FNN

卷积神经网络CNN(二）——基本性质

首先我们说明一下CNN和FNN比的优势参数量：CNN是权值共享，参数较少（w）通道：全连接是NV结构(压缩降维），卷积的channel会逐渐增多（把失去的数据补充回来，在c上体现）一、填充（padding
小羊头发长长长·2023-01-13 01:53

NNDL 作业3：分别使用numpy和pytorch实现FNN例题

目录过程推导-了解BP原理数值计算-手动计算，掌握细节代码实现-numpy手推+pytorch自动对比【numpy】和【pytorch】程序，总结并陈述。激活函数Sigmoid用PyTorch自带函数torch.sigmoid()，观察、总结并陈述。激活函数Sigmoid改变为Relu，观察、总结并陈述。损失函数MSE用PyTorch自带函数t.nn.MSELoss()替代，观察、总结并陈述。损失
五元钱·2023-01-12 19:13

推荐系统与深度学习（八）——PNN模型原理

公众号后台回复“图书“，了解更多号主新书内容作者：livan来源：数据python与算法PNN原理通过上文对FNN的了解，我们发现了FNN中的一些问题，很多人认为FNN在将Embedding结果输入到神经网络之后学习的交叉特征表达并不充分
IT农民工1·2023-01-11 09:36

PNN网络（Product-based Neural Network）

1.概述PNN（Product-basedNeuralNetwork）是在2016年提出的用于计算CTR问题的深度神经网络模型，PNN的网络结构对传统的FNN（FeedforwardNeuralNetwork
zhiyong_will·2023-01-11 09:04

8、DeepFM介绍

现有模型用于CTR预估的有很多尝试，如CNN/RNN/FNN/PNN/W&D等，但
nsq1101·2023-01-09 13:14

FNN——用矩阵分解完成Embedding层初始化

FNN——用FM的隐向量完成Embedding层初始化(用FM模型对Embedding层进行改进)Embedding层存在的问题：1.参数巨大。
zzzzzBelial·2023-01-08 07:36

ANN：DNN结构演进History—RNN

引入RNN：在深度学习领域，传统的前馈神经网络（feed-forwardneuralnet，简称FNN）具有出色的表现，取得了许多成功，它曾在许多不同的任务上——
alppkk4545·2023-01-07 15:19

【Deep Learning A情感文本分类实战】2023 Pytorch+Bert、Roberta+TextCNN、BiLstm、Lstm等实现IMDB情感文本分类完整项目（项目已开源）

因此也想做一个结构比较规范而且内容较为经典的任务本项目使用Pytorch框架，使用上游语言模型+下游网络模型的结构实现IMDB情感分析语言模型可选择Bert、Roberta神经网络模型可选择BiLstm、LSTM、TextCNN、Rnn、Gru、FNN
北村南·2023-01-05 16:58

前馈神经网络

前馈神经网络（FNN）前馈神经网络（英文：FeedforwardNeuralNetwork），为人工智能领域中，最早发明的简单人工神经网络类型。在它内部，参数从输入层向输出层单向传播。
onion___·2023-01-03 22:18

D-TDNN

实现流程每层D-TDNNlayer的结构如下：第一层为FNN-based的bottlenecklayer。
java_crocodile·2022-12-29 20:50

利用前馈神经网络实现手写数字识别(python实现)

0.问题前馈神经网络（FeedforwardNeuralNetwork，FNN）分类。
吮指原味张·2022-12-22 14:26

推荐系统学习笔记-PNN算法

由来Product-basedNeuralNetwork）是在2016年提出的用于计算CTR问题的深度神经网络模型，PNN的网络结构对传统的FNN（FeedforwardNeuralNetwork）网络结构做了一些优化
丰。。·2022-12-22 14:19

推荐系统学习笔记-FNN

由来在FM之后出现了很多基于FM的升级改造工作，由于计算复杂度等原因，FM通常只对特征进行二阶交叉。但是当面对海量高度稀疏的用户行为反馈数据的情况下，二阶交叉往往是不够的，三阶、四阶甚至更高阶的组合交叉能够进一步提升模型学习能力。于是就有人参考图像领域CNN通过相邻层连接扩大感受野的做法，使用DNN来对FM显式表达的二阶交叉特征进行再交叉，从而产生更高阶的特征组合，加强模型对数据模式的学习能力。即
丰。。·2022-12-19 12:12

