Launcher3单层第27页

pytorch自定义RNN结构（附代码）

pytorch自定义LSTM结构（附代码）有时我们可能会需要修改LSTM的结构，比如用分段线性函数替代非线性函数，这篇博客主要写如何用pytorch自定义一个LSTM结构，并在IMDB数据集上搭建了一个单层反向的

皮皮宽·2022-11-19 08:37

卷积神经网络基础题——如何计算CNN的参数量？

先从简单的单层结构分析：CNN的单层结构与标准的神经网络单层结构非常相似：Z[l]=W[l]A[l−1]+bA[l]=g[l](Z[l])Z^{[l]}=W^{[l]}A^{[l-1]}+b\\A^{[

G5Lorenzo·2022-11-19 07:45

【论文笔记】Neural Graph Collaborative Filtering

论文学习文章目录《NeuralGraphCollaborativeFiltering》论文学习摘要一、介绍二、NGCF2.1EmbeddingLayer2.2EmbeddingPropagationLayers单层传播层多层传播层

卷不动·2022-11-19 07:57

李沐动手学深度学习-学习笔记之多层感知机

单层感知机→多层感知机：同或门的引用1.多层感知机1.1隐藏层关于隐藏层的理解这篇文章解释的很好，本小白表示看懂了神经网络的隐藏层神经网络的隐藏层_浮生若梦-CSDN博客_隐藏层H=σ(XW(1)+b(

zizz7177·2022-11-19 06:37

利用MNIST数据集训练神经网络模型，并可以精准识别手写数字

'''1---神经网络有单层感知器和多层感知器，多层感知器又叫MLP算法，多层神经网络算法又叫深度学习算法''''''2---在生成隐藏层之后要对结果进行非线性矫正（relu）和（tanh）双曲正切处理

漂泊的小森·2022-11-19 06:14

深度学习（一）——感知器代码实现

目录1.单层感知器1.1AND感知器代码实现1.2OR感知器代码实现1.3NOT感知器2.多层感知器——XOR异或感知器感知器和人脑的神经元类似，神经元对神经脉冲进行处理，类似的感知器利用方程对输入数据进行处理

萱萱欧尼·2022-11-19 04:44

【深度学习】单层感知器及其Python实现

【深度学习】单层感知器及其Python实现首先，原谅一个初学者无法给出神经网络和感知器通俗易懂的解释。

捡石子的小伙·2022-11-19 04:28

神经网络：传统神经网络基础学习

1、单层神经网络1.2张量方式实现单层全连接层在TensorFlow中，要实现全连接层，只需要定义好权值张量和偏置张量，并利用TensorFlow提供的批量矩阵相乘函数tf.matmul()即可完成网络层的计算

~hello world~·2022-11-19 03:53

深度学习入门--感知机

深度学习入门--感知机单层感知机数学表达式逻辑电路的简单实现（与门）导入权重和偏置逻辑电路的简单实现（与门/或门）局限性多层感知机单层感知机数学表达式感知机是多个输入，一个输出，（0或者是1）的表达式也可以理解为具有触发开关的神经元

Silent Knight·2022-11-19 02:30

python深度学习入门-感知机

异或门无法通过单层感知机来表示。使用2

诗雨时·2022-11-19 02:57

深度学习入门之多层感知机

深度学习入门之多层感知机参考书籍：深度学习入门——基于pyhthon的理论与实现文章目录深度学习入门之多层感知机前言一、单层感知机局限性1.感知机?

ℳ๓执手ꦿ听风吟້໌ᮨ·2022-11-19 02:28

回归预测 | MATLAB实现BiLSTM(双向长短期记忆神经网络)多输入单输出

MATLAB实现BiLSTM(双向长短期记忆神经网络)多输入单输出目录MATLAB实现BiLSTM(双向长短期记忆神经网络)多输入单输出BiLSTM介绍BiLSTM回归参数设置方法学习单元设定单层BiLSTM

机器学习之心·2022-11-18 23:51

《机器学习实战》7.AdaBoost元算法提高分类性能

目录1基于数据集多重抽样的分类器1.1bagging：基于数据随机重抽样的分类器构建方法1.2boosting2训练算法：基于错误提升分类器的性能3基于单层决策树后见弱分类器4完整AdaBoost算法的实现

