网络学习知识整理第46页

神经网络详解及代码实现

链接：https://blog.csdn.net/weixin_41841149/article/details/95226984BP算法是一种最有效的多层神经网络学习方法，其特点是信号前向传递，而误差后向传播

凌晨4点de洛杉机·2022-12-16 23:10

神经网络学习笔记（2）——代价函数与梯度下降简介

同样的，这篇还是纯理论，不涉及代码部分。有些地方我也没有深究，所以有可能会有错误，如有错误，请麻烦指正。目录代价函数梯度下降梯度偏导数方向导数公式：参考结合上篇文章的内容，我们不妨来想一下，在最开始的时候，整个网络是混乱的，那么我们要怎样才能找到最合适的权重和偏置呢？由于神经网络是需要学习的，所以学习的过程就是找到最合适的权重和偏置。于是我们就要引入代价函数。代价函数继续借用3B1B的栗子，假设我

野指针小李·2022-12-16 23:06

《可解释人工智能公开课》—by 同济子豪兄第二章ZF算法笔记

Alexnet上进行改进具体的改进效果在图8图1具体改进关于反卷积图2反卷积流程图图3反池化的过程图片例子：右边是最大激活的真实图片（9×9），左边是通过反卷积得到的可视化特征图（让我们了解卷积的时候，神经网络学习到的特征是什么

xuejiang__·2022-12-16 15:08

【KELM预测】基于麻雀算法优化核极限学习机实现数据回归预测附matlab代码

仿真内容点击智能优化算法神经网络预测雷达通信无线传感器信号处理图像处理路径规划元胞自动机无人机电力系统⛄内容介绍极限学习机(ExtremeLearningMachine,ELM)是近几年发展起来的一种有效的新型单隐层前馈神经网络学习算法

matlab科研助手·2022-12-16 14:56

模式识别系列（一）感知器算法（PLA）

PerceptronLearningAlgorithm（PLA）2.1权重向量和特征向量到分类面的距离2.2PLA的原理和流程2.3PLA的收敛性证明3.不可分数据的优化方式写在前头本系列博客主要是对我大三这一年学到的知识整理

人工小智障·2022-12-16 13:49

卷积神经网络学习日记（VGG）学习日记

VGG与AlexNet网络结构差异图示（来自李沫《动手学深度学习》）一个VGG块由一系列卷积层组成，在最后连接一个最大汇聚层VGG块代码如下所示：该函数有三个参数，分别对应于卷积层的数量num_convs、输入通道的数量in_channels和输出通道的数量out_channelsimporttorchfromtorchimportnnfromd2limporttorchasd2ldefvgg_b

吃pepper的dog酱·2022-12-16 12:24

深度学习神经网络学习日记

BP神经网络#线性层1.设置偏置项（bias)2.进行高斯随机变量，归一化保持梯度不会下降得太快3.注册参数，weight计算出参数4.先将bias注册为05.设置偏置参数#前馈层1.batch_size设置2.两个矩阵（x阵，权重阵）进行点乘做内积3.如果偏置项存在，循环一遍batch_size相加sigmoid函数：前馈层的sigmoid函数计算出1/1+exp(-x)赋值于后层的sigmoi

WJY991202·2022-12-16 12:08

DBnet 分割任务

分割方法在文本检测中非常常见.分割可以对付弯曲的情况.分割:对每个像素点做分类.分割方法现状的缺点:后处理方式要过滤,比较麻烦.是不是文本的问题,属于二分类,设定阈值.DB:可微分二值化.创新点:阈值不再固定的值,而是通过网络学习出来的自适应的值

Wukongggg·2022-12-16 04:27

论文阅读笔记《Few-Shot Learning with Metric-Agnostic Conditional Embeddings》

小样本学习&元学习经典论文整理||持续更新核心思想本文提出一种基于度量学习的小样本学习算法，思想上与RelationNetwork接近，没有明确定义一种度量方法，而是利用卷积神经网络学习并利用softmax

深视·2022-12-15 18:24

图神经网络学习笔记:Metapath2vec

1.图的构建importnumpyasnpimportrandomimporttimeimporttqdmimportdglimportsysimportosnum_walks_per_node=1000walk_length=100path='./net_dbis'defconstruct_graph():paper_ids=[]paper_names=[]author_ids=[]author