深度学习～模糊神经网络(FNN)

模糊神经网络(FuzzyNeuralNetwork,FNN)背景系统复杂度的增加，人工智能深度化发展模糊数学创始人L.A.Zadeh,1921.当系统的复杂性增加时，我们使它精确化的能力将减小。
天狼啸月1990·2022-12-09 12:59

LSTM反向传播原理——LSTM从零实现系列(2)

一般来说LSTM在层后会接一个全连接层FNN，全连接层后面再接一个损失函数Loss，所以这里我将全连接层反向传回给LSTM层的总误差称之为。从上图LSTM的结构可
量化交易领域专家YangZongxian·2022-12-09 07:36

递归神经网络结构形式,RNN神经网络基本原理

1、如何有效的区分和理解RNN循环神经网络与递归神经网络RNN建立在与FNN相同的计算单元上，两者之间区别在于：组成这些神经元相互关联的架构有所不同。
普通网友·2022-12-06 21:14

NNDL 作业3：分别使用numpy和pytorch实现FNN例题

目录过程推导-了解BP原理数值计算-手动计算，掌握细节代码实现-numpy手推+pytorch自动1、对比【numpy】和【pytorch】程序，总结并陈述。numpy程序pytorch程序2、激活函数Sigmoid用PyTorch自带函数torch.sigmoid()，观察、总结并陈述。3、激活函数Sigmoid改变为Relu，观察、总结并陈述。4、损失函数MSE用PyTorch自带函数t.nn
蒂洛洛·2022-12-06 15:54

前馈神经网络与支持向量机实战 --- 手写数字识别

前馈神经网络与支持向量机实战—手写数字识别文章目录前馈神经网络与支持向量机实战---手写数字识别一、前馈神经网络介绍二、支持向量机介绍三、数据集说明四、环境准备五、实验要求六、Python代码tutorial_minst_fnn-keras.py
Python-AI Xenon·2022-12-05 10:29

机器学习|李宏毅课程笔记（四）CNN

【改进/解决方法】【CNN与FNN】二、CNN【CNN结构】【CNN各层概述】三、CNN层详述【卷积层Convolution】【输入与输出】【卷积核】【卷积层尺寸的计算原理】【卷积计算】【多输入通道卷积计算
Hygge0+·2022-12-04 16:21

NNDL 作业3：分别使用numpy和pytorch实现FNN例题

1、过程推导-了解BP原理BP网络是在输入层与输出层之间增加若干层(一层或多层)神经元，这些神经元称为隐单元，它们与外界没有直接的联系，但其状态的改变，则能影响输入与输出之间的关系，每一层可以有若干个节点。BP神经网络的计算过程由正向计算过程和反向计算过程组成。正向传播过程，输入模式从输入层经隐单元层逐层处理，并转向输出层，每一层神经元的状态只影响下一层神经元的状态。如果在输出层不能得到期望的输出
uvuvuvw·2022-12-04 13:29

使用pytorch实现前馈神经网络

使用pytorch实现前馈神经网络前馈神经网络MNIST数据集代码实现结果显示前馈神经网络前馈神经网络（feedforwardneuralnetwork，FNN），简称前馈网络，是人工神经网络的一种。
毛毛真nice·2022-12-03 15:16

一篇文章了解LSTM

而在人工神经网络的发展过程中，也出现了一些体系较为完善，在解决不同方面问题呈现不同性能的神经网络模型，比如全连接神经网络（FNN）、卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等。
Turning-·2022-12-02 11:05

CNN 卷积神经网络 chap-5 学习笔记

CNN卷积神经网络-学习笔记1.FNN与CNN有哪些区别2.CNN要干什么事?2.1CNN又怎么进行识别呢？
大头鹅鹅鹅·2022-11-29 05:52

推荐系统（6）——推荐算法3（深度学习时代来临：AutoRec,Deep Crossing,NeuralCF,PNN,Wide&Deep,FNN,DeepFM,NFM）