豆豆豆豆芽·2022-11-18 08:31

pytorch深度学习实战lesson16

参数管理自定义层读写文件模型构造（层和块）#层和块#首先，我们回顾一下多层感知机importtorchfromtorchimportnnfromtorch.nnimportfunctionalasF#一些函数#单层神经网络

光·宇·2022-11-18 08:00

线性二分类的实现

神经网络结构从视觉上判断是线性可分的，使用单层神经网络；输入层设置两个输入单元，表示经纬度：=1,2输出层设置一个单元，表示地盘所属阵营：=+a=Logistic(z)权重参数为：=(1,2)^,=()

唯见江心秋月白、·2022-11-18 08:22

线性回归（机器学习）

用神经网络的思维来看待线性回归单层的神经网络，其实就是一个神经元，可以完成一些线性的工作，比如拟合一条直线，这用一个神经元就可以实现。

唯见江心秋月白、·2022-11-18 08:22

《深度学习入门》第5期-从感知机到神经网络-码农解书（视频）

一般而言，“朴素感知机”是指单层网络，指的是激活函数使用了阶跃函数（后述）的模型。“多层感知机”是指神经网络，即使用sigmoid函数（后述）等平滑的激活函数的多层

码农甲V·2022-11-18 04:24

动手学习深度学习——softmax函数与sigmoid函数区别

1.解决的实际问题不同在动手学深度学习——softmax回归之OneHot、softmax与交叉熵一文中，我们以softmax函数和交叉熵实现了一个“单层神经网络”——softmax回归分类器；同

时生丶·2022-11-17 07:11

rust还是python_在数据科学领域，Rust 会是 Python 的最佳替代方案吗？

Python实现第一章描述了一个非常简单的单层神经网络。这个神经网络可以使用基于随机梯度下降的机器学习算法，对来自于MNIST数据集的手写数字进行分类。

weixin_39755712·2022-11-16 00:32

[2022-11-06]神经网络与深度学习第4章 - 卷积神经网络(part 4)

——恒等快捷链接ResNet18网络实例化没有残差连接的ResNet18带残差连接的ResNet18比较写在最后卷积神经网络(part4)ResNet写在开头虽然根据泛逼近定理，只要有足够的训练样本，单层前馈网络也能足以表示任何函数

三工修·2022-11-15 17:12

Pytorch学习笔记6——时间序列RNN

【5，3，10】单层RNN实现时间序列预测（波形预测）RNN的梯度弥散与梯度爆炸gradientclipping方法解决梯度爆炸使用LSTM可以很

深度学不学习·2022-11-15 11:51

菜菜学paddle第一篇：单层网络构建手写数字识别

前言：1、数字识别是计算机从纸质文档、照片或其他来源接收、理解并识别可读的数字的能力，目前比较受关注的是手写数字识别。手写数字识别是一个典型的图像分类问题，已经被广泛应用于汇款单号识别、手写邮政编码识别等领域，大大缩短了业务处理时间，提升了工作效率和质量。2、MNIST是深度学习领域标准、易用的、成熟的手写数字识别模型数据集，包含50000条训练样本和10000条测试样本。一、数据加载1、使用pa

若石之上·2022-11-15 11:11

Paddle极简方案快速构建手写数字识别模型-V1

1998年，LeCun分别用单层线性分类器、多层感知器（

时空摆渡者·2022-11-15 11:41

菜菜学paddle第二篇：全连接神经网络构建手写数字识别

前言：从前面的第一篇文章，我们得知单层全连接网络是没法识别手写数字的。为此我们在本篇文章使用经典的全连接神经网络来识别一下，看看识别的效果如何。什么是经典的全连接神经网络呢？

若石之上·2022-11-15 11:41

Python值传递和引用传递（详细分析）

不可变对象赋值3.2可变对象赋值3.3变量删除3.4变量赋值总结4.Python函数的参数传递4.1参数传递定义4.2不可变对象的参数传递4.3可变对象的参数传递5.总结6不可变与可变对象赋值对比：6.1单层源对象

朝歌晚酒南栀雪·2022-11-15 09:25

时序预测 | MATLAB实现LSTM多输入多步预测

时序预测|MATLAB实现LSTM多输入多步预测目录时序预测|MATLAB实现LSTM多输入多步预测基本介绍模型结构程序设计单层网络多层网络参考资料致谢基本介绍本次构造带有外源输入的LSTM响应式预测模式