小黑无敌·2022-12-15 18:18

全连接神经网络学习MNIST实现手写数字识别

神经网络的学习步骤神经网络的学习分成下面4个步骤：步骤1（mini-batch）从训练数据中随机选出一部分数据，这部分数据称为mini-batch。我们的目标是减小mini-batch的损失函数的值。步骤2（计算梯度）为了减小mini-batch的损失函数的值，需要求出各个权重参数的梯度。梯度表示损失函数的值减小最多的方向。步骤3（更新参数）将权重参数沿梯度方向进行微小更新。步骤4（重复）重复步骤

fakerth·2022-12-15 15:42

2022-12-14 TCP/IP 协议栈_1

终身学习不是口号,是命运,生死看淡,不服就干.我们先从搭建环境搭建做起.一、Windows+WSL2+Wireshark网络开发一般是Linux服务端+Windows客户端,网络学习就不必买台服务器了,

不停感叹的老林·2022-12-15 12:54

从 Flannel 学习 Kubernetes overlay 网络

这是Kubernetes网络学习的第四篇笔记。

·2022-12-15 08:44

神经网络学习小记录23——MobileNet模型的复现详解

神经网络学习小记录23——MobileNet模型的复现详解学习前言什么是MobileNet模型MobileNet网络部分实现代码图片预测学习前言MobileNet是一种轻量级网络，相比于其它结构网络，它不一定是最准的

Bubbliiiing·2022-12-14 18:57

SAD（自我注意力蒸馏）：Learning Lightweight Lane Detection CNNs by Self Attention Distillation

下面是作者逆风g做的总结：知识蒸馏（Knowledgedistillation）：用于把大网络学习到的内容（kno

狂奔的菜鸡·2022-12-14 15:44

知识蒸馏之自蒸馏

背景知识-注意力蒸馏、自蒸馏1.定义：注意力蒸馏（Attentiondistillation）：用于把大网络学习到的注意力特征图（attentionmap）迁移到小网络中。

随性奋进的女程序猿·2022-12-14 15:08

关于卷积神经网络的论文,卷积神经网络创始人

神经网络BP算法中,如何选择网络学习效率及阈值调整效率谷歌人工智能写作项目：神经网络伪原创你好，请问你知道在matlab神经网络工具箱里，学习率在哪里设置吗？

普通网友·2022-12-13 19:35

yolov2

YOLOv2AddBN使用BN层提高准确度（Accuracyimprovements）神经网络学习过程本质就是为了学习数据分布，一旦训练数据与测试数据的分布不同，那么网络的泛化能力也大大降低；另外一方面

Fighting_1997·2022-12-13 14:36

人工神经网络的算法原理,最简单的神经网络算法

2、学习矢量量化（LVQ）网络学习矢量量化（LVQ）网络，它由三层神经元组成，即输入转换层、隐含层和输出层。该网络在输入层与隐含层之间为完全连接，而在隐

阳阳2013哈哈·2022-12-13 11:37

机器学习量子_量子机器学习：神经网络学习

机器学习量子MylastarticlestackledBayesnetsonquantumcomputers(readithere!),andk-meansclustering,ourfirststepsintotheweirdandwonderfulworldofquantummachinelearning.我的最后一篇文章讨论了量子计算机上的贝叶斯网络(在这里阅读！)和k-means聚类，这是

weixin_26746401·2022-12-12 13:01

基于极限学习机进行股市预测（Matlab代码实现）

本文目录如下：目录1概述2运行结果3Matlab代码实现4参考文献1概述极限学习机（ExtremeLearningMachine,ELM）作为前馈神经网络学习中一种全新的训练框架,在行为识别、情感识别和故障诊断等方面被广泛应用

