神经元第28页

无脑入门pytorch系列（五）—— nn.Dropout

这里写目录标题官方定义demoDropout的位置官方定义Dropout是一种常用的正则化方法，通过随机将部分神经元的输出置为0来减少过拟合。Dr

暗夜无风·2023-08-23 10:29

走进大模型

上一篇文章对深度学习进行了初步介绍，首先是深度学习的神经元起源，引发了基于线性函数的模拟，又因为线性函数无法习得逻辑异或，因此引入了非线性的激活函数，再通过三层神经网络给出了MNIST手写数字识别的模型

·2023-08-22 18:04

AI_Start2.1_神经网络入门

当前项目建立起一个由上至下的完整定位方法，并书写至文档中1.1.神经网络1.权重，W2.特征，X，类似于房屋面积，价格等3.激活函数，引入非线性化4.偏置，可以让其不从零点出发1.2一个神经网络的例子1.3多神经元例子

望望明月·2023-08-22 14:17

深度学习基本理论上篇：（MLP/激活函数/softmax/损失函数/梯度/梯度下降/学习率/反向传播）、深度学习面试

FCN：FullyConnectedNeuralNetwork，全连接神经网络，也称为密集连接神经网络，其每个节点都与上一层的所有节点相连，也就是说每个神经元都和上一层所有的神经元都有连接，是最简单的神经网络结构

会害羞的杨卓越·2023-08-22 09:14

日复盘2022年2月4日Day49日

【完成情况】全部完成【收获清单】1、看《超级快速阅读》，知道能力的提升会经历一个又一个不规则的平台期，当你的努力看不到成效的时候，那就是大脑在帮你进行量的积累，当大脑神经元“包鞘”完成，大脑会获得一条新的思维路径

水袖子·2023-08-22 08:12

神经网络基础-神经网络补充概念-24-随机初始化

概念当所有权重和偏差都被设置为相同的初始值时，神经网络的每个神经元在反向传播时会计算相同的梯度，导致网络无法学到不同的特征。为了避免这种情况，我们使用随机初始化，即为每个权重和偏差分配随机的小值。

丰。。·2023-08-22 05:26

2022-02-12

由于此病毒具有亲神经性，感染后可长期潜伏于脊髓神经后根神经节的神经元内，当抵

508efdf7f0f7·2023-08-21 23:40

第一篇。

但也许也是因为我小时候不爱读书的原因，导致大脑神经元神经末梢不能充分接受文字的触感，所以对文字的敏感度总是那么苍白。说到小时候不爱读书，或许又是因为我父母老爱把我跟

52e0103588cc·2023-08-21 22:28

神经网络——神经元

神经网络的概念在此不做过多阐述，其应用领域包括：分类——即预测输入向量的类别；模式匹配——即产生与给定输入向量最佳关联的模式；模式完成——其目的是完成给定输入向量的缺失部分；优化——即找到优化问题中参数的最优值；控制——给定一个输入向量，得到建议的合适行为；函数拟合/时间序列模型——学习输入与输出之间的函数关系；数据挖掘——挖掘数据背后的模式（信息）.....................一个神

有梦想的雨·2023-08-21 13:25

神经网络改进：注重空间变化,权重参数调整，正则化，熵的简单理解

权重参数调整自注意力机制（数据间关联性）多注意力机制（加权）正则化（增加模型参数，不要拟合的太真）数学上解释正则化的作用为什么参数小模型会简单正则化正则化为什么可以防止过拟合卷积网络和循环神经网络让我们对神经元展开结构继续改造的能力

ZhangJiQun&MXP·2023-08-21 13:24

认知天性

在这段时期，大脑会自行发展：神经元会长出细小的分支，也就是轴突，它们向外伸张，寻找其他神经元上的小突起，即树突。当轴突与树突相碰时，突触就形成了。

okniuaniu·2023-08-21 12:51

神经网络基础-神经网络补充概念-26-前向和反向传播

简单比较前向传播（ForwardPropagation）：前向传播是神经网络中的正向计算过程，用于从输入数据开始，逐层计算每个神经元的输出值，直到得到最终的预测值。

