在本文中，我们主要关注模型的应用，而具体的网络设计并不是我们这里特别感兴趣的。社会影响的预测社会影响预测侧重于朋友之间行为的影响，尤其是在社交网络中。例如，如果一些社交网络上的朋友买了一件衣服，他/她会不会也买呢?以社交图作为输入，DeepInf为用户学习网络嵌入(一种潜在的社会表征)。结合下面(d)中手工制作的特征，对社会影响进行预测，比如v是否也会观看广告片段(步骤f)。在训练过程中，将预测结
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2023-08-10 11:24:28
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引言这段时间花了不少精力在了解人工神经网络（ANN），对其设计思想和基本算法有了一定的了解，把相关知识整理如下，一方面梳理思路，增强理解，另一方面也希望对想了解ANN的人有点帮助。1 时代大背景首先，我们了解以下人工神经网络的发展历史。1943年，神经科学家和控制论专家Warren McCulloch和逻辑学家Walter Pitts基于数学和阈值逻辑算法创造了一种神经网络计算模型；
1957年，
简单循环神经网络 文章目录简单循环神经网络RNN的结构简单循环网络循环神经网络的通用近似定理pytorch中rnn的使用参数输入输出示例参考 在前馈神经网络中，信息的传递是单向的，因此前馈神经网络难以处理时序序列这种会依赖于过去一段时间输出的的任务，如视频、文本、语音等。而且前馈神经网络的输入尺寸是固定的，但时序序列是不固定的，此时循环神经网络应运而生。 循环神经网络（Recurrent Neu
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2023-08-25 20:16:58
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文章目录一、深度学习视觉应用1.语义分割2.风格迁移3.人脸识别二、循环神经网络1.基本循环神经网络 一、深度学习视觉应用 随着深度学习神经网络的发展和计算机存储与运算能力的提高，深度学习在视觉信息方面的应用越来越广泛。目前的热点领域有：目标检测、语义分割、风格迁移、人脸识别等。1.语义分割 图片分类的任务是给定一张图片，确定图片中主体部分的类别；目标检测的任务是确定图片中多个物体的分类及其
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2023-12-09 19:48:32
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GNN有许多跨不同任务和领域的应用。尽管通用任务可以由每个类别的GNN直接进行处理，包括节点分类、图像分类、网络嵌入图形生成和时空图预测，其他一般的与图数据相关的任务（如节点集群，链接预测和图分区等），也可以通过GNN来实现。下面详细介绍了基于以下研究领域的一些应用。 1.3.1 计算机视觉：GNN在计算机视觉中的应用包括场景图生成、点云分类和动作识别。场景图生成： 使用GNN识别物体之间的语义关
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2023-09-14 12:32:43
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文章目录RNN是什么1.循环神经元2.记忆单元3.输入输出序列LSTM长期记忆单元（ 对记忆加上“时效”的RNN）GRU门限循环单元自然语言处理（LSTM和GRU的成名作） RNN是什么1.循环神经网络擅长预测未来； 2.循环神经网络因其特定结构可以分析时间序列数据，比如预测股票价格起伏，可以在自动驾驶中预测汽车运动轨迹避免事故，可以用来识别语音，情感分析，翻译等工作，甚至可以“创作”。1.循环
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2023-11-24 00:59:09
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4.1 人脸识别Verification(1) Input image，name/ID (2) Output whether the input image is that of the claimed personRecognition(1) Has a database of k persons (2) Get an input image (3) Output ID if the im
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2023-12-14 09:38:57
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深度学习笔记之循环神经网络——基于循环神经网络模型的简单示例引言文本表征：
One-hot
\text{One-hot}
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2023-10-23 22:32:12
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一、为什么不用标准神经网络？在前面一节中，我们构件了输入x和输出y，如果使用标准神经网络，可以得到如下的网络结构图： 但是，事实证明效果并不好，主要问题如下：输入和输出通常会有不同的长度（和不相等），如果用0来填充长度（padding），也不是一种好的表达方式这种DNN结构并不能共享文本不同位置上学到的特征，举个简单的例子就是，如果网络能识别出不同位置的Harry名就太好了，这个和CNN类似，希望
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2023-11-09 18:14:41
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4.1 人脸识别Verification(1) Input image，name/ID (2) Output whether the input image is that of the claimed personRecognition(1) Has a database of k persons (2) Get an input image (3) Output ID if the im
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2023-12-14 10:49:24
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【前馈神经网络】 前馈神经网络也叫做全连接网络。缺点：在图像识别中会将多维向量平铺成一维向量，会丢失像素点之间的距离关系。无法将局部的权重应用到其他位置，带来的后果就是，如果在一个图像的右上角有一只猫，可以正确分类；当这只猫出现在左下角时，无法正确识别。（没有平移不变性）【卷积神经网络】卷积神经网络就是让权值在不同位置共享的神经网络。（卷积神经网络解决了前馈神经网络的什么问题？）局部连接空间共享【
