import numpy
import scipy.special #想要使用S函数，必须导入这个包
#完整的神经网络代码
class neuralNetwork:
def __init__(self,inputnodes,hiddennodes,outputnodes,learningrate):
#初始化神经网络
self.inodes=inputnodes
转载
2023-11-21 18:34:15
263阅读
目录1.概念及工作原理2.（一维、二维、三维）的工作原理及应用领域1.概念及工作原理1998年法国学者Yann LeCun将卷积运算与神经网络结合，提出著名的卷积神经网络。随后在2012年深度卷积神经网络一炮而红。卷积神经网络（Convolutional Neural Networks），通常简称为CNN，是一类包含卷积运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。CNN具有表征学习
转载
2023-07-11 12:41:46
126阅读
DNN（深度神经网络算法）现在是AI社区的流行词。最近，DNN 在许多数据科学竞赛/Kaggle 竞赛中获得了多次冠军。自从 1962 年 Rosenblat 提出感知机（Perceptron）以来，DNN 的概念就已经出现了，而自 Rumelhart、Hinton 和 Williams 在 1986 年发现了梯度下降算法后，DNN 的概念就变得可行了。直到最近 DNN 才成为全世界 AI/ML
转载
2023-07-20 13:11:00
147阅读
在笔记 1 和 2 里笔者使用 numpy 手动搭建了感知机单元与一个单隐层的神经网络，理解了神经网络的基本架构和传播原理，掌握了如何从零开始手写一个神经网络。但以上仅是神经网络和深度学习的基础内容，深度学习的一大特征就在于隐藏层之深。因而，我们就这前面的思路，继续利用 numpy 工具，手动搭建一个 DNN 深度神经网络。 &
转载
2023-11-02 07:26:27
397阅读
各位同学好，今天和大家分享一下如何使用 Tensorflow 构建 ConvNeXt 卷积神经网络模型。论文地址：https://arxiv.org/pdf/2201.03545.pdf完整代码在我的Gitee中：https://gitee.com/dgvv4/neural-network-model/tree/master/21年Transformer频频跨界视觉领域，先是在图像分类上被谷歌Vi
转载
2024-01-21 05:52:31
374阅读
深度卷积生成对抗网络的无监督表示学习近年来，卷积网络的监督学习在计算机视觉应用中得到了广泛的应用。相比之下，使用中枢神经系统的无监督学习受到的关注较少。在这项工作中，我们希望帮助弥合监督学习和非监督学习的中枢神经系统之间的差距。我们引入了一类称为深度卷积生成对抗网络(DCGANs)的CNNs，它们具有一定的体系结构约束，并证明了它们是无监督学习的强有力的候选对象。在各种图像数据集上进行训练，我们展
转载
2023-12-14 10:46:55
335阅读
PNN.py#!/usr/bin/env python
# encoding: utf-8
import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F
# 定义一个全连接层的神经网络
class DNN(nn.Module):
def __init__(self, hidden_units, dropout=0.
转载
2024-01-27 19:22:45
78阅读
人工神经网络算法是模拟人的神经网络的一种算法.该算法像人一样，具有一定的学习能力。人工神经网络可以学会它所能表达的任何东西.该算法在模拟人类抽象思维方面较传统的算法具有优势，如图像识别 (人脸识别，车牌识别)， 声音识别方面已经有成熟的运用。 举个简单的例子可以说明人工神经网络和传统算法的差别所在 (等会也要实现):假设要解决这个问题: 写一个程序， 判断 0, 1, 2, 3 ...