荔枝科研社·2022-12-12 11:43

王道考研计算机网络学习心得——第一章-计算机网络体系结构

前言本文主要是我学习计网的心得，用王道考研的原因主要是因为，又有老师教又有直接的资料书，个人觉得方便一点，不用到处找网课，也不用想到底看哪本书好，等这一轮学完了再看别的书，想必也能得心应手一点，希望能得到大家的指正，顺便监督自己学习，由于水平有限，引用部分大多采用书上的内容，如有侵权，就不公开了，就当作是自己的心得。一、计算机网络概述 1.1计算机网络概念计算机网络就是将一个分散的、具有独立

Autumn0923·2022-12-12 10:52

计算机网络（一）—— 概述（6）：计算机网络体系结构

计算机网络系列内容的学习目录→\rightarrow→谢希仁计算机网络学习系列内容汇总。

大彤小忆·2022-12-12 10:45

[前端学习笔记] jQuery基础知识整理

一、jQuery基本概念1.什么是jQueryjQuery是一个快速简洁的JS库，封装了JS常用的功能代码，优化了DOM操作、事件处理、动画设计、Ajax交互等。我们可以快速查询使用里面的功能函数。补充：常见的JS库有jQuery\Prototype\YUI\Dojo\ExtJS\移动端的zepto。这些库都是对原生JS的封装，内部是用JS实现的。2.jQuery的优点轻量级。核心文件几十kb，不

sillyxue·2022-12-12 10:53

jQuery重点知识整理

目录jQuery简介jQuery版本说明选择器DOM操作事件处理事件之绑定事件处理器事件之鼠标事件事件之表单事件事件之键盘事件事件之浏览器事件事件对象遍历动画jQuery简介jQuery是一个高效、精简并且功能丰富的JavaScript工具库。它提供的API易于使用且兼容众多浏览器，这让诸如HTML文档遍历和操作、事件处理、动画操作更加简单。jQuery最大的优点就是简化DOM操作。jQuery版

艾派森·2022-12-12 09:38

jquery基础知识整理

$(function(){});是$(document).ready(function(){});的缩写$("tbodytr")返回tbody下的所有的tr$("tbodytr:even")返回tbody下所有索引值是偶数的trfunction中this代表执行这个function的对象。children获取某个节点的子节点html方法可以设置或获取节点的html内容。val方法可以设置或获取节点

java砖家·2022-12-12 09:07

感知器与BP神经网络学习笔记

（一）感知器1.1基本介绍感知器学习算法是神经网络中的一个概念，单层感知器是最简单的神经网络，输入层和输出层直接相连，每一个输入端和其上的权值相乘，然后将这些乘积相加得到乘积和，这个结果与阈值相比较（一般为0），若大于阈值输出端就取1，反之，输出端取-11.2感知器分类算法步骤权重向量W，训练样本X1.把权重向量初始化为0，或把每个分类初始化为[0,1]间任意小数2.把训练样本输入感知器，得到分类

阿尔贝罗贝洛·2022-12-11 19:01

BP神经网络学习笔记1-结构、感知器、传播方式、python代码实现简单的BP神经网络

1.BP网络的提出BP神经网络是一种按照误差你先传播算法训练的多层前馈神经网络2.BP网络的结构：BP神经网络是一种典型的非线性算法。BP神经网络由输入层、输出层和之间若干层(一层或多层)隐含层构成，每一层可以有若干个节点。层与层之间节点的连接状态通过权重来体现。只有一个隐含层的时候，这样的BP神经网络属于传统的浅层神经网络;当有多个隐含层的时候，这样的BP神经网络属于深度学习的神经网络。3.感知

小李不熬夜呀·2022-12-11 19:59

图神经网络学习(三)-常见的图神经网络库

1.PytorchGeometricPyTorchGeometricLibrary(简称PyG)是一个基于PyTorch的图神经网络库。它包含了很多GNN相关论文中的方法实现和常用数据集，并且提供了简单易用的接口来生成图。1.1数据集1.1.1使用PyG自带的数据集#%%#数据加载dataset=Planetoid(root="data/Cora",name="Cora")print(datase

