神经网络学习

OpenAI Chatgpt发展历史和Chatgpt-3的研发过程工作原理

该技术使用了一种无需人类标注的方式，使神经网络学习到了大量自然语言处理任务的知识。2018年，OpenAI团队开发了第一个GPT模型，并在自然语言处理领域取得了显著的成果。该
roxxo·2024-09-03 04:29

反向传播算法：深度神经网络学习的核心机制

引言深度神经网络（DNNs）之所以在众多领域取得革命性的成功，很大程度上归功于其强大的学习能力，而这一能力的核心是反向传播算法（Backpropagation）。这是一种高效的监督学习算法，用于训练多层前馈神经网络。本文将深入探讨反向传播算法的工作原理及其在DNN中的应用。反向传播算法的基本概念反向传播算法结合了梯度下降优化和链式法则，通过计算损失函数关于网络参数的梯度来更新网络权重。1.损失函数
2402_85758936·2024-08-28 08:22

ReLU和ReLU6

ReLU（RectifiedLinearUnit）优点非线性：ReLU是一个非线性函数，能够帮助神经网络学习复杂的模式和特征计算简单：ReLU函数的计算速度快，只需要判断输入是否大于零，因此在实践中被广泛采用解决梯度消失问题
chen_znn·2024-02-24 10:28

神经网络和深度学习

原著作者：michael_nielsen前往神经网络和深度学习神经网络和深度学习是一本免费的在线图书，这本书将教给你：神经网络，是一个由于生物启发的编程规范，使计算机通过观察数据进行学习深度学习，一种强大的神经网络学习技术神经网络和深度学习目前为图像识别
灰斗儿·2024-02-15 08:40

神经网络简述

一、什么是神经网络机器学习中谈论的神经网络是指“神经网络学习”，或者说，是机器学习和神经网络这两个学科领域的交叉部分[1]。
城市中迷途小书童·2024-02-14 12:08

【机器学习 & 深度学习】开发工具Anaconda的安装与使用

机器学习python实战：用python带你感受真实的机器学习深度学习：现代人工智能的主流技术介绍往期推荐：【机器学习&深度学习】神经网络简述【机器学习&深度学习】卷积神经网络学习笔记【Python基础
为梦而生~·2024-02-10 01:47

神经网络学习小记录36——Keras实现LSTM与LSTM参数量详解

神经网络学习小记录36——Keras实现LSTM学习前言什么是LSTM1、LSTM的结构2、LSTM独特的门结构3、LSTM参数量计算a、遗忘门b、输入门c、输出门d、全部参数量在Keras中实现LSTM
Bubbliiiing·2024-02-08 02:30

python 神经网络学习

最新在朋友的推荐下看了《python神经网络编程》，深有启发，本文以深入浅出的道理，简单明了的介绍了一种神经网络的原理及python实现过程及全部代码，通过学习，至少基本掌握了相关知识，为后面学习打下基础，有几点心得分享如下：1、大学阶段学好数学很重要在《python神经网络编程》一书中，里面核心的算法思维方式就是线性代数和微积分，尤其是线性代数矩阵的乘法，是神经网络计算的核心内容，幸好大学时这块
追寻内心的梦想·2024-02-07 14:35

人工智能福利站，初识人工智能，图神经网络学习，第三课

欢迎点赞✍评论⭐收藏人工智能领域知识链接专栏人工智能专业知识学习一图神经网络专栏人工智能专业知识学习二图神经网络专栏人工智能专业知识学习三图神经网络专栏文章目录初识人工智能(图神经网络)一、图神经网络学习
普修罗双战士·2024-02-07 08:44

人工智能福利站，初识人工智能，图神经网络学习，第二课

欢迎点赞✍评论⭐收藏人工智能领域知识链接专栏人工智能专业知识学习一图神经网络专栏人工智能专业知识学习二图神经网络专栏文章目录初识人工智能(图神经网络)一、图神经网络学习(2)11.请介绍常见的图神经网络模型
普修罗双战士·2024-02-07 08:13

人工智能福利站，初识人工智能，图神经网络学习，第一课

欢迎点赞✍评论⭐收藏人工智能领域知识链接专栏人工智能专业知识学习一图神经网络专栏文章目录初识人工智能(图神经网络)一、图神经网络学习(1)01.什么是图神经网络(GNN)？
普修罗双战士·2024-02-05 19:44

Python GCN、GAT、MP等图神经网络学习，从入门全面概述和讲解GNN，入门到精通图神经网络

1.图的分类：1.1根据边的方向性：有向图（DirectedGraph）：图中的边具有方向性，表示节点之间的单向关系。例如，A指向B的边表示节点A指向节点B。无向图（UndirectedGraph）：图中的边没有方向性，表示节点之间的双向关系。例如，A和B之间的边表示节点A和节点B之间存在连接关系。1.2根据边的是否具有权重：加权图（WeightedGraph）：图中的边具有权重，表示节点之间的强
医学小达人·2024-02-04 03:14

