神经网络

感受野 Receptive Field 卷积核输出的 feature map 特征图中某个节点对应其输入图像的区域大小即为该位置的感受野。 感受野相关的性质： 感受野越大，说明其接触的原始图像的范围越大，意味着其包含着更加全局、语义信息更丰富的特征； 感受野越小，说明其包含的特征更关注局部细节； 感 ......

全文链接:https://tecdat.cn/?p=33760 原文出处：拓端数据部落公众号 概述： 众所周知，心脏疾病是目前全球最主要的死因。开发一个能够预测患者心脏疾病存在的计算系统将显著降低死亡率并大幅降低医疗保健成本。机器学习在全球许多领域中被广泛应用，尤其在医疗行业中越来越受欢迎。机器学习 ......

beginning今天给小伙伴们介绍一个高级的分类方法——卷积神经网络CNN，并学习用CNN实现图像的分类。作为深度学习的基础，CNN可太重要了呐，在图像分类、目标检测、目标跟踪、语义分割、实例分割等领域随处可见它的身影。废话不多说啦，如果你也对CNN感兴趣的话，赶紧跟我一起愉快的看下去叭🍭🍭� ......

原文链接：http://tecdat.cn/?p=23689 最近我们被客户要求撰写关于LSTM的研究报告，包括一些图形和统计输出。 本文探索Python中的长短期记忆（LSTM）网络，以及如何使用它们来进行股市预测 （ 点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。 在本文中，你将看到如何使用一个被称为 ......

神经网络（neural network）是一种模拟人脑神经思维方式的数据模型，神经网络有多种，包括BP神经网络、卷积神经网络，多层感知器MLP等，最为经典为神经网络为多层感知器MLP（Multi-Layer Perception），SPSSAU默认使用该模型。类似其它的机器学习模型（比如决策树、随机 ......

1.算法运行效果图预览 2.算法运行软件版本 MATLAB2022A 3.算法理论概述 在无线通信系统中，调制信号的识别是一项重要的任务。通过识别接收到的信号的调制方式，可以对信号进行解调和解码，从而实现正确的数据传输和通信。卷积神经网络（Convolutional Neural Network，C ......

TorchLens：可用于可视化任何PyTorch模型，一个包用于在一行代码中提取和映射PyTorch模型中每个张量运算的结果。TorchLens功能非常强大，如果能够熟练掌握，算是可视化PyTorch模型的一把利剑。本文通过TorchLens可视化一个简单神经网络，算是抛砖引玉吧。 一.定义一个简 ......

import torch from torch import nn from d2l import torch as d2l 6.6.1 LeNet LetNet-5 由两个部分组成： - 卷积编码器：由两个卷积核组成。 - 全连接层稠密块：由三个全连接层组成。 模型结构如下流程图（每个卷积块由一个 ......

第一、为什么使用正则化？ 简答的说，正则化就是将n向量转换为一个标量的过程。 第二、正则化的背后是拉格朗日求极值。 函数f(x,y)在约束条件下的极值，转换在神经网络中求极值，即求损失函数的最小值。那么，为了防止权重值过大，引起的泛化误差过大的缘故，所以引入了范数。 在这里，将范数比作是一个极大的雨 ......

来自《深度学习入门:基于Python的理论与实现》 张量 Numpy、TensorFlow、Pytorch等框架主要是为了计算张量或是基于张量计算。 标量：0阶张量；12,4,3, 向量：一阶张量；[12,4,3] 矩阵：二阶张量；[ [12,4,3], [11,2,3] ] 多阶张量：多维数组； ......

参考资料： https://www.bilibili.com/video/BV1qj411m7GR/?p=4&spm_id_from=pageDriver&vd_source=ff67b6021530e369d0f531501fbc5a75 https://zhuanlan.zhihu.com/p/ ......

记得先看之前的梯度下降文章！ 链式求导的核心来了，就高中数学知识： 代码实现： import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # Sigmoid 激活函数及其导数 def sigmoid(z): return 1 / (1 + np.exp(- ......

1.算法仿真效果 matlab2022a仿真结果如下： 2.算法涉及理论知识概要 CNN 由许多神经网络层组成。卷积和池化这两种不同类型的层通常是交替的。网络中每个滤波器的深度从左到右增加。最后通常由一个或多个全连接的层组成。 Convnets 背后有三个关键动机：局部感受野、共享权重和池化。 （1 ......

import torch from torch import nn from d2l import torch as d2l batch_size, num_steps = 32, 35 train_iter, vocab = d2l.load_data_time_machine(batch_siz ......

https://blog.csdn.net/u010858605/article/details/69857957 人工神经网络就是模拟人思维的第二种方式。这是一个非线性动力学系统，其特色在于信息的分布式存储和并行协同处理。虽然单个神经元的结构极其简单，功能有限，但大量神经元构成的网络系统所能实现的 ......

