出品：贪心科技
作者: 山南 阅读人群：想了解卷积神经网络基本概念 1.1 背景2.1 神经网络 2.1.1 感知机2.1.2 激活函数2.1.3 反向传播2.2 卷积的定义2.3 卷积的Stride步长2.4 Padding2.5 Pooling池化层2.6 ReLU(Rectified Linar Unit)修正线性单元2.7 Dropout2.8 So
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2023-10-13 00:00:26
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卷积神经网络实例经典卷积网络LeNet-5，1980年代的。AlexNetVGG-16残差网络1*1卷积Inception网络 经典卷积网络LeNet-5，1980年代的。该网络可以识别图片中的手写数字，是针对灰度图像训练的AlexNet首先使用一张2272273的图片做输入，第一层使用96个1111的过滤器，步长s为4，得到555596的输出，然后用33的过滤器，步长为2，进行最大池化操作，输
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2023-09-13 23:31:10
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神经网络应用实例
# 简介
神经网络（Neural Network）是一种模拟大脑神经元之间相互连接的计算模型，它通过学习和训练来进行模式识别、分类和预测等任务。神经网络在各个领域中都有广泛的应用，包括计算机视觉、自然语言处理、语音识别等。本文将介绍神经网络的基本原理和一些常见的应用实例，并给出相应的代码示例。
# 神经网络原理
神经网络由神经元和它们之间的连接组成。每个神经元接收来自其他
原创
2023-09-08 09:26:13
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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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神经网络算法实例说明有哪些？在网络模型与算法研究的基础上，利用人工神经网络组成实际的应用系统，例如，完成某种处理或模式识别的功能、构作专家系统、制成机器人、复杂系统控制等等。纵观当代新兴科学技术的发展历史，人类在征服宇宙空间、基本粒子，生命起源等科学技术领域的进程中历经了崎岖不平的道路。我们也会看到，探索人脑功能和神经网络的研究将伴随着重重困难的克服而日新月异。卷积神经网络通俗理解人体神经网络
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2023-08-14 16:58:03
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人工神经网络的应用人工神经网络（Artificial Neural Network，简称ANN ），以数学模型模拟神经元活动，是基于模仿大脑神经网络结构和功能而建立的一种信息处理系统。人工神经网络具有自学习、自组织、自适应以及很强的非线性函数逼近能力，拥有强大的容错性。它可以实现仿真、预测以及模糊控制等功能。是处理非线性系统的有力工具。它是物流合作伙伴选择方法中合作伙伴选择的神经网络算法的另一种名
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2023-10-30 23:09:23
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# RBF神经网络实例应用
## 简介
在本文中，我将向你介绍如何实现RBF（径向基函数）神经网络实例应用。RBF神经网络是一种灵活的神经网络模型，适用于模式识别、函数逼近和时间序列预测等任务。我们将按照以下流程进行实现：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1 | 数据准备 |
| 2 | 模型构建 |
| 3 | 模型训练 |
| 4 | 模型评估 |
| 5 |
原创
2023-08-30 15:48:58
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# 神经网络简单应用实例
## 一、整体流程
为了帮助你理解神经网络的简单应用实例，我将按照以下步骤进行讲解：
| 步骤 | 操作 |
| ------ | ------ |
| 1 | 导入必要的库 |
| 2 | 准备数据集 |
| 3 | 构建模型 |
| 4 | 编译模型 |
| 5 | 训练模型 |
| 6 | 模型评估 |
| 7 | 进行预测 |
接下来，我会逐个步骤进行讲解
原创
2023-09-05 07:38:02
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“ 此篇介绍如何使用C++加载OpenCV DNN模块库来调用深度神经网络模型以及一些应用”目前，深度神经网络广泛应用于用于图像处理的各个领域，OpenCV4丰富了DNN模块，增加了与深度神经网络相关的函数及比较前沿的算法，以下就此展开描述：>注意：此篇不对如何训练出深度神经网络模型做出概述！后续会单独出文说明。以下，围绕对深度神经网络模型的应用。软硬件环境：Ubuntu20.04
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2023-09-05 22:24:18
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# 导包
import numpy as np
# 前向传播函数 H = X * W1 + b1 对应下面程序当中的x, w, b
# 前向传播函数
# - x：包含输入数据的numpy数组，形状为（N，d_1，...，d_k）
# - w：形状为（D，M）的一系列权重
# - b：偏置，形状为（M，）
# 程序中的输入参数x，其形状可以是（N，d_1，...，d_k)
# 比如说x是一个4行2列
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2023-08-30 22:50:23
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神经网络(neural network)是深度学习中一种非常重要的模型，关于神经网络更详细的介绍呢，这里就不介绍了，可以自行搜索了解。文章主要整理了7个神经网络的实战项目，相信对神经网络学习者会有所帮助~该项目最终将基于BP神经网络实现一个手写字符识别系统，系统会在服务器启动时自动读入训练好的神经网络文件，如果文件不存在，则读入数据集开始训练，用户可以通过在html页面上手写数字发送给服务器来得到