丰。。·2023-08-21 09:40

激发孩子的潜能，让孩子比你更聪明

我们知道，孩子的成长离不开大脑发育，而大脑发育的关键在于神经元之间连接的建立，连接人的大脑

nana杂货铺·2023-08-21 06:46

2022-2-23读书笔记

❤️大脑中有大约860亿个神经元，所以你永远都不必担心自己的学习能力不足。❤️新知识之所以能在你的大脑中形成，是因为你在长时记忆中的一小群神经元之间建立了一组新的连接。

静待花开20·2023-08-21 01:09

Normalization

深度学习中的Normalization:（i.更好train；ii.防过拟合）1对神经元输出规范化：BatchNorm/LayerNorm/InstanceNorm/GroupNorm2对权重规范化（WeightNorm

7ccc099f4608·2023-08-21 00:54

2022-07-19

癫痫病是一种脑部疾病，其特征是脑部持续存在，容易导致癫痫反复发作，癫痫病是由多种原因引起的大脑神经元过度兴奋放电引起的突然、反复、短暂的脑功能障碍。癫痫病发作严重影响了患者的生活、工作和家庭。

癫痫之家·2023-08-20 21:15

突破未来科学的边界？！

人工智能需要将各个接口（特性仿生神经元），数据库，超级大脑等各体系，各学科用艺术哲学的创造性思想巧妙的融合为一，而不是拼装

勤为民520·2023-08-20 15:48

吴伯凡得到直播——笔记整理

吴老师语速很快啊，但感觉还是和其快速运转的脑子不匹配，思维很跳跃，有太多东西跳出来，可能是有太多固化的神经元连接，犹如立体交叉的高速公路网络。

cyjie1983·2023-08-20 14:40

[论文笔记]Layer Normalization

训练深层神经网络是昂贵的，减少训练时间的一种方法是归一化神经元的激活。

愤怒的可乐·2023-08-20 14:08

深度之眼 PyTorch 训练营第 4 期 (7)：torch.nn.init

torch.nn.init.calculate_gain`4.Xavierinitialization5.Kaiminginitialization6.其它初始化方法1.torch.nn.init概述因为神经网络的训练过程其实是寻找最优解的过程，所以神经元的初始值非常重要

文森特没有眼泪·2023-08-20 13:57

基于GUI的卷积神经网络和长短期神经网络的语音识别系统，卷积神经网的原理，长短期神经网络的原理

目录背影卷积神经网络CNN的原理卷积神经网络CNN的定义卷积神经网络CNN的神经元卷积神经网络CNN的激活函数卷积神经网络CNN的传递函数长短期神经网络的原理基于GUI的卷积神经网络和长短期神经网络的语音识别系统代码下载链接

神经网络机器学习智能算法画图绘图·2023-08-20 08:53

（三）YOLO-V2改进细节

（1）Dropout与BatchNormalization在V1版本中使用Dropout，在前向传播时，停止一部分神经元，使模型泛化性更强，防止过拟合在V2版本中改进为BN（批量标准化），对数据进行归一化

Life Pursuer·2023-08-20 08:18

常用的激活函数

什么是激活函数如下图所示：f则表示激活函数完整的神经元通常由线性部分和非线性部分组成。如上图所示：表示神经元的线性部分。x表示输入向量。w表示权重向量。b表示偏移向量。表示神经元的非线性部分。

QUIZ_JS·2023-08-20 05:53

神经网络简单理解：机场登机

目录神经网络简单理解：机场登机编辑激活函数：转为非线性问题编辑激活函数ReLU通过神经元升维（神经元数量）：提升线性转化能力通过增加隐藏层：增加非线性转化能力编辑模型越大，容易在机场迷失方向过拟合编辑神经网络简单理解

ZhangJiQun&MXP·2023-08-19 19:12

100本书和100部电影的“原地旅行”计划 | 缘起

我一直以为，旅行是让人变得聪明有创意的最好的方式，每一次旅行都是一次混血，可以让你的大脑长出大量的神经元和连接。可是，如果不能常常出门，阅读和看电影就是最好的方式。我在2019年可能会去很多地