Enoch Liu98·2022-12-11 19:27

神经网络学习笔记

目录一、卷积神经网络1、卷积（食物与消化）2、卷积神经网络3.卷积层二、感知机二、图像分割一、卷积神经网络不稳定输入，不稳定输出，求系统存量周围像素点如何产生影响过滤器，一个像素点的试探1、卷积（食物与消化）（1）将进食在此刻的量看作是f，将消化食物在此刻的比例看作是g，卷积结果就是此刻胃内食物的余量。（2）f系统不稳定的输入，g系统稳定的输出，卷积结果就是系统存量。（卷积的物理意义）一边吃一边消

m0_59418293·2022-12-11 19:52

神经网络学习笔记--基于matlab的感知器

详细理论可参考https://blog.csdn.net/fieldoffier/article/details/44264715本文仅提供实例和经验。题目：已知向量P=[-0.5-0.50.3-0.1-4;-0.50.5-0.51.05]；T=[11001];求Q=[0.7-0.5;1.2-0.5]解读：对Q向量进行分类，由已知的P和T训练一个感知器。有监督的学习，单层神经网络。第一步：观察P,

Fdecad·2022-12-11 19:22

感知器与神经网络学习笔记

感知器：一种人工神经单元。感知器要求有多个二进制的输入，但只生成一个二进制的输出。利用权重来衡量各个输入的重要性。将输入的加权和与已经设定好的阈值作比较，根据比较的结果来判别感知器的输出结果。通过改变权重和阈值，可以得到不同的决策模型。一般来说，越复杂的网络越有助于我们在让计算机决策时做出更微妙的决定。上图中有三个感知层，每一层上的每一个感知器单元都是在根据上层感知器单元传递的值和权重来调整自己的

周清冽·2022-12-11 19:50

【机器学习】（二）——如何评价模型的好坏

学习目标：1、数据拆分：训练数据集&测试数据集2、评价分类结果：精准度、混淆矩阵、精准率、召回率、F1Score、ROC曲线等3、评价回归结果：MSE、RMSE、MAE、RSquared知识整理：【1】

独脚行·2022-12-11 17:43

神经网络是如何学习的？

神经网络的数学表达各位童鞋我们在理解了神经网络的具体工作模式之后，我们就要来针对神经网络给出他的数学表达，也就是说用数学思维对神经网络进行定义，神经网络学习的过程是怎么做到的。首先我们要从。

kevinweijun·2022-12-11 09:47

什么是神经网络模型，常见神经网络模型有哪些?

1、BP神经网络BP(BackPropagation)神经网络是一种神经网络学习算法。其由输入层、中间层、输出层组成的阶层型神经网络，中间层可扩展为多层。相邻层之间各神经元进行全连接，而每层各神

21ic电子工程师·2022-12-11 07:46

【神经网络学习】--注意力机制

【神经网络学习】–注意力机制1.从核心思想角度理解：注意力机制，其主要的思想是，一系列的注意力分配系数，即权重参数。

crushqqi·2022-12-11 03:12

在线考试系统的设计与实现

对于在校学生，通过网络教育不仅可以随时进行网络学习，也可以根据学习的情况自我检测，有利于学生高效、快捷地掌握所学的知识。

weixin_ancenhw·2022-12-10 16:01

使用极限学习机进行股市预测（Matlab代码实现）

目录1概述2运行结果3参考文献‍4Matlab代码1概述极限学习机（ExtremeLearningMachine,ELM）作为前馈神经网络学习中一种全新的训练框架,在行为识别、情感识别和故障诊断等方面被广泛应用

wlz249·2022-12-09 18:08

异常检测 | 基于Siamese网络学习距离函数来定位视频中的异常

关于论文学习这篇文献中作者通过训练一个Siamese神经网络，将手工制作的表示和距离函数替换为学习的表示和距离函数，建立了简单的最近邻方案．Siamese网络通过训练将视频块对分类为相似或不同，并用来找到与所有训练视频块不同的测试视频块，因此判定是异常的．从目标数据集的训练数据中学习一个样本模型（包含所有唯一的正常视频块）．最后，使用经过训练的Siamese网络中的测试视频块和样本之间的最近邻居评

六个核桃Lu·2022-12-09 17:49

DeepLearning神经网络学习笔记(一)

