的，而中间层则可以自由指定； （2）神经网络结构图中的拓扑与箭头代表着预测过程时数据的流向，跟训练时的数据流有一
转载
2023-09-21 07:33:16
1186阅读
目录简单介绍卷积层计算参数共享边缘填充输出结构的计算激活函数池化层网络结构整体构成AlexNetVGGNet简单介绍卷积神经网络是一种带有卷积结构的深度神经网络，主要组成为：输入、卷积层、激活函数、池化层、全连接层与输出。与普通的神经网络不一样，卷积神经网络引入了卷积核(filter)的概念。普通神经网络，对于输入的每一个像素都有一个参数来提取该像素点的特征，当输入图片的像素点较少、神经元设置不多
转载
2023-10-08 07:49:47
93阅读
对于网址，我大部分学习的资源和数学公式都是来源于此，强烈推荐学习。对于网址2，我下面的代码就是在其基础上改写的，作者是用matlab实现的，这对于不会matlab的同学而言，会比较费时，毕竟，我们要做的是搞懂卷积神经网络，而不是某一个编程语言。而且最重要的是，我自己想弄明白CNN的前向网络和误差反向传播算法，自己亲自实现一遍，更有助于理解和记忆，哪怕是看着别人的代码学会的。A:下面代码实现是Le
转载
2023-10-13 21:08:00
54阅读
卷积神经网络由一个或多个卷积层、池化层以及全连接层等组成。与其他深度学习结构相比，卷积神经网络在图像等方面能够给出更好的结果。这一模型也可以使用反向传播算法进行训练。相比较其他浅层或深度神经网络，卷积神经网络需要考量的参数更少，使之成为一种颇具吸引力的深度学习结构。 文章目录卷积神经网络1 卷积层（Convolutions）2 池化层(Pooling、Subsampling)3 全连接层（Full
转载
2023-11-24 02:48:57
99阅读
**卷积神经网络（CNN）是深度神经网络模型中的“明星”网络架构。一个标准的卷积神经网络架构主要由卷积层、池化层和全连接层等核心层次构成。1.卷积神经网络基础 1）卷积层卷积层（Convolution Layer）的主要作用是对输入的数据进行特征提取，而完成该功能的是卷积层中的卷积核（Filter）。我们可以将卷积核看作一个指定窗口大小的扫描器，扫描器通过一次又一次的扫描输入的数据，来提取数据中的
转载
2023-11-10 12:37:10
74阅读
目录前言卷积神经网络的基本组成结构一.卷积层1.标准卷积层2.形变卷积3.空洞卷积二.池化层1.最大池化层2.平均池化层三.激活函数1.Sigmoid2.Tanh3.ReLU4.Leaky_ReLU 5.Mish四.损失函数1.回归损失函数2.分类损失函数交叉熵损失函数(CrossEntropy Loss) 平衡交叉熵损失
转载
2023-10-10 11:30:33
134阅读
浅层神经网络神经网络概览最为常见的由输入层、隐藏层和输出层三层构成的神经网络通常被称为双层神经网络，其中输入层为第零层（因为并不把输入层看作是一个标准的层），隐藏层和输出层分别为第一、二层。 隐藏层和输出层是带有参数的，隐藏层有两个相关参数w[1]和b[1]，上标1表示是和第一层隐藏层有关。 接下来的例子里W[1]是一个4x3的矩阵（其中4表示有4个节点，或四个隐藏单元。3表示有三个输入特征），b
转载
2023-10-11 22:39:57
82阅读
人工神经网络是哪一年由谁提出来的人工神经网络是1943年，心理学家W.S.McCulloch和数理逻辑学家W.Pitts提出来。他们通过MP模型提出了神经元的形式化数学描述和网络结构方法，证明了单个神经元能执行逻辑功能，从而开创了人工神经网络研究的时代。1949年，心理学家提出了突触联系强度可变的设想。60年代，人工神经网络得到了进一步发展，更完善的神经网络模型被提出，其中包括感知器和自适应线性元
转载
2024-04-07 20:45:51
19阅读
前馈神经网络、BP神经网络、卷积神经网络的区别与联系一、计算方法不同1、前馈神经网络：一种最简单的神经网络，各神经元分层排列。每个神经元只与前一层的神经元相连。接收前一层的输出，并输出给下一层．各层间没有反馈。2、BP神经网络：是一种按照误差逆向传播算法训练的多层前馈神经网络。3、卷积神经网络：包含卷积计算且具有深度结构的前馈神经网络。二、用途不同1、前馈神经网络：主要应用包括感知器网络、BP网络
转载
2023-09-19 22:06:43
76阅读
一、基本结构 一个简单的两层神经网络的基本结构分为三层：输入层(一般不考虑在内，是数据的样本特征)、隐藏层(包含3个神经元，神经元用⚪表示，神经元是一个非线性单元)、输出层(包含一个神经元，也用⚪表示)。 每个神经元的数学运算一般由两部分组成：线性部分和非线性部分，计算公式如下： 其中，表示线性运算，表示非线性运算，又称激活函数。二、前向传播神经网络前向传播过程，即神经网络从输入层到输出层的计算
转载
2023-09-30 10:51:24
246阅读
本小结整理神经网络。1、神经网络的基本单元是节点，节点是最小单元，网络中用于确定模型的方法称为学习规则。2、节点把加权和传递给激活函数，产生输出。3、输入层与输出层之间的层称为隐藏层，因无法从神经网络外部接触到这一层而得名。4、多层神经网络包含一个输入层、隐藏层以及一个输出层。其中只有一个隐藏层的神经网络被称之为浅层神经网络，含有俩个或者多个隐藏层的多层神经网络被称之为深度神经网络。5、当隐藏层节
转载
2023-10-22 08:21:38
42阅读