机器学习之心·2022-11-15 00:56

paddle,paddle.nn.Conv2D示例，可变卷积

以上都是单层的情况，但我们的图片通常不是单层的，比如RGB图，它就是三层的。我们就称这个输入的图片有三个通道，那么相应的这时候我们的卷积核也要与之对应，也是要有三个通道。

Vertira·2022-11-12 17:02

飞桨深度学习零基础入门（二）——使用飞浆（Paddle）实现卷积神经网络的手写数字（mnist）识别

系列文章往期回顾飞桨深度学习零基础入门（序）——Python实现梯度下降飞桨深度学习零基础入门（一）——使用飞桨（Paddle）单层神经网络预测波士顿房价使用飞浆实现卷积神经网络的手写数字识别系列文章往期回顾引入依赖包定义数据集读取器定义模型结构训练正则化模型评估可视化使用

艾醒(AiXing-w)·2022-11-12 17:30

【深度学习】第一章：深度学习概述

文章目录1.神经元2.神经网络的组成3.相关符号的说明4.神经网络4.1单层神经网络4.2多层神经网络5.神经网络的整个流程6.神经网络的分类1.神经元说明：为什么使用激活函数？

别闹'·2022-11-12 11:10

极简pytorch-单层神经网络正向传播

首先我们来看下单层神经网络的结构由于业内共识输入层不算层数，所以这是一个单层的神经网络整张图对应的数学公式如下，我们知道不管是机器学习还是深度学习，主要的功能是做预测，比如我们要预测房价,有一组数据，是面积

隐形喷火龙·2022-11-11 23:18

【花书笔记|PyTorch版】手动学深度学习6：多层感知机

—4.1多层感知机4.1.1单层感知机h=σ(W1x+b1)o=W2TH+b2h=\sigma(W_1x+b_

羊老羊·2022-11-11 07:31

pytorch深度学习实战lesson9

下面做出两个假设：线性模型可以看做是单层的神经网络每个箭头代表一个权重，输出是o1，输入是xn神经网络其实源于神经科学，下图是真实的神经元：有了模型之后，就要对其进行预测了，放在上面的案例里面讲也就是比较房价的真实值和预估值

光·宇·2022-11-10 11:15

代码随想录算法训练营第37天 | 738.单调递增的数字 714.买卖股票的最佳时机含手续费 968.监控二叉树

代码随想录系列文章目录贪心篇文章目录代码随想录系列文章目录738.单调递增的数字714.买卖股票的最佳时机含手续费dp解法贪心解法968.监控二叉树思路确定二叉树遍历顺序如何隔两个节点放一个摄像头递归的函数，以及终止条件已经确定了，再来看单层逻辑处理

lebowskii·2022-11-08 17:10

【目标检测】49、YOLOF | 单层特征用的好就够啦！

文章目录一、背景二、方法2.1使用SiSo代替MiMo2.2使用Uniformmatching代替Max-IoUmatching2.3YOLOF的结构三、效果论文：YouOnlyLookOne-levelFeature代码：https://github.com/megvii-model/YOLOF出处：CVPR2021作者：旷世时间：2021.03YOLOF的贡献点：通过对比实验发现了FPN带来提

呆呆的猫·2022-11-07 17:26

深度学习-常用激活函数详细介绍

如果没有激活函数，那么该网络仅能够表达线性映射，此时即便有再多的隐藏层，其整个网络跟单层神经网络也是等价的。因此也可以认为，只有加入了激活函数之后，深度神经网络才

AI研习图书馆·2022-11-07 09:13

2022人工智能数学基础1-2（许志钦

许老师2017年计算神经科学博士后，转行做deeplearning神经元只是区分信号有无单层神经网络线性拟合：数据、有模型、算未知参数a,b最小二乘定义损失函数，没有平方无法真正表征距离求β，方法一、最小化损失函数方法二

linyuxi_loretta·2022-11-06 14:54

Tensorflow实战学习(十四)【卷积层、激活函数、池化层、归一化层、高级层】

单层CNN检测边缘。图像识别分类，使用不同层类型支持卷积层，减少过拟合，加速训练过程，降低内存占用率。TensorFlow加速所有不同类弄卷积层卷积运算。

风神修罗使·2022-11-04 13:27

菜菜PyTorch深度学习框架最全笔记（第二次课）

目录1、单层回归神经网络正向传播2、二分类神经网络正向传播3、多分类神经网络（softmax回归）正向传播4、深度神经网络的正向传播1、单层回归神经网络正向传播Lesson8.1&8.2单层回归神经网络

