神经元第47页

CNN卷积神经网络超透彻学习（基于李宏毅课程与其它资料与思考实践）

欢迎评论，一起进步卷积神经网络（CNN）（重点）1人工神经网络(1)人工神经网络由神经元组成(2)多个神经元组成人工神经网络2卷积神经网络（CNN)(1)感受野选取一部分有用的信息（接收域）（感受野）作为主要输入

ComePFC·2023-02-04 18:28

花书-卷积神经网络

图像分类大赛(ResNEt网络比人类识别图像的性能还要好，深度也越来越深)各大CNN模型重难点参考资料：(CNN祖爷爷-LeNet,ResNet)非线性激活函数：（隐含层越多，非线性表示的能力也越强；）神经元个数越多

维他柠檬可乐·2023-02-04 15:43

连载（一）细胞自杀

医生诊断是运动神经元症，按一般状态发展，也就只有3-5年的寿命了。这个病，还

命自我立·2023-02-04 14:23

显示硬件发展与视频开发系列(6)----显示标注与视频处理单元(6)：NPU

用电路模拟人类的神经元和突触结构。NPU为神经网络而生，对神经网络进行硬件支持。嵌入式神经网络处理器（NPU）采用“数据驱动并行计算”的架构，特别擅长处理视频、图像类的海量多媒体数据。

短视频技术·2023-02-04 14:01

激活函数有哪些？分别有哪些优缺点？【Sigmoid、tanh、ReLU、Leaky ReLU、ParametricReLU】

一、激活函数的提出1.Motivation通用逼近定理（UniversalApproximationTheorem）：一个包含单一隐含层的多层神经元网络能够以任何期望的精度近似任何连续函数。

Emiliano Martínez·2023-02-04 12:25

反向传播算法

反向传播算法适合于多层神经元网络的一种学习算法，它建立在梯度下降法的基础上。

Emiliano Martínez·2023-02-04 12:22

神经网络模型压缩技术

很多实验表明卷积层到全连接层存在大量冗余参数，大多是神经元被激活后的输出值区域为0，即使将这些神经元剔除也能够表达出模型特征2.参数共享主要思想是让网络中多个参数共享同一值，但具体实现方式不同。如利用

一顿能吃五大海碗啊啊啊·2023-02-04 10:26

神经网络是什么，神经网络具体有什么用？

神经网络类似人类大脑，由一个个神经元组成，每个神经元和多个其他神元连接，形成网状。单个神经元只会解决最简单的问题，但是组合成一个分层的整体，就可以解决复杂问题。

人工智能爱好者·2023-02-04 09:35

神经网络

一、神经网络1.神经元（节点）是神经网络的的基础单元，基本形式为wx+b（x1、x2为输入向量，w1、w2为权重，b为偏置，g(z)为激活函数，a为输出）大量神经元相互连接组成神经网络，每个神经元接受一个或多个信号输入

芒果很芒~·2023-02-04 09:04

神经网络（neural network）

目录1神经元模型2BP（误差逆传播算法）3参数寻优4常见神经网络RBF（径向基函数）网络ART网络SOM网络级联相关网络Elman网络Boltzmann机5深度学习DBN（深度信念网络）CNN（卷积神经网络

卡卡西~·2023-02-04 09:34

神经网络简介

而神经网络的出现则可通过多个神经元相互配合，通过对数据点的计算分析，共同找到数据点的分布规律，通过不断迭代改进的方法，摸索数据集之间的分解线。

0110_·2023-02-04 09:34

深度学习个人总结（1）

神经网络是一种运算模型（机器学习的模型），由大量的节点（或称“神经元”）和之间相互的联接构成。每个节点

卑微的程序猿￥￥￥·2023-02-04 09:54

深度学习——学习总结（1）

神经网络是利用输入层输入数据去经过n个包含m个节点的隐藏层，其中层与层之间每个神经元之间的链接上都有一个权值，从而去

准小赖·2023-02-04 09:23

Dropout与过拟合

使用dropout之后过程变成：随机（临时）删掉网络中一半的隐藏神经元，输入输出神经元保持不变（下图中虚线为部分临时被删除的神经元）把输入x通过修改后的网络前向传播，然后把得到的损失结果通过修改的网络反向传播

z1185196212·2023-02-04 08:15

dropout ( 减少过拟合)

因为dropout程序导致两个神经元不一定每次都在一个dropout网络中出现。这样权值的更新不再依赖于有固定关系的隐含节点的共同作用，阻止了某些特征仅仅在其它特定特征下才有效果的情况。

桂花很香,旭很美·2023-02-04 08:14

Dropout是什么？为什么Dropout可以防止过拟合？

1.取平均的作用2.减少神经元之间复杂的共适应关系3.Dropout类比于性别生物进化中的角色Reference什么是Dropout？Dropout中文含义：退出。