文章目录1AutoRec——神经网络推荐算法的开端1.1自编码器1.2AutoRec模型结构1.3AutoRec的推荐过程1.4模型的特点和局限2DeepCrossing——深度学习推荐算法的完整应用2.1DeepCrossing的应用场景2.2DeepCrossing的模型结构1特征2网络结构2.3DeepCrossing的革命性意义3NeuralCF——CF+深度学习3.1深度学习的视角看矩阵
Weiyaner·2022-11-28 13:11

推荐模型-上下文感知-2017：NFM【FM家族】

“Neuralfactorizationmachinesforsparsepredictiveanalytics”inSIGIR2017FNN探索了FM与DNN相结合的方式，而Wide&Deep则给出了一种模型组合的思路
u013250861·2022-11-28 13:40

前馈神经网络（Feedforward neural network）

前馈神经网络（FNN）是一种人工神经网络，其中节点之间的连接不形成循环。因此，它不同于它的后代：递归神经网络。在前馈网络中，信息总是向一个方向移动；它从不倒退。
zhangzzqliumin·2022-11-28 08:29

HBU-NNDL 作业3：分别使用numpy和pytorch实现FNN例题

目录一、过程推导-了解BP原理1、前馈计算的过程第二层隐藏层的计算：输出层的计算2、反向传播的计算BP神经网络权值、阈值更新公式推导二、数值计算-手动计算，掌握细节三、代码实现-numpy手推+pytorch自动1、对比【numpy】和【pytorch】程序，总结并陈述。numpy版pytorch版2、激活函数Sigmoid用PyTorch自带函数torch.sigmoid()，观察、总结并陈述。
不是蒋承翰·2022-11-28 08:48

邱锡鹏 神经网络与深度学习课程【一】——绪论1和绪论2

绪论神经网络：一种以(人工)神经元为基本单元的模型例如：FNN、MN、GN深度学习：一类机器学习问题，主要解决贡献度分配问题。课程安排：首先讲机器学习、再讲神经网络。
桐原因·2022-11-27 17:59

通过FNN算法进行特征组合的商品推荐详细教程 有代码+数据

案例知识点推荐系统任务描述：通过用户的历史行为（比如浏览记录、购买记录等等）准确的预测出用户未来的行为；好的推荐系统不仅如此，而且能够拓展用户的视野，帮助他们发现可能感兴趣的却不容易发现的item；同时将埋没在长尾中的好商品推荐给可能感兴趣的用户。CTR表示Click-Through-Rate点击率，CTR=点击量/展示量。方法概述：本教程包括以下内容：从原始的数据文件中加载数据、缺失值填充、特征
数学是算法的灵魂·2022-11-26 18:47

NNDL 作业3：分别使用numpy和pytorch实现FNN例题

1.过程推导-了解BP原理神经网络结构如下图所示，总体上由三部分组成：输入层、隐藏层（为方便起见，图中给出一层，实际中可以有多层）和输出层。对于每一层，都是由若干个单元（神经元）组成。相邻两层的神经元之间是全连接的，但是同一层内，各神经元之间无连接。这是一个简单的神经网络。正向传播：输入层——隐藏层为了方便我们用sigmoid函数进行激活：隐藏层——输出层：这样我们就得到了输出值out(o1)和o
HBU_fangerfang·2022-11-25 10:12

NNDL 作业3：分别使用numpy和pytorch实现FNN例题

目录1.过程推导-了解BP原理2.数值计算-手动计算，掌握细节3.代码实现-numpy手推+pytorch自动3.1对比【numpy】和【pytorch】程序，总结并陈述。3.2激活函数Sigmoid用PyTorch自带函数torch.sigmoid()，观察、总结并陈述。3.3激活函数Sigmoid改变为Relu，观察、总结并陈述。3.4损失函数MSE用PyTorch自带函数t.nn.MSELo
.星.·2022-11-25 10:32

Recurrent NN

FNN难以处理时序数据,比如视频,语音,文本等.时序数据的长度一般是不固定的,而FNN要求输入和输出的维数都是固定的.因此对这些问题需要能力更强的模型.如果把FNN类比为Markovchain,那么RNN
weixin_30627341·2022-11-24 17:40