爱学习的天才哥哥·2022-11-04 11:58

231n--神经网络和反向传播

神经网络神经网络，不再是单纯的单层线性计算，而加入了非线性层也被称为全连接网络或者有时候被称为多层感知机激活函数函数max(0,z)被称为激活函数如果没有激活函数，多层的线性计算都可以化为一层的线性计算

黄昏贩卖机·2022-11-03 18:14

圆锥药型罩采用2D、3D单层和3D三种方法侵彻结果对比(基于LS-DYNA软件平台)

本次模拟旨在研究采用3种数值模拟方法（2D、3D单层和3D）对圆锥药型罩所形成聚能射流对45#钢靶的侵彻结果对比，软件采用LS-DYNA，对比内容包括侵彻形态、射流速度变化、侵彻孔径和侵彻深度，三种方法均使用

CAE320·2022-11-03 08:07

动手学深度学习v2笔记-Day2-线性回归

xnx_nxn的加权wnw_nwn再加偏差bbb模型举例yyy=w1x1w_1x_1w1x1+w2x2w_2x_2w2x2+w3x3w_3x_3w3x3+bbb上述线性模型（可拓展到全部线性模型），可以看做单层的神经网络输入的维度是

CabbSir·2022-11-01 19:16

动手学深度学习v2笔记-Day3-softmax回归

动手学深度学习v2Day30x00softmax回归回归和分类的区别差异类型回归分类输出值单个连续输出通常多个离散类别输出多个输入，多个输出输出i是预测为第i类的置信度softmax回归也是一种单层的神经网络

CabbSir·2022-11-01 19:16

机器学习——手推单层感知机公式

O为感知机的输出，t为真值，采用MSE进行反向传播最后根据设定的learningrate，可以更新各自的w权重

MaloFleur·2022-11-01 14:53

【神经网络】粒子群优化ELM网络预测

单层前馈神经网络(SLFN)以其良好的学习能力在许多领域得到了广泛的应用，然而传统的学习算法，如BP等固有的一些缺点，成为制约其发展的主要瓶颈，前馈神经网络大多采用梯度下降法，该方法存在以下几个方面的缺点和不足

Matlab科研辅导帮·2022-10-31 11:34

时序预测 | MATLAB实现BiLSTM(双向长短期记忆神经网络)时间序列预测

时序预测|MATLAB实现BiLSTM时间序列预测目录时序预测|MATLAB实现BiLSTM时间序列预测BiLSTM介绍BiLSTM实现单层BiLSTM设计多层BiLSTM设计BiLSTM程序设计案例1

机器学习之心·2022-10-26 17:39

机器学习实战10-Artificial Neural Networks人工神经网络简介(mnist数据集)

目录一、感知器1.1、单层感知器1.2、多层感知器MLP与反向传播二、用TensorFlow高级API训练MLPDNNClassifier（深度神经网络分类器）2.1、初始化：2.2、方法（Methods

菜鸟知识搬运工·2022-10-26 17:06

Python学习记录深度学习如何搭建一个简单的人工神经网络

深度学习文章目录深度学习什么是深度学习深度学习和机器学习的区别神经网络（ANN）什么是神经网络生物神经网络人工神经网络人工神经网络的特点人工神经网络的优势人工神经网络分类感知器单层感知器多层感知器感知器优缺点优点缺点激活函数常见激活函数

三千院喵·2022-10-26 17:05

【机器学习基础】线性回归

线性回归是一个单层的神经网

XTX_AI·2022-10-25 19:39

周志华西瓜书学习笔记----神经网络

文章目录一、神经元模1.M-P模型2.单层多个神经元二、感知机与多层网络1.感知机2.多层神经网络BP算法一、神经元模1.M-P模型神经网络中有许多神经元，每个神经元可以有多个输入，如图中的神经元有n个输入

Ω2πA 》·2022-10-24 17:37

Deep-RNN-深度循环神经网络(RNN循环神经网络)

事实上，我们可以将多层循环神经网络堆叠在一起，通过对几个简单层的组合，产生了一个灵活的机制。特别是，数据可能与不同层的堆叠有关。

Gaolw1102·2022-10-20 23:11

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