吴恩达coursera机器学习个人向笔记——9章神经网络学习

文章目录课时62非线性假设09:36课时63神经元与大脑07:47课时64模型展示Ⅰ12:01课时65模型展示Ⅱ11:46课时68例子与直觉理解Ⅰ07:15课时70例子与直觉理解Ⅱ10:20课时71多元分类03:51课时62非线性假设09:36对图1那样的作分类，逻辑斯蒂回归中，只要g(θ转X)中的(高次)项足够多，就一定能找出边界但这是2个特征的情况如果有100个特征，二次交叉项会将近5000个
选西瓜专业户·2024-02-03 06:31

【深度学习】基于PyTorch架构神经网络学习总结（基础概念&基本网络搭建）

nn.Module的使用利用PyTorch架构使用神经网络模型时，一般是利用torch.nn函数自定义神经网络框架|官方示例：importtorch.nnasnnimporttorch.nn.functionalasFclassModel(nn.Module):def__init__(self):super().__init__()self.conv1=nn.Conv2d(1,20,5)self.
hi_ly_51·2024-02-02 13:25

使用colab、featurize进行深度学习

神经网络学习小记录69——Pytorch使用GoogleColab进行深度学习_googlecolabpytorch_Bubbliiiing的博客-CSDN博客PyTorch快速查看pth文件保存的参数
TowerCrane2C·2024-02-02 04:55

【深度学习】神经网络可视化工具，超全汇总！

扩展阅读：神经网络学习到的是什么？
风度78·2024-01-29 08:49

[笔记]深度学习入门 基于Python的理论与实现(六)

6.与学习相关的技巧6.1参数的更新神经网络学习的目的是找到使损失函数尽可能小的参数,这个过程叫最优化_(optimization_),但是由于神经网络的参数空间复杂,所以很难求最优解.前几章,我们使用参数的梯度
飞鸟malred·2024-01-28 10:02

神经网络学习

神经网络一、神经网络概述人工神经网络是一种模仿动物神经网络行为特征，进行分布式并行信息处理的算法数学模型。这种网络依靠系统的复杂程度，通过调整内部大量节点之间相互连接的关系，从而达到处理信息的目的。神经网络的研究内容相当广泛，反映了多学科交叉技术领域的特点。主要的研究工作集中在以下几个方面：（1）生物原型研究从生理学、心理学、解剖学、脑科学、病理学等方面研究神经细胞、神经网络、神经系统的生物原型结
积雨辋川·2024-01-27 07:03

吴恩达卷积神经网络学习笔记（六）|CSDN创作打卡

3.2特征点检测神经网络可以通过输出图片上特征点的（x，y）坐标，来实现对目标特征的识别。我们来看几个例子，假设你正在构建一个人脸识别应用，出于某种原因，你希望算法可以给出眼角的具体位置，眼角坐标为（x，y），你可以让神经网络的最后一层，多出两个数字lx和ly，作为眼角的坐标值.如果你想知道两只眼睛的4个眼角的具体位置，那么从左到右依次用4个特征点来表示这4个眼角，对神经网络稍微做些修改，输出第1
墨倾许·2024-01-25 22:56

吴恩达卷积神经网络学习笔记（二）

一.卷积神经网络（一）1.6三维卷积3指的是颜色通道（RGB）6*6*3分别对应宽*高*通道的数目滤波器也有相对应的3*3*3，由此得到一个4*4的输出。对三维图像进行卷积时，卷积核的通道数要与三维图像的通道数相等。当我们想对图像的多个边缘特征进行检测时，我们可以使用多个卷积核，这样卷积后生成图像的通道数为使用的卷积核的个数。对于三维卷积具体运算的实例如下：如果使用的是下图3*3*3的卷积核，则一
墨倾许·2024-01-25 22:26

【深度学习】初识深度学习

初识深度学习什么是深度学习关系：人工智能机器学习深度学习卷积神经网络深度学习和机器学习的关系：机器学习：随着数据量增加会改进性能的算法深度学习：使用多层神经网络学习。深度学习是机器学习的子集。
wmh1024·2024-01-25 07:19

CNN神经网络学习

作为一名算力芯片工程师，平时跟芯片设计打交道比较多。同时希望能对软件/神经网络应用层面有更多的了解，以加强对芯片内部设计需求的理解。此贴记录了自己对神经网络的学习过程。1.前期准备参考：MacM1安装Miniconda+支持GPU的TensorFlow和PyTorch_minicondamac-CSDN博客神经网络的搭建可以用pytorch，TensorFlow等，推荐在miniconda安装神经
闻林禹·2024-01-23 09:22