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2023-10-10 11:35:36
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光栅尺位移传感器本篇作为光栅尺位移传感器介绍的开篇文章，主要根据前人的经验，做个简单介绍，主要包含以下几点：光栅尺的结构光栅尺的工作原理莫尔条纹莫尔条纹光电信号质量莫尔条纹的特点光栅尺位移传感器（光栅尺传感器）是利用光栅的光学原理工作的测量反馈装置。光栅尺经常应用于数控机床的闭环伺服系统中，可用作直线位移或者角位移的检测。其测量输出的信号为数字脉冲，具有检测范围大，检测精度高，响应速度快的特点。光
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2023-11-27 11:16:29
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前言下面将介绍几种卷积神经网络的经典网络:LeNetAlexNetVGGNiNGoogleNetResNetDenseNet一、LeNetLeNet网络有：卷积层 2个，池化层 2个，全连接层：3个（其中包含输出层）。图示如下：1、
net = nn.Sequential()
net.add(nn.Conv2D(channels = 6,kernel_size = 5,activa
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2023-11-27 09:56:59
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文章目录循环神经网络循环神经网络中的激活函数循环神经网络中能否使用ReLU作为激活函数循环神经网络的梯度消失问题循环神经网络为什么会出现梯度消失或梯度爆炸？有哪些改进方案LSTMLSTM是如何实现长短期记忆功能的?LSTM里各模块分别使用什么激活函数，可以使用别的激活函数吗？门控循环单元GRUSeq2Seq什么是Seq2Seq模型？Seq2Seq模型有哪些优点？注意力机制Seq2Seq模型引入注
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2023-10-22 08:32:09
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newff函数<1>newff函数语法 newff函数参数列表有很多的可选参数，具体可以参考Matlab的帮助文档，这里介绍newff函数的一种简单的形式。语法：net = newff ( A, B, {C} ,‘trainFun’)参数：A：一个n×2的矩阵，第i行元素为输入信号xi的最小值和最大值；B：一个k维行向量，其元素为网络中各层节点数；C：一个k维字符串行向量，每一分量为对
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2023-07-04 15:45:28
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神经网络中数据从数据层到最后输出层的流动过程其实就是数据从一种形态到另一种形态，从一个维度到另一个维度的变换过程，例如在Minst数据集训练中，就是把28*28维的图像数据经过变换，映射成0~9之间的一个数字。完成这种数据变换的一个重要工具就是激活函数。
一个典型的人工神经元的模型可以用下图表述：
图中X1~Xn是神经元的输入信号；θ表示一个阈值，或称为偏置（bias），偏置的设置是为了正
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2017-07-27 23:45:00
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一、数据介绍本次实验采用的数据集是SNLI数据集，是 500,000 标记为英语的句子对。包括蕴含、矛盾，中立三种。 蕴含: 可以通过前提推断出假设。 矛盾: 可以推断出与假设相反。 中立: 所有其他情况。 下载数据集：import collections
from d2l import mxnet as d2l
from mxnet import gluon, np, npx
npx.set_n
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2023-11-02 13:11:29
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人工神经网络的许多算法已在智能信息处理系统中获得广泛采用，尤为突出是是以下4种算法：ART网络、LVQ网络、Kohonen网络Hopfield网络，下面就具体介绍一下这这四种算法：1．自适应谐振理论(ART)网络自适应谐振理论(ART)网络具有不同的方案。一个ART-1网络含有两层一个输入层和一个输出层。这两层完全互连，该连接沿着正向(自底向上)和反馈(自顶向下)两个方向进行。当ART-1网络在工
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2023-08-21 21:23:16
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不同的人工神经网络模型各有什么作用人工神经网络的优点人工神经网络是崭新且令人兴奋的研究领域，它有很大的发展潜力，但也同时遭受到一些尚未克服的困难。其优点可列举如。1.可处理噪声:一个人工神经网络补训练完成后，即便输入的数据中有部分遗失，它仍然有能力辨认样本。2.不易损坏:因为人工神经网络以分布式的方法来表示数据，所以当某些单元损坏时，它依然可以正常地工作。3.可以平行处理。4.可以学习新的观念。5
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2023-10-31 19:19:51
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人工神经网络概述及其在分类中的应用举例人工神经网络(ARTIFICIAL NEURAL NETWORK，简称ANN)是目前国际上一门发展迅速的前沿交叉学科。为了模拟大脑的基本特性，在现代神经科学研究的基础上，人们提出来人工神经网络的模型。人工神经网络是在对人脑组织结构和运行机智的认识理解基础之上模拟其结构和智能行为的一种工程系统。神经网络在2个方面与人脑相似：(1) 人工神经网络获取的知识是从外界
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2023-09-27 19:49:54
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