文章目录深度学习Pytorch（八）——神经网络模块（详细）一、PyTorch中的nn包二、使用优化器训练神经网络三、自定义nn模块四、神经网络中的控制流和权重共享 一、PyTorch中的nn包计算图和autograd是十分强大的工具，可以定义复杂的操作并且自动求导，然而对于大规模的网络，autograd太底层（太low），在构建网络的过程中，我们经常要考虑将计算安排成层，其中一些可学习的参数，
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2023-10-04 20:27:54
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在之前的文章里面，我介绍了机器学习的很多经典算法，其中有一个叫做『神经网络』的算法目前最受追捧，因为击败李世石的阿尔法狗所用到的算法实际上就是基于神经网络的深度学习算法。由于其算法结构类似于人脑神经结构，所以人们对他给予了厚望，希望通过神经网络算法实现真正的AI。神经网络（Neural Network(NN)）一个典型的神经网络如下图
image.pn
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2023-10-30 23:54:19
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前言神经网络主要围绕以下四个方面：1）层，多个层组合成网络（或模型）2）输入数据和相应的目标3）损失函数，即用于学习的反馈信号4）优化器，决定学习过程如何进行1. 层神经网络的基本数据结构是层。层是一个数据处理模块，将一个或多个输入张量转换为一个或多个输出张量。有些层是无状态的，但大多数的层是有状态的，即层的权重。权重是利用随机梯度下降学到的一个或多个张量，其中包括网络的知识。简单的向量数据保存在
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2023-09-25 10:36:24
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如何实现golang神经网络包
作为一名经验丰富的开发者，我将向你介绍如何实现一个golang神经网络包。下面是整个实现的流程以及每一步需要做的事情。
流程图如下：
```mermaid
flowchart TD
A[了解神经网络基本知识] --> B[选择一个适合的神经网络库]
B --> C[定义神经网络的结构]
C --> D[初始化神经网络的权重和偏置]
原创
2023-12-26 07:05:09
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# Golang神经网络架构
## 简介
神经网络是一种模拟人脑神经系统的计算模型，通过模拟人脑中的神经元之间的连接和传递信息的方式，实现了一种机器学习和人工智能的算法。最近，Golang成为了一种非常流行的编程语言，其强大的并发性能和简洁的语法使得它成为了构建高性能神经网络的理想工具。
本文将介绍Golang中神经网络的基本架构，并提供一些代码示例来帮助读者理解和实践。
## 神经网络的
原创
2023-09-04 18:36:16
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概要本篇文章的重点就是主要介绍GoogLeNet的网络架构，这个网络架构于2014年由Google团队提出。同时GoogLeNet也在经历了从v1、v2、v3、v4几个版本的改进过程。由于内容较多，因此将我也将在之后几篇博客中进行详细叙述。在本篇博客中主要将介绍GoogLeNet v1的网络架构。一、背景与动机在2012年，AlexNet在ImageNet图像分类竞赛中获得了冠军，这也使得深度学习
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2024-04-08 22:21:52
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神经网络工具箱神经网络工具箱nnnn.Modulenn.functional优化器动态修改学习率参数优化器比较参考文献 神经网络工具箱nn在nn工具箱中有两个重要模块：nn.Model、nn.functional。nn.Modulenn.Module是nn的一个核心数据结构，它可以是神经网络的某个层（Layer），也可以是包含多层的神经网络。在实际使用中，最常见的做法是继承nn.Module，生
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2023-11-06 21:26:56
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python和go比较： 那么，能不能结合两种语言的优势，采用混合框架呢？ 答案是可以的， 混合框架的优势： 结合两种语言的优点，既具有Python语言的多类库、多应用场景的优势，又兼具Go 语言的支持高并发、运行高效的特点。 1)支持传输超大附件（1G以上）； 2)支持数据库读写分离； 3)支持人工智能算法，特别是深度学习算法。 深度学习是机器学习中一种基于对数据进行表征学习的方法。深度学习又可
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2023-08-02 11:56:07
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在学习神经网络之前，我认为弄懂逻辑回归是很有必要的(对于逻辑回归比较陌生的可以看看该作者分类那篇文章(●'◡'●))，因为逻辑回归就相当于神经网络的一个“神经元”，而整个神经网络就是由这些“神经元”构成的。我们知道每个"神经元"的作用是完成一个二分类的任务，那么将这些“神经元”链接起来自然而然是为了完成一个多分类的任务，这也就是神经网络的作用了。为了方便后面分享内容的理解
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2023-08-24 15:33:01
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我的Go+语言初体验——Go+语言构建神经网络实战手写数字识别0. 前言1. 神经网络相关概念2. 构建神经网络实战手写数字识别2.1 构建神经网络2.1.1 节点计算2.1.2 激活函数2.1.3 网络架构2.2 读取手写数字MNIST数据集2.3 训练神经网络2.3.1 前向计算2.3.2 反向传播2.4 评估神经网络3. 程序运行后记 0. 前言看了官方文档，发现 Go+ 完全兼容 Go
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2023-08-30 21:40:48