【神经网络算子】

目的是，让神经网络学习算子G，从u(y)可以得到G(u)(y)。
dataloading·2024-01-15 07:32

AAAI 2023 | 图神经网络学习同构计数

©PaperWeekly原创·作者|于星橦单位|中国科学技术大学博士生研究方向|图神经网络论文题目：LearningtoCountIsomorphismswithGraphNeuralNetworks论文链接：https://arxiv.org/pdf/2302.03266.pdf代码链接：https://github.com/Starlien95/Count-GNN论文录用：AAAI2023Ma
PaperWeekly·2024-01-14 20:42

08-20201012 感知机2 感知机的权重调整过程叫不叫反向传播？

多层网络使用上面简单感知机的权重调整规则显然不够用了，BP神经网络算法即误差逆传播算法（errorBackPropagation）正是为学习多层前馈神经网络而设计，BP神经网络算法是迄今为止最成功的的神经网络学习算法
野山羊骑士·2024-01-11 12:08

模型预测控制MPC

而在深度强化学习领域，基于模型的方法通常用神经网络学习一个环境模型，然后利用该环境模型来帮助智能体训练和决策。利用环境模型帮助智能体训练和决策的方法有很多种，例如可以利用与之前的Dyna类似的
oceancoco·2024-01-11 08:27

C2-3.3.2 机器学习/深度学习——数据增强

当数据量不足时，模型很容易过拟合，精度也无法继续提升，因此数据增强技术应运而生通过执行数据增强，你可以阻止神经网络学习不相关的特征，从根本上提升整体性能。——见后面4、应用场景举例2、什么是
帅翰GG·2024-01-10 06:43

[2014]Intriguing properties of neural networks

2、深度神经网络学习的输入-输出映射在很大程度上不连续的【稍微添加一点扰动，模型就会得到图像的错误分类，特别注意的是，这种扰动跟数据集无关，对不同是数据集添加同样的扰动，不同的模型都会得到错误的分类，也就是说这种扰动是针对神经网络
蹦卡拉卡yiyo·2024-01-08 12:39

如何选择神经网络的超参数？

每一个隐层中神经元的个数j，学习的回合数Epoch，小批量数据minibatch的大小，输出神经元的编码方式，代价函数的选择，权重初始化的方法，神经元激活函数的种类，参加训练模型数据的规模这些都是可以影响神经网络学习速度和最后分类结果
Imagination官方博客·2024-01-08 11:55

梯度消失与梯度爆炸的问题小结

相反，初始化方案的选择在神经网络学习中起着举足轻重的作
笔写落去·2024-01-07 07:55

RNN文本分类任务实战

重要性：它们允许神经网络学习上下文信息和单词之间的关系。实现：使用预先训练的词嵌入（Word2Vec、GloVe）或在模型中包含嵌入层。文本标记化和填充：代币化：
不做梵高417·2024-01-06 20:53

52、全连接 - 特征与样本空间的对应关系

上一节说到经过全连接层之后，神经网络学习到的特征，会从隐层特征空间逐步映射到样本空间，这主要是由于全连接层可以融合全局的特征。
董董灿是个攻城狮·2024-01-05 05:19

AutoEncoder个人记录

Encoder：把高维输入x编码成低维的隐藏向量h（使神经网络学习
小趴菜日记·2023-12-24 16:56

【Neural Network】神经网络学习

在线地址：http://neuralnetworksanddeeplearning.com/chap1.html浏览器版神经网络：http://playground.tensorflow.org先mark下，后续慢慢学习翻译过来。
下里巴人也·2023-12-23 13:48

[图像和LiDAR点云的可微分配准]

以往的方法通常通过匹配神经网络学习到的点和像素模式来估计2D-3D对应关系，并在后处理阶段使用Perspective-n-Points（PnP）方法来估计刚性变换。
落叶霜霜·2023-12-22 13:05

神经网络介绍——基于机器学习_周志华

神经网络神经网络神经网络1.神经元模型2.感知机与多层网络3.BP神经网络算法4.全局最小与局部最小5.深度学习在机器学习中，神经网络一般指的是“神经网络学习”，是机器学习与神经网络两个学科的交叉部分。
Pandy Bright·2023-12-21 22:16

算法基础二：神经网络&深度学习进阶1

一、理念杂谈：1、两大主题：1）神经网络：一种受生物学启发的编程范式，能够让计算机从可观测数据中学习，模仿人类学习的过程；2）深度学习：用于神经网络学习的一套强大的技术；2、新的编程范式：神经网络是不同于以往的编程范式
Phyllis2016·2023-12-21 09:50