第一部分机器学习基础1.基本概念1.1定义1.2流程2.三个要素2.1模型2.1.1判别模型和生成模型2.1.2概率模型和非概率模型2.2学习准则2.2.1损失函数2.2.2风险最小化准则2.3优化算法2.3.1梯度下降法2.3.2随机梯度下降法2.3.3小批量梯度下降法1.基本概念首先需要明确的一个概念，深度学习是一个机器学习问题。我们要想学习系统的深度学习，就必定需要一些机械学习的基础。那么它

计算机系伪文青·2022-12-09 14:57

Semi-supervised classification with graph convolutional networks

二、Introduction介绍图上结点分类的半监督问题，通过神经网络学习结点的表式，半监督定义lossfunction，提出了图上神经网络传播规则并

BUPT-WT·2022-12-09 11:54

深度学习神经网络学习笔记-自然语言处理方向-论文研读-情感分析/文本分类-word2evc-基于向量空间中词表示的有效估计

word2evc-基于向量空间中词表示的有效估计目录概念引入摘要大意介绍词的表示方式评价指标词向量训练方式复杂度的降低负采样重采样(SubsamplingofFrequentWord)研究成果概念引入逻辑回归线性回归时间序列分析神经网络self-attention与softmax的推导HuffmanTree（哈夫曼树）哈夫曼树是一种带权路径长度最短的二叉树，亦称最优二叉树数字表示权重，图a是常见的

丰。。·2022-12-09 10:24

深度学习神经网络学习笔记-自然语言处理方向-论文研读-情感分析/文本分类-char_embedding

本文目录概念引入由来摘要大意C2W模型语言模型的训练流程词性标注模型研究成果概念引入逻辑回归线性回归时间序列分析神经网络self-attention与softmax的推导word2evc由来词向量的学习在自然语言处理的应用中非常重要，词向量可以在空间上捕获词之间的语法和语义相似性。但是词向量机制中是假设词和词之间是独立的，这种独立性假设是有问题的，形式的一致性会导致功能的一致性。但这种形态和功能之

丰。。·2022-12-09 10:24

机器学习-卷积神经网络之深度残差网络（三）

用深度残差网络学习多通道图片。简单介绍一下深度残差网络：普通的深度网络随着网络深度的加深，拟合效果可能会越来越好，也可能会变差，换句话说在不停地学习，但是有可能学歪了。

weixin_46737548·2022-12-09 09:44

Faster-RCNN网络

Faster-RCNN网络学习目标熟悉FasterRCNN目标检测的思想知道anchor（锚框）的思想掌握RPN网络是如何进行候选区域的生成的掌握ROIPooling的使用方法知道fasterRCNN的训练方法在

最白の白菜·2022-12-09 07:15

ResNet(Deep Residual Learning for Image Recognition)论文总结

Ccendoc·2022-12-09 04:37

Pytorch初步应用

2.1使用Pytorch构建一个神经网络学习目标掌握用Pytorch构建神经网络的基本流程.掌握用Pytorch构建神经网络的实现过程.关于torch.nn:使用Pytorch来构建神经网络,主要的工具都在

AI耽误的大厨·2022-12-08 19:46

GAN网络学习笔记系列2-Cluster GAN

1、文献创新及贡献：提出一种新的基于聚类机制的CGAN，通过one-hot编码变量和连续潜变量的混合中采样潜变量，再将一个反向网络（将数据投射到潜空间）和一个聚类特定损失值与其进行结合，能实现再潜空间中聚类。GAN再潜变量中虽然保留了观测数据信息，但散点再平滑分散的情况下的散分布导致没有可以观察的集群，因此本文提出了一种算法用以解决上述问题。文章贡献：1、利用离散-连续潜变量的混合，以便再潜空间中

男人啊，终归还是要放下些什么才行·2022-12-08 12:18

【超分辨率】Closed-loop Matters: Dual Regression Networks for Single Image Super-Resolution

前言这是一篇CVPR2020年的文章，创新点主要在于不仅让网络学习LR->HR的映射，还学习HR->LR来减小映射空间，解决不适定的问题。

几维wk·2022-12-08 12:57

（超、深）超像素网络SSN

我们开发了一种新的超像素采样可微模型，利用深度网络学习超像素分割。所得到的超像素采样网络(SSN)是端到端可

cocapop·2022-12-08 10:41

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