孙琬童·2023-08-19 17:18

常用激活函数及其优缺点的总结与比较

Softmax1、sigmoid优点：将很大范围内的输入特征值压缩到0~1之间，适用于将预测概率作为输出的模型；缺点：1）当输入非常大或非常小的时候，容易导致梯度消失问题2）输出不是0均值，进而导致后一层神经元将得到上一层输出的非

masterleoo·2023-08-19 14:29

KDD2018精选（3）用引导特征反演解释基于DNN的预测

模型层面通常解释一组神经元的行为，实例层面通常解释一组数据的特征，后者比前者直观。传统实例层面通

曹今可·2023-08-19 14:24

癌症重要指标详解

2，神经元特异性烯醇化酶(NSE)①可用于监测小细胞肺癌的治疗效果。治疗有效时NSE浓度逐渐降低至正

道逸mimima·2023-08-19 10:16

镜像神经元：让妈妈和孩子得以心心相印

镜像神经元和我个人的发展对镜像神经元感受最深的时候是初一。当时真的是懵懂无知的少年。但是学习模仿能力是与生俱来的，这种冲动可以让我不眠不休。那个时候很缺乏知识，也没有多少视野。

83844babf581·2023-08-19 10:07

神经网络为什么可以学习

本资料转载于B站up主：大模型成长之路,仅用于学习和讨论，如有侵权请联系动画解析神经网络为什么可以学习_哔哩哔哩_bilibilis1、一个神经网络是由很多神经元形成的1.1也可以是一层，也可以是多层2

爱你三千遍斯塔克·2023-08-19 01:17

可视化大屏|量子通信领域迎来自己的数据“神经元”

量子通信如何利用数据可视化大屏构建自己的数据“神经元”，并优化运维系统？今天，我们来聊一聊~01背景近年来，量子通信已逐步从实验走向实用化。国家相关部委制定了一系列推动量子保密通信网络的相关政策规划。

易知微EasyV数据可视化·2023-08-18 18:37

基于机器学习softmax回归训练多分类的深度神经网络结构模型

分类问题机器学习在监督学习领域主要解决两个问题，其中一个问题是分类问题，分类问题分为二分类问题还有多分类问题，而二分类问题相对来说很好解决，我们只需要构建输出层有一个神经元的神经网络，然后结合sigmoid

幻风_huanfeng·2023-08-18 12:15

bp神经网络是前馈网络吗,什么是前馈神经网络

1、前馈神经网络、BP神经网络、卷积神经网络的区别与联系一、计算方法不同1、前馈神经网络：一种最简单的神经网络，各神经元分层排列。每个神经元只与前一层的神经元相连。

wenangou·2023-08-18 09:12

前馈神经网络初步了解

其中每一层包含若干个神经元。在此种神经网络中，各神经元可以接收前一层神经元的信号，并产生输出到下一层。第0层叫输入层，最后一层叫输出层，其他中间层叫做隐含层（或隐藏层、隐层）。隐层可以是一层。

空景 Sadnes╰つ677·2023-08-18 09:12

文献阅读-亨廷顿患者成纤维细胞转化为年龄相关的纹状体细胞构建

StriatalneuronsdirectlyconvertedfromHuntington’sdiseasepatientfibroblastsrecapitulateage-associateddiseasephenotypes亨廷顿氏病患者成纤维细胞直接转化的纹状体神经元概括了与年龄相关的疾病表型单位及作