神经网络学习小记录76——Tensorflow2设置随机种子Seed来保证训练结果唯一

神经网络学习小记录76——Tensorflow2设置随机种子Seed来保证训练结果唯一学习前言为什么每次训练结果不同什么是随机种子训练中设置随机种子学习前言好多同学每次训练结果不同，最大的指标可能会差到
Bubbliiiing·2023-12-18 06:16

深度学习好文记录，反复学习

机器学习，深度学习一些好文_一只菜得不行的鸟的博客-CSDN博客卷积神经网络学习路线（五）|卷积神经网络参数设置，提高泛化能力？
Codiplay·2023-12-06 20:18

【深度学习】如何选择神经网络的超参数

这些都是可以影响神经网络学习速度和最后分类结果，其中神经网络的学习速度主要
TwcatL_tree·2023-11-25 17:33

3399引擎_RK3399开发板 AIO-3399C六核高性能主板

AIO-3399C(AI)六核人工智能开源主板采用Rockchip六核高性能处理器，板载模块化深度神经网络学习加速器NPU，无需外部缓存，拥有强劲算力与超高效能，支持PyTorch,Caffe深度学习框架
weixin_39713805·2023-11-24 20:12

机器学习的概念和类型

深度学习（DL）是ML的一类，使用多层神经网络学习复杂特征，为计算机系统提供更深入、高级的数据理解和处理能力。深度学习是机器学习的一种方法，二者共同构成人工智能的技术基础。2、什么是机器学习？
梯度科技·2023-11-21 19:00

GRU、LSTM、双向循环神经网络

GRU)1.重置门和更新门2.候选隐状态3.隐状态4.PyTorch代码二、长短期记忆网络(LSTM)1.输入门、遗忘门和输出门2.记忆元3.隐状态4.PyTorch代码三、深度循环神经网络四、双向循环神经网络学习
葫芦娃啊啊啊啊·2023-11-21 02:42

【学习笔记】现代循环神经网络

前几天学习了下现代循环神经网络学习，主要深入研究了下LSTM和GRU，其实现在已经很少把这两个模型作为主要的框架去解决实际问题了，但是因为偶尔在预处理时提取文本特征信息的时候会用到，所以还是花了点时间看了下相关内容
磊磊要加油学习鸭·2023-11-21 01:03

学神经网络需要什么基础,神经网络的数学基础

这时，它在两个方面起作用(1)学习规则的优化用遗传算法对神经网络学习规则实现自动优化，从而提高学习速率。(2)网络权系数的优化用遗传算法的全局优化及隐含并行性的特点提高权系数优化速度。2．遗传算
快乐的小荣荣·2023-11-20 03:28

[2020-01-13]神经网络学习笔记-梯度验证&参数初始化

看了斯坦福的机器学习视频，讲到神经网络的梯度验证以及参数初始化的部分，记录一下。1.梯度验证有时候训练时，梯度也确实是在下降，但是可能并不是沿着一个比较好的方向，结果导致最后的停止点不是停在相对最优的地方。这时候可以采用梯度验证，即利用某点处的近似理论梯度值来和实际梯度值对比。处的近似理论梯度值：2.参数初始化如果参数初始化为0或者1等常数的话，那么每一层的每个神经元的输出值都会相同（不管迭代多少
wheatfox·2023-11-20 02:40

11-13 周一 同济子豪兄CNN卷积神经网络学习记录

11-13周一同济子豪兄CNN卷积神经网络学习记录时间版本修改人描述2023年11月13日14:02:14V0.1宋全恒新建文档2023年11月13日19:05:29V0.2宋全恒完成大白话讲解卷积神经网络的学习简介
思影影思·2023-11-16 21:13

【Python&图像超分】Real-ESRGAN图像超分模型（超分辨率重建）详细安装和使用教程

基于深度学习的图像超分技术，可以利用深度神经网络学习图像的高频部分，从而提高了图像的分辨率和清晰度。目前应用较多的
RS迷途小书童·2023-11-15 09:00

CoSTA：用于空间转录组分析的无监督卷积神经网络学习方法

2021年8月，来自美国研究人员在《BMCBioinformatics》杂志发表了题为“CoSTA:unsupervisedconvolutionalneuralnetworklearningforspatialtranscriptomicsanalysis”的研究论文，提出了CoSTA：一种通过卷积神经网络（ConvNet）聚类学习基因表达矩阵之间空间相似性的新方法。空间转录组学技术的兴起使人们
wen05054105·2023-11-14 05:28

2021斯坦福CS224N课程笔记~3

3.神经网络学习：手工计算梯度Lecture3:Neuralnetlearning:Gradientsbyhand(matrixcalculus)andalgorithmically(thebackpropagationalgorithm
mwcxz·2023-11-11 14:16
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