07.网络学习

GAN对抗生成网络学习笔记（四）GAN难以训练问题以及WGAN

提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档文章目录前言一、GAN训练1.1训练不稳定1.2ModeCollapse二、WGAN2.1Wasserstein距离2.2WGAN三、代码实现前言本篇论文主要记录了对抗生成网络训练难的问题和解决方式。本文主要参考了两位大佬的博客[WGAN(原理解析)](https://www.cnblogs.com/Allen-rg/p/103051
白衣西蜀梅子酒·2022-12-22 08:09

Learning to Compare: Relation Network for Few-Shot Learning 作者解读

CVPR2018最前沿：让神经网络学习比较来实现少样本学习下文转载自雷锋网（仅供学校交流使用）雷锋网(公众号：雷锋网)AI科技评论按：本文作者FloodSung，他为雷锋网AI科技评论撰写了基于CVPR
努力奋斗-不断进化·2022-12-21 12:30

MySQL 进阶篇学习笔记

存储引擎-MySQL体系结构03.存储引擎-简介04.存储引擎-InnoDB介绍05.存储引擎-MyISAM和Memory05.1MyISAM05.2Memory05.3区别及特点06.存储引擎-选择07
暗恋花香·2022-12-21 10:36

hrsc2016 下载 数据集_使用torchvision下载MINIST及配置踩坑笔记

1、MINIST简介MNIST数据集是在神经网络学习中一个被嚼烂的数据集MNIST数据集可在知乎-安全中心yann.lecun.com获取,它包含了四个部分:Trainingsetimages:train-images-idx3
weixin_39793708·2022-12-20 14:29

学习率设置

它的大小决定网络学习速度的快慢。在网络训练过程中，模型通过样本数据给出
长路漫漫2021·2022-12-20 11:33

MobileNet V1、V2、V3神经网络学习

目录一、背景二、MobileNetV1三、MobileNetV2四、MobileNetV3此文章仅作为学习总结一、背景    AlexNet、VGG、GoogLeNet以及ResNet网络，它们都是传统卷积神经网络（都是使用的传统卷积层），缺点在于内存需求大、运算量大导致无法在移动设备以及嵌入式设备上运行。而本文要讲的MobileNet网络就是专门为移动端，嵌入式端而设计。二、MobileNetV
小小_喻·2022-12-20 10:53

神经网络编程的34个案例,神经网络编程是什么

java该如何学习神经网络学习神经网络和语言无关，通过对某个事物大量的基础进行数据分析、特征提取并符号化或者信息化，从而达到可以对事物进行正确识别的过程，可能涉及到众多数学推演或者算法。
普通网友·2022-12-20 08:51

深度卷积神经网络学习（CNN）

什么是卷积神经网络CNN：神经网络在前面的学习中我们已经了解过很多了，其本质就是多层感知机，卷积神经网络其实也一样，但是我们可以将其看成多层感知机的变种。它成功的原因在于其所采用的局部连接和权值共享的方式：一方面减少了权值的数量使得网络易于优化，算力大大提高另一方面降低了模型的复杂度，也就是减小了过拟合的风险该优点在网络的输入是图像时表现的更为明显，使得图像可以直接作为网络的输入，避免了传统识别算
爱摸鱼的伪程序猿·2022-12-20 08:44

神经网络训练平台,在线神经网络训练

1、什么是神经网络学习神经网络学习由称为神经元的基本处理单元互连而成的平行工作的复杂网络系统,简称神经网络。
小六oO·2022-12-19 11:29

神经网络常用的训练方式,什么是神经网络训练法

2、什么是神经网络学习神经网络学习由称为神经
阳阳2013哈哈·2022-12-19 11:24

深度学习神经网络学习日记

L1/L2正则化L2regularizationterm=w1^1+w2^2+...+wn^2grad=2(w1+w2+...+wn)weightdecayL1Regularization:拉普拉斯分布左右对称L2Regularization:高斯分布w的平方项拉普拉斯分布正则化能够使得模型更倾向于得到稀疏参数稀疏参数的优点在特征选择上优化器：普通更新x+=-learning_rate*dx动量更
WJY991202·2022-12-18 17:51

神经网络的解释方法之GAP、CAM、Grad-CAM、Grad-CAM++的理解

目录GAP&CAMGrad-CAM实践部分Grad-CAM++卷积神经网络的解释方法之一是通过构建类似热力图(heatmap)的形式，直观展示出卷积神经网络学习到的特征，当然，其本质还是从像素的角度去解释卷积神经网络
牵一发而动全身·2022-12-18 13:46