NNDL 作业3：分别使用numpy和pytorch实现FNN例题

过程推导-了解BP原理下附上周志华老师的机器学习中的一张图：推导：数值计算-手动计算，掌握细节代码实现-numpy手推+pytorch自动对比【numpy】和【pytorch】程序，总结并陈述。使用numpy实现importnumpyasnpdefsigmoid(z):a=1/(1+np.exp(-z))returnadefforward_propagate(x1,x2,y1,y2,w1,w2,w
冰冻胖头鱼·2022-11-23 04:02

机器学习之使用keras实现MLP

信号仅沿一个方向流动，该架构为前馈神经网络FNN。包含一个深度隐藏层时，称为深度神经网络DNN。
Penguinoodle·2022-11-22 11:37

NNDL 作业3：分别使用numpy和pytorch实现FNN例题

文章目录1.过程推导-了解BP原理2.数值计算-手动计算，掌握细节3.代码实现-numpy手推+pytorch自动代码实现使用numpy实现使用pytorch实现1、对比【numpy】和【pytorch】程序，总结并陈述。2、激活函数Sigmoid用PyTorch自带函数torch.sigmoid()，观察、总结并陈述。3、激活函数Sigmoid改变为Relu，观察、总结并陈述。4、损失函数MSE
plum-blossom·2022-11-21 20:19

第六讲 DNN-HMM模型学习笔记

目录1.DNN-HMM语音识别系统2.深度神经网络前馈神经网络FNN卷积神经网络CNNCNNTDNN循环神经网络RNNLSTM混合神经网络3.总结4.作业代码1.DNN-HMM语音识别系统 DNN-HMM
handsomeMB·2022-11-21 17:48

深度学习初级阶段——全连接神经网络（MLP、FNN)

在前面的数学原理篇中，已经提到了各种深度学习的数学知识基本框架，那么从这篇文章开始，我将和大家一起走进深度学习的大门（部分图片和描述取自其他文章）。目录一、首先我们需要知道什么是深度学习？二、了解神经元与感知机三、全连接神经网络四、神经网络框架（前向传播）实例编写总结一、首先我们需要知道什么是深度学习？深度学习是机器学习领域中的一个新的研究方向，模仿生人类神经网络，学习样本数据的内在规律的一种方法
小羊头发长长长·2022-11-21 06:08

RNN详解

文章目录回顾FNNRNN基本模型基本结构通过时间反向传播几种特殊RNN基于上下文的RNN双向RNN基于编码—解码的序列到序列架构RNN缺陷：无法做到长期依赖权值WWW角度梯度消失/爆炸角度RNN应用回顾FNN
zhong_ddbb·2022-11-21 03:01

作业3：分别使用numpy和pytorch实现FNN例题

过程推导-了解BP原理数值计算-手动计算，掌握细节代码实现-numpy手推+pytorch自动代码实现：对比【numpy】和【pytorch】程序，总结并陈述。激活函数Sigmoid用PyTorch自带函数torch.sigmoid()，观察、总结并陈述。激活函数Sigmoid改变为Relu，观察、总结并陈述。损失函数MSE用PyTorch自带函数t.nn.MSELoss()替代，观察、总结并陈述
cdd04·2022-11-20 12:35

多层感知机（MLP）、全连接神经网络（FCNN）、前馈神经网络（FNN）、深度神经网络（DNN）与BP算法详解

本篇文章涉及较多的基础知识，并且篇幅较长，是其它的更为复杂的神经网络的基础，需要重点掌握该神经网络的结构特征、网络的训练方法等内容。一：概念辨析兔兔在命名标题时，使用了这么多的名称，主要是因为这些名称，从本质上来讲几乎都是指相同的神经网络，只是其侧重点有所不同，其中也有较为细微的差别。首先，对于多层感知机（Multilayerperceptron）,其结构基础是单层感知机，或者是逻辑回归。对于这两
生信小兔·2022-11-20 10:04