技术宅zch·2023-02-04 08:42

dropout为什么能减少过拟合？

1.模型集成p=0.5，意味着2n次方个共享权重的潜在网络2.记忆随机抹去，不再死记硬背3.dropout减少神经元之间的联合依赖性，每个神经元都被逼着独当一面4.有性繁殖，每个基因片段都要与来自另一个随机个体的基因片段协同工作

Jul7_LYY·2023-02-04 08:38

深度学习之权重初始化

四种权重初始化方法：把w初始化为0对w随机初始化XavierinitializationHeinitialization把w初始化为0:缺点：因为如果把w初始化为0，那么每一层的神经元学到的东西都是一样的

一只帅气的小菜鸡·2023-02-04 08:36

深度学习中初始化权重

对于一个神经元来说，需要初始化的参数有两类：一类是权重W，还有一类是偏置b，虽然偏置b的初始化为可以使用0或者随机书代替，但是权重的初始化会对模型的训练有重要影响。

星空下0516·2023-02-04 08:06

第一章.感知机

感知机的信号只有"流/不流"（1/0）两种取值[0:对应不传递信号，1:对应传递信号]2).感知机图像描述的两种方式①.第一种方式：结论：输入信号被送往神经元时，会被分别乘以固定的权重，神经元会计算传送过来的信号总和

七巷少年^ω^·2023-02-04 08:53

第二章.神经网络—激活函数

2.1.从感知机到神经网络1.神经网络示例1).示意图：网络一共由3层神经元构成，但是实际上只有两层神经元有权重，因此称为“2层网络”，有的书也会根据构成网络的层数来定义，称为“3层网络”。

七巷少年^ω^·2023-02-04 08:53

《刻意练习》之 2⃣️

大脑的适应能力01如果你足够多地练习做某件事情，你的大脑会改变某些神经元的用途，以帮助完成那件任务。

Snails_Tin·2023-02-04 08:07

初识openmmlab&深度学习入门

支持训练部署一体化，有一个专门的算法库，叫做mmdeploy，训练好的模型用mmdeploy部署，转成各种各样硬件厂商支持的格式，如图所示：计算机视觉的三大任务机器学习（一）特征提取（二）分类器深度学习（一）神经元

Back550·2023-02-04 00:22

OpenMMLab实训16班--第一节

二、openmmlab算法体系：mmdetction,mmseg,mmyolo...三、机器学习和计算机视觉基础知识：神经网络的训练，神经元，损失函数。

独鹿·2023-02-04 00:51

深度学习45问

[原文链接]1.神经元是可以有一个或多个输入/一个或多个输出。2.线性方程也是一种神经元3.注意激活函数。

不想读书Rattar·2023-02-03 23:39

机器学习-神经网络

M-P神经元生物中的生物神经元：神经网络中最基本的成分是神经元模型，即“简单单元”。

Hank0317·2023-02-03 17:34

神经网络学习的基本概念

(图源自《人工智能》马少平)2.神经网络的基本模型(1)前馈型网络信号由输入层到输出层单向传播，每层的神经元仅与前层的神经元相连接，只接受前层传输来的信息。

BachelorSC·2023-02-03 16:27

【神经网络学习】人工智能与神经网络基础

目录1.人工智能的三个学派：2.机器学习（MachineLearning）3.生物神经元与人工神经元4.用计算机模仿神经网络的步骤：1.人工智能的三个学派：1、行为主义：基于控制论，构建感知-动作体系。

楼下小黑邢则拯·2023-02-03 16:24

Q-Learning详解

有大佬知道如何搭网络的（如多少层和每层多少个神经元等参数怎么调），求请教。。照例顶封面：new2.jpg强化学习简介：image.pngQ-Learning是强化学习方法的一种。

无业大学生·2023-02-03 13:20

视觉人工智能初识 OpenMMLab

1、20世纪50年代，主题是二维图像的分析和识别1959年，神经生理学家DavidHubel和TorstenWiesel通过猫的视觉实验，首次发现了视觉初级皮层神经元对于移动边缘刺激敏感，发现了视功能柱结构

weixin_44787095·2023-02-03 12:22

吴恩达deeplearning.ai神经网络和深度学习(Ⅰ)(第一周-深度学习概论)

1.神经网络的定义神经网络就是按照一定规则将多个神经元连接起来的网络1.3用神经网络进行监督学习1.监督学习与非监督学习监督式学习与非监督式学习本质区别就是是否已知训练样本的输出y。在实际应