神经网络怎么学,怎么学神经网络

谷歌人工智能写作项目：小发猫2、人工神经网络的学习类型学习是神经网络研究的一个重要内容，它的适应性是通过学习实现的神经网络学习方式有三种。根据环境的变化，对权值进行调整，改善系统的行为。
普通网友·2022-12-18 09:34

神经网络学习的几种方法

目录前言1SGD1.1参数的更新1.2SGD的缺点2Momentum3AdaGrad4Adam5我们如何选取方法6设置权重初始值6.1我们可以将权重初始值设置为0吗？6.2隐藏层的激活值的分布6.3ReLU的权重初始参数小结：6.4BatchNormalization6.4.1BatchNormalization算法6.4.2BatchNorm的评估6.5正则化6.5.1过拟合6.5.2权值衰减6
Nefelibat·2022-12-18 09:59

【神经网络】人工神经网络学习方法

学习方法是体现人工神经网络智能特征的主要标志，离开了学习算法，人工神经网络就失去了诱人的自适性，自组织和自学习的能力。目前，神经网络的学习方法有多种，按有无导师来分，可分为有教师学习（SperrisedLearning）、无教师学习（UnsperrisedLearning）和再励学习（ReinforcementLearning）等几大类。在有教师的学习的学习方式中，网络的输出和期望的输出（即教师信
Borter的博客·2022-12-18 09:26

神经网络学习

机器学习作者：金簪雪里埋链接：https://www.zhihu.com/question/68039355/answer/259147431来源：知乎著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权，非商业转载请注明出处。机器学习（MachineLearning）可以被看成一项任务，这个任务的目标就是让机器（广义上的计算机）通过在数据中学习来获得类似人类的智能。例如人类会下围棋，AlphaGo或Al
风吹海洋浪·2022-12-18 09:55

FCN网络学习笔记

目录前言1.网络结构2.损失计算：CrossEntropyLoss参考前言FCN网络是首个端对端的针对像素级预测的全卷积网络。其中，全卷积的含义是将分类网络的全连接层全部替换成了卷积层。使用了分类网络作为backbone，将会复用分类网路在ImageNet上的预训练权重，这就涉及到将全连接层的权重转化到卷积层当中。FCN网络结构十分简单，却又十分有效。从下图中可以看到，FCN-8s的效果已经与GT
八十八岁扶墙敲码·2022-12-17 20:49

基于PHP+MySQL信息技术学习网站设计与实现

智多在线网络学习平台为学习各种技术查看资料的用户提供一个准确、最新的技术与相关文档，浏览目前流行教学的新闻，提出技术上遇到的难点及问题，帮助其他用户回答所提出的问题，上传想要分享的资源，下载要获取的相关技术资源
QQ55318293·2022-12-17 18:54

深度学习（二）：深度学习与神经网络学习笔记（手记）

下面的照片顺序可能与当时学习记录的顺序不一致。1.感知机模型，CNN模型的前身:2.sigmoid激活函数：3.神经网络的前向传播与反向传播计算过程例子：4.神经网络的前向传播与反向传播计算过程例子（续）：5.Relu、Softmax,Sigmod激活函数，mnist、cifar10CNN模型，以及Keras开发平台模型类型：6.BatchNorm的概念以及安装Tensorflow的一些流程：7.
夜风里唱·2022-12-17 11:41

深度学习-归一化输入，梯度消失爆炸，梯度检验

二、梯度消失，爆炸1.梯度2.深度网络学习初始化三、梯度检验梯度检验前言吴恩达week5一、归一化输入1、均值方差归一化均值方差归一化。要注意：我们要对训练数据集和测试数据集使用相同的u与方差。
爱吃肉c·2022-12-17 08:39

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

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

SLAM 07.后端-卡尔曼滤波

卡尔曼滤波本质上是一个数据融合算法，将具有同样测量目的、来自不同传感器、(可能)具有不同单位(unit)的数据融合在一起，得到一个更精确的目的测量值。卡尔曼滤波的局限性在于其只能拟合线性高斯系统，但其最大的优点在于计算量小，能够利用前一时刻的状态（和可能的测量值）来得到当前时刻下的状态的最优估计。1、应用场合1、卡尔曼滤波器应用在一些无法直接测量只能间接测量的场合。2、从一些受误差影响的数据中得到
平原君2088·2022-12-16 09:39

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

接口隔离原则介绍

目录介绍00.问题思考分析01.前沿简单介绍02.如何理解接口隔离原则03.接口理解为一组API接口集合04.接口理解为单个API接口或函数05.接口理解为OOP中的接口概念06.总结一下分享07.思考一道课后题
·2022-12-14 14:36

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

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
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