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2023-06-08 13:12:11
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今天我们来做一个神经网络学习的实战。这是一套可以说是神奇的操作 —— 因为它简直是出乎意料地简单。你会感慨，为什么这么复杂的问题，居然能用这么一个简单粗暴的方法就解决了。在我看来这绝对是一个工程上的幸运发现。很多发明创造都是工程师偶然鼓捣出来的。喷气式发动机到底是什么原理？到现在人们也没说清楚。阿司匹林为什么有这样和那样的疗效？医学研究还得继续做实验。神经网络计算就是这么一种发明，计算机科
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2023-10-20 15:04:14
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入坑GAN，首先需要理由，GAN能做什么，为什么要学GAN。 GAN的初衷就是生成不存在于真实世界的数据，类似于使得 AI具有创造力或者想象力。应用场景如下： AI作家，AI画家等需要创造力的AI体； 将模糊图
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2023-11-13 14:32:04
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一、自组织竞争学习神经网络模型（无监督学习）（一）竞争神经网络在竞争神经网络中，一层是输入层，一层输出层，输出层又称为竞争层或者核心层。在一次输入中，权值是随机给定的，在竞争层每个神经元获胜的概率相同，但是最后会有一个兴奋最强的神经元。兴奋最强的神经元战胜了其他神经元，在权值调整中，其兴奋程度得到了进一步的加强，而其他神经元保持不变，竞争神经网络通过这种竞争学习的方式获取训练样本的分布信息，每个训
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2024-01-13 13:53:53
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神经网络定义人工神经网络，简称神经网络，在机器学习和认知科学领域，是一种模仿生物神经网络（动物的中枢神经系统，特别是大脑）的结构和功能的数学模型或计算模型，用于对函数进行估计或近似。为了描述神经网络，我们先从最简单的神经网络讲起，这个神经网络仅由一个“神经元”构成，以下即是这个“神经元”的图示： 可以看出，这个单一“神经元”的输入－输出映射关系其实就是一个逻辑回归（logistic regres
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2023-08-13 20:06:33
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竞争神经网络 结构上和RBF等网络是比较像的。这里的距离是负数距离，||ndist||中带一个n，表示negative。在matlab中计算方法是ngedist。 它的计算过程是：待分类样本输入后，和样本（就是输入权值向量IW）计算负距离。||ndist||计算后输出是S1x1维的列向量，列向量中每个元素为输入向量p和IW距离的负数。之后，再和一个阈值b1相加，得到n1。接下来就进入了最重要的
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2023-10-10 21:20:49
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原文中有更详尽的对RNN原理的介绍，形象生动，值得一看。本文是我在读原文代码时作的批注，有更详细的解释和注释，看起来更容易一些。 这个RNN模型的目的是计算两个八位二进制数的和，有进位。 顺便说一句，synapse是突触的意思，很形象。文末有出现在代码中numpy的函数的解释。我们现在使用循环神经网络去建模二进制加法。你看到下面的序列了么？上边这俩在方框里的，有颜色的1是什么意思呢？ 框
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2023-12-01 10:38:14
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神经网络是许多现代人工智能 (AI) 应用的核心。人工神经网络 (ANN) 是一个松散地基于大脑结构的模型：它由称为神经元的连接元素组成，每个连接都有一个数值权重。卷积神经网络 (CNN) 是一种特殊类型的人工神经网络，可以解决计算机视觉 (CV) 问题，例如图像分类、对象检测和一般识别。CNN 的主要构建块是卷积层。这些层由提取图像中相关特征的小过滤器组成，每一层都根据前一层的输入提取更多抽象特
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2023-11-13 16:31:39
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卷积神经网络是近些年逐步兴起的一种人工神经网络结构, 因为利用卷积神经网络在图像和语音识别方面能够给出更优预测结果, 这一种技术也被广泛的传播可应用. 卷积神经网络最常被应用的方面是计算机的图像识别, 不过因为不断地创新, 它也被应用在视频分析, 自然语言处理, 药物发现, 等等. 前期最火的 Alpha Go, 让计算机看懂围棋, 同样也是有运用到这门技术.卷积 和 神经网络我们来具体说说卷积神
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2023-10-11 15:46:31
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深度卷积网络：实例探究(Deep convolutional models: case studies)为什么要进行实例探究？（Why look at case studies?）LeNet-5网络，我记得应该是1980年代的，经常被引用的AlexNet，还有VGG网络。这些都是非常有效的神经网络范例，当中的一些思路为现代计算机视觉技术的发展奠定了基础。论文中的这些想法可能对你大有裨益，对你的工作
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2023-10-13 00:22:56
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