文章目录背景：卷积层池化层摊平KerasCNN学到了什么Deep DreamDeep Style怎么把CNN用在下围棋上为什么可以将CNN用于下围棋CNN更多应用 背景：DNN拿掉一些参数就成CNN 为什么可以这样做每一个神经元只需要图中的一部分就可以识别出想要的模式 更小的区域意味着更少的参数同样的模式也许出现在图片的不同位置 这时参数可以共享对像素进行缩减（例如把奇数行偶数列的都删去）对图像
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2023-12-29 19:03:17
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图注意力神经网络基本原理和代码解读1、 图注意力神经网络(GAT)基本原理1.1、图结构图是计算机中的一种数据结构，图的基本构成单元是顶点 和边。一个图是由多个顶点和多条边所构成的，对于图中的任意两个顶点，如果两个点之间的边是有方向的边，则称为有向图，如果边没有方向，则称为无向图。 在现实生活中，无论是我们的社交网络和目前非常热门的知识图谱，其抽象的结构都是一个图结构。1.2 图注意力神经网络(G
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2023-09-14 13:28:02
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总结自《Python 深度学习》（François Chollet）第5章。可视化卷积神经网络的过滤器想要观察卷积神经网络学到的过滤器，另一种简单的方法是显示每个过滤器所响应的视觉模式。这可以通过在输入空间中进行梯度上升来实现：从空白输入图像开始，将梯度下降应用于卷积神经网络输入图像的值，其目的是让某个过滤器的响应最大化。得到的输入图像是选定过滤器具有最大响应的图像。我们需要构建一个损失函数，其
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2023-09-14 13:34:07
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接上一篇内容，当待分类的图片变得复杂，简单的识别方法可能效果不佳。而卷积神经网络则功能强大，它先对图像进行过滤，而后在进行训练学习，图像过滤后，其特征才能更加明显地凸显出来，我们才能在这基础上识别不同的物品。卷积神经网络（CNN）过滤器其实就是一些乘法器，当你看到像素是192，过滤器是红色的方框中的数值时，就将两个矩阵的对应位置进行相乘，再将乘积数值相加。 过滤器1：留下了竖直的线条。过滤器2：留
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2023-10-12 13:15:48
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与大家每日分享java开发过程中笔记和互联网人工智能技术文章，愿你我互交流，共同成长！深度学习领域，解决图像分类问题，最常用的就是卷积神经网络(Convolutional Neural Network)简称 CNN。之所以称之卷积神经网络，是因为，隐藏层中使用了卷积层，来处理二维(灰度)或三维(RGB)的图像数据。每个卷积层由多个过滤器(Filter)组成，每个过滤器对应一个小矩阵(行列数通常为2
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2023-09-14 13:33:39
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卷积层 卷积层是卷积神经网络中最重要的部分，这个部分被称为过滤器。 过滤器可以将当前神经网络上的一个子节点矩阵转化为下一层神经网络上的一个单位节点矩阵，过滤器所处理的节点矩阵的长和宽都是人工指定的，这个节点矩阵的尺寸也被称为过滤器的尺寸。过滤器处理的矩阵深度和当前层神经网络节点矩阵的深度是一致的，因此过滤器的尺寸只需要指定两个维度。另一个需要人工指定的设置是处理得到的单位节点矩阵的深度，即过滤器的
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2023-08-31 14:41:12
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tensorflow2.0 实现NCF
论文的翻译：一、MF协同过滤的局限性The innerproduct, which simply combines the multiplication of latent features linearly, may not be sufficient to capture the complex structu
基本原理filter（滤波器：带固定权重的神经元，可以是多维 mnk 长×宽×厚）的个数，等于输出的depth。每个filter只关注一个特性/特征数据-->前向传播得出损失-->反向传播更新参数 卷积神经网络最核心的任务就是分类任务。 检索任务或者说推荐，比如找出与某个花同类别的花，什么东西和这个比较像，还有类似淘宝的衣服同款推荐。 Detection做的就是两件事，第
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2023-12-13 22:22:00
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七、激活函数的使用 通过之前的学习我们都了解到了激活函数的作用，现在我们将会讲解一下激活函数在不同的神经网络中的应用： 1、首先是sigmoid 函数： a=11+e−z 它的图像可以表示为： 但是这个激活函数多使用在二分分类输出的神经网络，因为需要寻找1和0值，所以在一般的神经网络中我们很少使用这个激活函数。对应的导数为： g′(z)=a(1−a) 这为后面的计算节省了很多时间。 2
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2024-01-10 20:01:43