NNDL 作业3：分别使用numpy和pytorch实现FNN例题

目录题目一、过程推导-了解BP原理二、数值计算-手动计算，掌握细节三、代码实现-numpy手推+pytorch自动1、对比【numpy】和【pytorch】程序，总结并陈述。2、激活函数Sigmoid用PyTorch自带函数torch.sigmoid()，观察、总结并陈述。3、激活函数Sigmoid改变为Relu，观察、总结并陈述。4、损失函数MSE用PyTorch自带函数t.nn.MSELoss
凉堇·2022-11-20 08:45

NNDL 作业3：分别使用numpy和pytorch实现FNN例题

分别使用numpy和pytorch实现FNN例题一.过程推导-了解BP原理二.数值计算-手动计算，掌握细节三.代码实现-numpy手推+pytorch自动代码实现：需要解决的问题：1.对比【numpy】
zc.9495·2022-11-19 22:28

NNDL 作业3：分别使用numpy和pytorch实现FNN例题

目录1.过程推导-了解BP原理2.数值计算-手动计算，掌握细节3.代码实现-numpy手推+pytorch自动使用numpy实现使用pytorch实现4.心得体会1.过程推导-了解BP原理2.数值计算-手动计算，掌握细节3.代码实现-numpy手推+pytorch自动使用numpy实现importnumpyasnpw1,w2,w3,w4,w5,w6,w7,w8=0.2,-0.4,0.5,0.6,0
Sun.02·2022-11-19 21:00

NNDL 作业3：分别使用numpy和pytorch实现FNN例题

目录一、过程推导——了解BP原理二、数值计算三、代码实现-numpy手推+pytorch自动1、对比【numpy】和【pytorch】程序，总结并陈述。（1）使用numpy实现（2）使用pytorch实现2、激活函数Sigmoid用PyTorch自带函数torch.sigmoid()，观察、总结并陈述。3、激活函数Sigmoid改变为Relu，观察、总结并陈述。4、损失函数MSE用PyTorch自
Persevere~~~·2022-11-19 13:05

FNN神经网络

FNN网络结构：前馈神经网路是一种单向多层的网络结构，信息从输入层开始，逐层向一个方向传递，即单向传递，一直到输出层结束。前馈的意思就是指传播方向指的是前向。
花 开 富 贵·2022-11-19 06:45

NNDL 作业3：分别使用numpy和pytorch实现FNN例题

分别使用numpy和pytorch实现FNN例题1.过程推导-了解BP原理2.数值计算-手动计算，掌握细节3.代码实现-numpy手推+pytorch自动代码实现：需要解决的问题：1.对比【numpy】
叶雨柳光·2022-11-19 02:42

[2022-10-13]神经网络与深度学习第3章-前馈神经网络(part3)

基于前馈神经网络完成鸢尾花分类数据处理针对大量的数据：小批量梯度下降模型构建、损失函数、优化器和评价指标Runner类构建模型训练模型评价模型预测一些小问题对比Softmax分类和前馈神经网络分类使用mnist进行FNN
三工修·2022-11-15 17:41

[2022-09-29]神经网络与深度学习 hw3 - 从0开始的FNN轮子制造

contentsnndl第三次作业-从0开始的FNN轮子制造过程推导前向传播过程反向传播过程数值计算前向传播反向传播代码实现numpy版本torch版本对比Sigmoid用PyTorch自带torch.sigmoid
三工修·2022-11-15 17:11

分类预测 | MATLAB实现ELM极限学习机多特征分类预测

极限学习机多特征分类预测效果一览基本介绍模型背景程序设计拓展学习参考资料效果一览基本介绍极限学习机（ExtremeLearningMachine,ELM）或“超限学习机”是一类基于前馈神经网络（FeedforwardNeuronNetwork,FNN
机器学习之心·2022-11-14 07:21

常用模型结构（FNN、CNN、RNN、TDNN、FSMN、Attention）

目录1.前馈神经网络(FNN,FeedforwordNeuralNetwork)2.卷积神经网络(CNN,ConvolutionalNeuralNetwork)3.循环神经网络(RNN,RecurrentNeuralNetwork
chinabing·2022-11-14 02:43
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