一去不复返的通信er·2023-02-03 11:16

教育孩子常见的3个误区

很多家长甚至专家都觉得，0到3岁非常重要，因为这个阶段是大脑神经元发育的黄金时期，大多数孩子负责听力、视

黄小五998·2023-02-03 09:47

Convolutional Neural Networks卷积神经网络

神经网络，就是一个由大量神经元组成，并且能够自动进行学习和计算过程，它可以通过模仿人类大脑，从而获得更加精准、快速、准确判断。

mbws__·2023-02-03 09:38

计算机视觉学习之-AlexNet原理及tensorflow实现

AlexNet有6千万个参数，65万个神经元，由5个卷积层和3个全连接层，一些卷积层后面还跟着一个最大池化层，还有一个最后的1000分类的softmax层。

interstellar-ai·2023-02-03 08:31

计算机视觉经典论文阅读系列1--AlexNet

网络有6000万参数和65万个神经元，5个卷积

Arlene.Wang·2023-02-03 08:22

深度学习课后作业4

题目列表习题4-2试设计一个前馈神经网络来解决XOR问题，要求该前馈神经网络具有两个隐藏神经元和一个输出神经元，并使用ReLU作为激活函数。习题4-3试举例说明“死亡ReLU问题”，并提出解决办法。

白小码i·2023-02-03 07:02

【无标题】

请设计一个输入为2、输出为3，具有2个隐藏层（神经元个数分别为4,2）的前馈神经网络。（1）画出该网络。（2）写出模型公式。求大神问问

m0_73994377·2023-02-03 07:32

知行合一的前奏

神经元从人出生的那一刻开始，860亿个的大脑神经元细胞就已经形成，而起初这些神经元细胞虽然数量跟成年人相当，但其中相互连接的突触却

碌不平·2023-02-03 05:17

《脑与阅读》精华解读

这个新理论叫做“神经元再利用假

旭蒸日上·2023-02-03 03:17

深度学习到底是个啥？

神经网络是受人类大脑的启发而来的：神经元之间的相互连接关系。但是，人类大脑中的神经元可以与特定范围内的任意神经元连接，而人工神经网络中数据传播要经历独立的层、连接，还有数据传播方向。

浅陌离殇_·2023-02-02 20:13

堆叠稀疏自编码器SSAE

一般来说，被激活神经元的比例由一个常数ρ\rhoρ表示。

Poppy679·2023-02-02 15:50

卷积神经网络提取的图像特征包括哪些

为什么它们很重要卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork,CNN）是一种前馈神经网络，它的人工神经元可以响应一部分覆盖范围内的周围单元，对于大型图像处理有出色表现。

小浣熊的技术·2023-02-02 13:35

神经网络分为哪三种模型,神经网络主要包括哪些

1按照网络拓朴结构分类网络的拓朴结构，即神经元之间的连接方式。按此划分，可将神经网络结构分为两大类：层次型结构和互联型结构。

普通网友·2023-02-02 10:10

什么是人工神经网络模型,人工神经网络模型定义

他们通过MP模型提出了神经元的形式化数学描述和网络结构方法，证明了单个神经元能执行逻辑功能，从而开创了人工神经网络研究的时代。1949年，心理学家提出了突触联系强度可变的设想。

普通网友·2023-02-02 10:38

神经网络模型的基本原理,神经元网络算法的思想

各层神经元的活动是前一层活动的非线性函数。2、循环网络：循环网络在他们的连接图中定向了循环，这意味着你可以按照箭头回到你开始的地方。他们可以有复杂的动态，使其很难训练。他们更具

小明技术分享·2023-02-02 10:07

使用光泵磁力仪（OPMs）非接触测量视网膜活动

无需冷却至低温，这些传感器的阵列可以更灵活地放置，这允许记录新皮质以外的神经元结构。在这里，我们使用

Fu_Xingwen·2023-02-02 09:28

《地球上的星星》短评|微博旧文重发

今日读书爱因斯坦三岁才会说话，七岁才会认字，不是小时候的爱因斯坦笨，只是他脑中的镜像神经元和我们不同，也就是阅读障碍，图一是我们眼中的数字7图二是爱因斯坦眼中的数字7，同样有这种障碍的还有达芬奇，毕加索

凤雷不是凤梨·2023-02-02 09:26

深度学习处理器

2）行为主义行为主义所面临的问题：拟人的小脑可能实现，但是无法模拟人的大脑3）连接主义神经网络算法模拟1000亿神经元和100万亿的突触生物的神经元和人工神经网络里的神经元有什么区别吗？

puppystellar·2023-02-02 09:28

DL@starter@Perceptron感知机@简单神经网络

线性和非线性多层感知机从与非门到计算机小结从感知机到神经网络激活函数非线性激活函数step函数阶跃函数的实现(numpy)sigmoidfunctionsigmoid函数sigmoid函数和阶跃函数的比较图像相同点不同点ReLU函数神经网络的运算实现神经网络记号说明权重神经元使用上述符号表示公式不考虑激活函数

xuchaoxin1375·2023-02-02 08:32

cs231n学习之网络参数初始化（4）

二、网络参数初始化都为0很显然，如果网络参数都初始化为0时，那么所有的神经元都是一样的功能，网络从一开始训练到结束，所有的神经元

Latet·2023-02-02 06:02

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