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神经网络模型有很多种类，MATLAB都有现成的函数。我只学了最简单的一种bp网络，写个模板方便后来使用。以下引用了大神博客里的一篇文章：1. 数据预处理 在训练神经网络前一般需要对数据进行预处理，一种重要的预处理手段是归一化处理。下面简要介绍归一化处理的原理与方法。(1) 什么是归一化？ 数据归一化，就是将数据映射到[0,1]或[-1,1]区间或更小的区间，比如(0.1,0.9
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2023-10-28 03:01:41
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在卷积神经网络中，我们经常会碰到池化操作，而池化层往往在卷积层后面，通过池化来降低卷积层输出的特征向量，同时改善结果（不易出现过拟合）。为什么可以通过降低维度呢？因为图像具有一种“静态性”的属性，这也就意味着在一个图像区域有用的特征极有可能在另一个区域同样适用。因此，为了描述大的图像，一个很自然的想法就是对不同位置的特征进行聚合统计，例如，人们可以计算图像一个区域上的某个特定特征的平均
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2023-11-06 20:38:34
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图源：百家号机器学习是人工智能领域的一个分支，它结合了神经网络来创建一些人们日常使用的优秀软件。 如果你使用百度查找的相关资料，则使用了百度的神经网络，该神经网络会根据给出的关键词对相关度最高的网页进行排名。如果你最近要买东西访问过淘宝官网，那么该网站推荐的所有产品都是由神经网络管理的。 即便是现在，当使用手机时，也可能会遇到一种便利生活的神经网络。神经网络无所不在，它们以不同
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2023-12-28 18:47:47
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一、BP神经网络这里介绍目前常用的BP神经网络，其网络结构及数学模型如下：x为 n 维向量， y 为 n 维向量，隐含层有 q 个神经元。假设 N 有个样本数据，??,??,?=1,2,…?{y(t),x(t),t=1,2,…N}。从输入层到隐含层的权重记为： ???(?=1,2,..,?,?=1,2,…?)W_ki (k=1,2,..,q,i=
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2023-07-06 14:59:24
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一、神经网络介绍: 神经网络算法参考人的神经元原理(轴突、树突、神经核)，在很多神经元基础上构建神经网络模型，每个神经元可看作一个个学习单元。这些神经元采纳一定的特征作为输入，根据自身的模型得到输出。 图1 神经网络构造的例子（符号说明：上标[l]表示与第l层；上标（i）表示第i个例子；下标i表示矢量第i项)图2 单层神经网络示例 神经元模型是先计算一个线性函数（z=Wx+b
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2023-07-03 16:47:50
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第三章 神经网络上一章中我们学习了感知机，感知机的优势是即便对于复杂的函数，感知机也隐含着能够表示它的可能性，但是确定合适的、能够符合预期输入与输出的权重，需要人工进行，这是感知机的劣势所在。神经网络的出现解决了感知机的劣势。具体而言，神经网络的一个重要性质是它可以自动地从数据中学习权重参数。3.1神经网络的结构如图3-1所示，最左边的一列称为输入层，最右边的一列称为输出层，中间的一列称为中间层，
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2023-09-06 18:49:26
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1.Beego框架简述beego简介beego 是一个快速开发 Go 应用的 HTTP 框架，他可以用来快速开发 API、Web 及后端服务等各种应用，是一个 RESTful 的框架，主要设计灵感来源于 tornado、sinatra 和 flask 这三个框架，但是结合了 Go 本身的一些特性（interface、struct 嵌入等）而设计的一个框架。beego 的架构beego 的整体设计架
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2024-01-21 00:47:00
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一、写在前面这部分内容应该算是近几年发展中最基础的部分了，但是发现自己忘得差不多了，很多细节记得不是很清楚了，故写这篇博客，也希望能够用更简单清晰的思路来把这部分内容说清楚，以此能够帮助更多的朋友，对于理解错误的地方也希望各位能够留下宝贵的意见，觉得不错别忘了点赞鼓励一下。有条件的童鞋可以看看这篇论文，详细的说明了RNN、LSTM、GRU的计算过程，个人认为如果是要走学术方向的朋友值得细读这篇论文
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2023-11-29 17:57:26
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2015年何凯明提出的152层ResNet，获得了ILSVRC比赛图像识别的冠军（top1误差3.6%），同时也使得卷积神经网络有了真正的“深度”。随着网络深度的增加，训练变得愈加困难，这主要是因为在基于随机梯度下降的网络训练过程中，误差信号的多层反向传播非常容易引发“梯度弥散”（梯度过小会使回传的训练误差信号极其微弱）或者“梯度爆炸”（梯度过大导致模型出现NaN）的现象。目前一些特殊的权重初始化
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2024-01-11 17:36:06
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在前面的学习中,已经学习了最基本的神经网络搭建过程，现在来总结一下，将神经网络的搭建形成模块化。 前向传播：由输入到输出，搭建完整的网络结构 。即搭建模型的计算过程，可以根据输入给出相应的输出。描述前向传播的过程需要定义三个函数1. &
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2023-09-07 18:18:33
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