转载
2023-07-19 12:56:19
132阅读
神经网络编程步骤 （1）寻找对结果产生影响的各种指标，假设有m个 （2）寻找样本n个，构造矩阵m*n，其对应的标准输出是n*1 (3)将上述m*n与n*1分别带入网络中训练，类似于下列代码中的P与T （4）输入新的数据进行仿真，类似于下列代码中的P2；%traingd
clear;
clc;
P=[-1 -1 2 2 4;0 5 0 5 7];
T=[-1 -1
转载
2023-06-02 23:05:02
0阅读
文章目录一、NNLM简单介绍二、NNLM词语预测代码1. 导入包2. 文本数据处理3. 自定义mini-batch迭代器 4. 定义NNLM模型1. 定义模型结构2. NNLM参数设置5. 输入数据并完成训练 6. 预测一、NNLM简单介绍 NNLM：Neural Network Language Model，神经网络语言模型。源自Bengio等人于200
转载
2023-10-30 23:17:21
86阅读
3D特征图表示为 [H x W x D],其中 H是高度，W是宽度，D是深度。理解3D特征图是打开卷积层的钥匙，3D特征图可以看作D个2D数据，每个2D数据的尺寸均是 [H x W]，称为特征图，3D特征图总共有D特征图。升级做法如下：每个特征图都分别与一个卷积核进行卷积运算，这样就得到D个特征图，这D个特征图先进
转载
2023-08-05 18:26:57
166阅读
我们在设计机器学习系统时，特别希望能够建立类似人脑的一种机制。神经网络就是其中一种。但是考虑到实际情况，一般的神经网络（BP网络）不需要设计的那么复杂，不需要包含反馈和递归。 人工智能的一大重要应用，是分类问题。本文通过分类的例子，来介绍神经网络。 1.最简单的线性分类 z=ax+by+c 这是一个分类器，输入(x,y)，那么，要求的参数有三个:a,b,c。另外注意c的作用，如果没有c，这
转载
2023-08-07 14:46:26
93阅读
话不多说，直接分享几个可执行的神经网络代码，仅供学习交流%BP神经网络matlab源程序代码
%******************************%
%学习程序
%******************************%
%======原始数据输入========
p=[2845 2833 4488;2833 4488 4554;4488 4554 2928
转载
2024-02-17 08:10:29
278阅读
点赞
背景2003年，Bengio首次提出Neural Network Language Model(NNLM), 开创了神经网络运用在语言模型的先河，论文 《A Neural Probabilistic Language Model》 上一章提到传统的统计语言模型的缺点，在高维的情况下，由于N元组的稀疏问题，传统的语言模型需要花大量时间解决平滑，插值等问题；N受限于算力，不大的时候文本的长距离依赖关系
转载
2023-07-14 16:47:32
111阅读
首先讲一下什么是BN：BN是由Google于2015年提出，这是一个深度神经网络训练的技巧，它不仅可以加快了模型的收敛速度，而且更重要的是在一定程度缓解了深层网络中“梯度弥散”的问题，从而使得训练深层网络模型更加容易和稳定。所以目前BN已经成为几乎所有卷积神经网络的标配技巧了。从字面意思看来Batch Normalization（简称BN）就是对每一批数据进行归一化，对于训练中某一个batch的数
转载
2023-10-10 14:31:06
57阅读
1.算法原理就是FP和BP算法，采用的梯度下降更新梯度。2.算法的loss函数还是交叉熵函数，也是常用的分类loss函数。3.训练数据集是使用的mnist数据集28*28的手写数字灰度图片，用csv文件保存的结构数据，格式如下，第一个列是label，后面784个列是每个像素的值。4.目前没有写算法说明，回头再更吧，算法有详细的注释。import numpy as np
# 基于交叉熵的loss函
转载
2023-08-13 18:12:14
140阅读
本章简要介绍神经网络的计算，特别是卷积神经网络，重点介绍理解和使用MatConvNet所需的概念。2.1 概述神经网络（NN）是将数据x（例如图像）映射到输出矢量y（例如图像标签）的函数。函数g = fL◦…◦f1是一系列简单函数fl的组合，称为计算块或图层。令x1，x2，…，xL为网络中每一层的输出，令x0 = x表示网络输入。通过应用具有参数wl的函数fl，从先前的输出xl-1计算每个中间输出
转载
2023-08-03 15:11:49
40阅读
一、原理讲解1. 卷积神经网络的应用分类（分类预测）检索（检索出该物体的类别）检测（检测出图像中的物体，并标注）分割（将图像分割出来）人脸识别图像生成（生成不同状态的图像）自动驾驶等等。。。 2. 传统神经网络与卷积神经网络比较传统神经网络采用的是全连接神经网络，权重矩阵的参数太多，导致速度减慢，也会产生过拟合。卷积神经网络通过卷积核，大大降低了参数个数。实现局部关联，参数共享的效果。&
转载
2023-07-09 08:58:40
99阅读
图像识别实战(三)----DNN讲解及代码实现DNN-----Deep Neural Networks------深度神经网络代码实现class MyDNN(fluid.dygraph.Layer):
def __init__(self):
super(MyDNN,self).__init__()
self.hidden1 = Linear(100,65,a
转载
2023-11-09 08:28:29
142阅读
机器学习中有一个重要的算法，那就是人工神经网络算法，听到这个名称相信大家能够想到人体中的神经。其实这种算法和人工神经有一点点相似。当然，这种算法能够解决很多的问题，因此在机器学习中有着很高的地位。下面我们就给大家介绍一下关于人工神经网络算法的知识。1.神经网络的来源我们听到神经网络的时候也时候近一段时间，其实神经网络出现有了一段时间了。神经网络的诞生起源于对大脑工作机理的研究。
转载
2023-08-24 20:37:33
71阅读