不会生信哟·2023-08-18 07:12

《刻意练习》读书笔记

当时的一般观点是，一个人一旦成年，他大脑中的神经元连接就已经固定了，学习所起到的效果只是强化其中一部分连接，但整个大脑的神经网络是不变的。

核二10组不忘初心·2023-08-18 02:35

神经网络中的神经元

神经网络中的神经元神经元数学模型非线性函数和梯度下降神经元数学模型人工神经网络是一个用户大量简单处理单元经广泛链接而成的人工网络,是对人脑的神经网络的抽象和模拟.我们知道,人脑的神经系统的基本的单位是神经元

bobasyu·2023-08-18 01:04

神经网络基础-神经网络补充概念-15-神经网络概览

概念神经网络是一种机器学习模型，受到人脑神经元网络的启发而设计。它可以用来解决各种各样的问题，包括图像识别、自然语言处理、语音识别、游戏策略等。

丰。。·2023-08-17 23:24

神经网络基础-神经网络补充概念-25-深层神经网络

每一层的神经元可以将前一层的输出作为输入，并对数据进行更高级的抽象和特征学习。

丰。。·2023-08-17 22:57

GMAT备考太紧张，如何放松大脑才有效？

如果从细胞的角度来说，大脑则是由神经元与胶质细胞两种组成。神经元是大脑的基本工

GMAT啦·2023-08-17 20:42

关于感受野的理解与计算

神经元之所以无法对原始图像的所有信息进行感知，是因为在卷积神经网络中普遍使用卷积层和pooling层，在层与层之间均为局部连接。神经元感受野的

rustdec·2023-08-17 13:16

你不了解的思维导图世界

大脑的的结构包括有左右半球、胼胝体和脑神经元，大脑给我们所呈现的作用有精神、意识、语言、学习、智能、记忆。。。是不是想不到的地方还有很多呢？

小静81·2023-08-17 10:38

DeepLearning.ai学习笔记（一）神经网络和深度学习--Week4深层神经网络

一、深层神经网络深层神经网络的符号与浅层的不同，记录如下：-用L表示层数,该神经网络L=4-n[l]表示第l层的神经元的数量，例如n[1]=n[2]=5,n[3]=3,n[4]=1-a[l]表示第l层中的激活函数

marsggbo·2023-08-17 07:46

神经网络基础-神经网络补充概念-27-深层网络中的前向传播

概念深层神经网络中的前向传播是指从输入数据开始，逐层计算每个神经元的输出值，直到得到最终的预测值。一般步骤1输入数据传递：将输入数据传递给网络的输入层。

丰。。·2023-08-17 07:09

西瓜书之神经网络

一，神经元模型所谓神经网络，目前用得最广泛的一个定义是“神经网络是由具有适应性的简单单元组成的广泛并行互连的网络，它的组织能够模拟生物神经系统对真实世界物体所做出的交互反应”。

Allenspringfestival·2023-08-17 07:56

神经网络基础-神经网络补充概念-36-dropout正则化

它在训练过程中随机地将一部分神经元的输出置为零，从而强制模型在训练过程中学习多个独立的子模型，从而减少神经元之间的依赖关系，提高模型的泛化能力。

丰。。·2023-08-17 07:25

深度学习（二）

深度学习1.深度学习介绍1.2机器学习和深度学习的区别1.3深度学习的应用场景1.4常见的深度学习框架2.神经网络的介绍2.1概念2.2神经元的概念2.3单层神经网络2.4感知机（两层神经网络）2.5多层神经网络

偷偷敲代码的青花瓷·2023-08-17 04:40

非洲象大脑神经元比人类多3倍，为何人脑如此卓越？

来自巴西的研究者们通过把非洲象的大脑切片后搅拌成粥，在显微镜下用局部推算出了非洲象脑子的神经元数量。结果发现，非洲象脑子比人脑含有

依克修·2023-08-17 00:13

神经网络-单个神经元代码实现

#这里的激活函数用的是sigmod/逻辑回归函数defprediction(row,weights):activation=weights[0]foriinrange(len(row)-1):activation+=weights[i+1]*row[i]return1.0ifactivation>=0.0else0.0#权重更新defrenew_weights(train,learning_rat

丰。。·2023-08-16 23:29

神经网络基础-神经网络补充概念-40-神经网络权重的初始化

然而，这种方法不太适合深层神经网络，因为它会导致所有神经元在同一时间具有相同的输出，从而破坏了网络的对称性。因此，在实践中很少使用纯粹的零初始化。随机初始化（RandomInitializ

丰。。·2023-08-16 22:59

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