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卷积神经网络一、卷积神经网络与BP网络（传统前馈神经网络）相比具有以下特点：（1）、采取局部连接（稀疏连接），减少了所需参数； （2）、可直接处理二维数据，故常被用于图片处理操作； （3）、具有三个基本层——卷积层、池化层、全连接层：卷积层CNN算法常用于图片处理，其中卷积层是通过多个卷积核对输入的图片像素矩阵进行局部连接，通过权值共享与卷积的方式进行图片的特征提取得到特征映射数据。（所以卷积核又
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2023-09-15 15:36:43
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谷歌实际操作已经有3年了为什么还是没有将网络的能力指数增加 原因是为什么 这萝卜还用说 坑一定是现在的神经网络本质就是无法指数级别优化的所以谷歌填坑这么多年仍然没有填好,但是走向正确的道理之前一定是经过错误,才能避免错误的 如果谷歌得到了什么启示,目前的神经网络会得到很大的改进,或者是颠覆的创造.人类的基因也是如此的, 我们的染色体经过不断的自我复制的过程中进步,但是基因不过是一个编码而已真正强大
原创
2022-04-06 10:13:22
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AI领域是一个非常交叉的领域，涉及很多技术：数学、软体、硬件和，尤其还有硬件环节，不过一切来源或输入的入口一般有三个：一个是图像识别和处理是其中一个非常重要的环节，一个是自然语言处理，还有一个就是借口输入。一、这是一个python卷积神经网络的代码（开源）：https://github.com/yangshun2005/CNN_sentence 二、下面是一些基本公式，以备忘：写CNN的
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2023-08-10 17:29:39
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卷积学习网络1.卷积神经网络简介一般的前馈神经网络权重参数矩阵过大，过拟合风险很高，并且在做图像处理时需要将图像展开为向量，这会丢失一些空间信息，于是在此基础上开发出卷积神经网络作为优化。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，与普通前馈神经网络不一样的是，卷积神经网络的输入层为图像数据（32x32x3矩阵）而不是将图像数据展开为向量计算，隐含层不再仅仅是神经层简单的线性非线性
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2023-08-18 20:40:14
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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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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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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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文章目录13.1 Deep Neural Network13.2 Autoencoder13.3 Denoising Autoencoder13.4 Principal Component AnalysisSummary 上节课介绍了神经网络，神经网络的核心是通过一层层的感知器从输入数据中提取模式特征，关键是求解每一层的权重向量，通过反向传播结合梯度下降算法可以很容易的求解出来。那么神经网络应该
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2023-09-22 11:52:05
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1 基本概念BP神经网络是一种通过误差反向传播算法进行误差校正的多层前馈神经网络，其最核心的特点就是：信号是前向传播，而误差是反向传播。前向传播过程中，输入信号经由输入层、隐藏层逐层处理，到输出层时，如果结果未到达期望要求，则进入反向传播过程，将误差信号原路返回，修改各层权重。2 BP神经网络结构BP神经网络包含输入层、隐藏层和输出层，其中，隐藏层可有多个，其中，输入层和输出层的节点个数是固定的（
原创
2021-03-23 20:00:09
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谷歌实际操作已经有3年了为什么还是没有将网络的能力指数增加原因是为什么这萝卜还用说坑一定是现在的神经网络本质就是无法指数级别优化的所以谷歌填坑这么多年仍然没有填好,但是走向正确的道理之前一定是经过错误,才能避免错误的如果谷歌得到了什么启示,
原创
2021-04-22 20:32:04
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卷积神经网络 CNN 文章目录卷积神经网络 CNN一、概述二、卷积的概念三、CNN原理3.1 卷积层3.2 池化层3.3 完全连接层3.4 权值矩阵BP算法3.5 层的尺寸设置四、CNN简单使用五、总结 一、概述 卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）是一种前馈神经网络，它的人工神经元可以响应一部分覆盖范围内的周围单元，对于大型图像处理有出色表现。
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2023-07-10 16:09:28
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