全文链接：https://tecdat.cn/?p=33566 原文出处：拓端数据部落公众号 生成对抗网络（GAN）是一种神经网络，可以生成类似于人类产生的材料，如图像、音乐、语音或文本。最近我们被客户要求撰写关于GAN生成对抗性神经网络的研究报告，包括一些图形和统计输出。 近年来，GAN一直是研究 ......

前言 本文研究了 Transformer 类模型结构（configration）设计（即模型深度和宽度）与训练目标之间的关系。结论是：token 级的训练目标（如 masked token prediction）相对更适合扩展更深层的模型，而 sequence 级的训练目标（如语句分类）则相对不适合 ......

import matplotlib.pyplot as plt import math import torch from torch import nn from torch.nn import functional as f from d2l import torch as d2l batch_ ......

| 图存储部分 | | | | | | | | paddle/fluid/framework/fleet/heter_ps | graph_gpu_wrapper.h | GPU图主入口 | | | graph_gpu_ps_table.h | GPU图的主要存储结构，neighbor采样等都在这里 ......

项目方案：将Python深度神经网络转换成C++项目概述本项目旨在将使用Python编写的深度神经网络模型转换为C代码，以便在C环境中部署和运行。通过将模型从Python转换为C++，可以提高模型的性能和效率，并扩展模型在不同平台和设备上的应用。 技术方案1. 选择转换工具我们可以使用以下两种常见的 ......

VGGNet和GoogLeNet等网络都表明有足够的深度是模型表现良好的前提，但是在网络深度增加到一定程度时，更深的网络意味着更高的训练误差。误差升高的原因是网络越深，梯度弥散[还有梯度爆炸的可能性]的现象就越明显，所以在后向传播的时候，无法有效的把梯度更新到前面的网络层，靠前的网络层参数无法更新， ......

一.多层前馈神经网络 首先说下多层前馈神经网络，BP算法，BP神经网络之间的关系。多层前馈[multilayer feed-forward]神经网络由一个输入层、一个或多个隐藏层和一个输出层组成，后向传播（BP）算法在多层前馈神经网络上面进行学习，采用BP算法的（多层）前馈神经网络被称为BP神经网络 ......

虽然我是个学Java的，但是今天看到人工智能的图像识别系统，不得不让我感到震惊与好奇，我学编程有两大爱好，一就是搞出个自己的大的系统，二就是研究AI，但是两者不能并肩，不然学的东西太多了。但是作为了解我推荐下下面的关于图像分析类的论文阅读：[论文阅读]When Does Label Smoothin ......

import numpy as npimport h5pyimport matplotlib.pyplot as plt from testCases import *from dnn_utils import * %matplotlib inlineplt.rcParams['figure.fig ......

import numpy as npimport matplotlib.pyplot as plt import sklearn import sklearn.datasetsimport sklearn.linear_model from planar_utils import plot_deci ......

> 本文深入探讨了前馈神经网络（FNN）的核心原理、结构、训练方法和先进变体。通过Python和PyTorch的实战演示，揭示了FNN的多样化应用。 > 作者TechLead，拥有10+年互联网服务架构、AI产品研发经验、团队管理经验，同济本复旦硕，复旦机器人智能实验室成员，阿里云认证的资深架构师， ......

# 导入库 import tensorflow as tf import numpy as np from tensorflow import keras #定义和编译一个神经网络 model = tf.keras.Sequential([keras.layers.Dense(units=1, in ......

全文下载链接：http://tecdat.cn?p=26519 最近我们被客户要求撰写关于LSTM的研究报告，包括一些图形和统计输出。 一个简单的编码器-解码器LSTM神经网络应用于时间序列预测问题：预测天然气价格，预测范围为 10 天。“进入”时间步长也设置为 10 天。) 只需要 10 天来推断 ......

BP神经网络模型：深入探究与应用 导言BP神经网络模型（Backpropagation Neural Network）是一种广泛应用于机器学习和人工智能领域的神经网络模型。它以其强大的非线性拟合能力和适应性而备受关注。1. BP神经网络模型原理1.1 神经网络基础在深入探讨BP神经网络模型之前，我们 ......

>在本文中，我们深入探讨了循环神经网络（RNN）及其高级变体，包括长短时记忆网络（LSTM）、门控循环单元（GRU）和双向循环神经网络（Bi-RNN）。文章详细介绍了RNN的基本概念、工作原理和应用场景，同时提供了使用PyTorch构建、训练和评估RNN模型的完整代码指南。 > 作者 TechLea ......