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

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。

2、什么是神经网络学习神经网络学习由称为神经

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

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

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。

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

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

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

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.

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

（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

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

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

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

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,

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

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。

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

【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。

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

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

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

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

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

提出问题：简单地堆叠更多层会使神经网络学习的更好么？深度太深会导致梯度消失和梯度爆炸，会从一开始就阻碍了收敛，然而归一初始化和中间的初始化层解决了这个问题，使具有几十层的网络开始

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

SuperGlue：使用图神经网络学习特征匹配摘要本文介绍了SuperGlue，一种神经网络，通过联合寻找对应关系并拒绝不可匹配的点来匹配两组局部特征。

这一章对人还是比较友好的，主要就是公式比较复杂，个人觉得这一章不如吴老师深度学习课程讲得好，有需要的小伙伴请移步B站学习。文章目录前言一、感知机与多层网络二、BP算法三、其他常见的神经网络RBF网络ART网络SOM网络级联相关网络Elman网络Boltzmann机三、深度学习前言``以下是我个人的一些理解。多多见谅一、感知机与多层网络感知机有两层神经元组成，分为输入层和输出层，输入层接受外界输入信

AndrejKarpathy是深度学习计算机视觉领域、与领域的研究员。博士期间师从李飞飞。在读博期间，两次在谷歌实习，研究在Youtube视频上的大规模特征学习，2015年在DeepMind实习，研究深度强化学习。毕业后，Karpathy成为OpenAI的研究科学家，后于2017年6月加入特斯拉担任人工智能与视觉总监。今日他发布的这篇博客能为深度学习研究者们提供极为明晰的洞见，在Twitter上也

记录这是课堂上做的一个关于图像篡改识别的题目，因为前后花的时间比较多，虽然最后实现的效果也不怎么行，但是这个过程踩了很多坑，这里记录一下。文章目录记录前提题目分析网络搭建依赖包数据读取处理网络搭建训练参数预测函数模型保存完整源码训练以及预测的完整源码：预测的分模块源码前提必要的GPU训练环境基础的神经网络知识这里用的环境：tensorflow2.8python3.9题目分析这个题目就是一个给定的数

该操作是基于反向传播的神经网络学习的核心。

本文目录概念引入介绍摘要大意模型原理模型的公式推导模型效果对比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该篇论文的背景word2evc提出的方法无法使用全局的统计信息矩阵分解方法在词对推理的任务上表现很差介绍LSA和word2vec，一个是利用了全局特征的矩阵分解方法，一个是利用局部上下文的方法。GloVe模型就是将这两中特征合并

(305条消息)神经网络学习小记录67——Pytorch版VisionTransformer（VIT）模型的复现详解_Bubbliiiing的博客-CSDN博客DeepSORT论文阅读笔记-pprp-博客园

系列文章目录神经网络学习笔记1——ResNet残差网络、BatchNormalization理解与代码文章目录系列文章目录前言一、结构展示1、VGG16图形化2、VGG表格化二、结构学习1、特点2、VGG16

学习规则：Hebb规则4.神经网络学习有

卷积神经网络学习笔记一神经网络模型1.1M-P神经网络模型M-P神经网络-激活函数1.2感知机1.3前馈神经网络1.4误差反向传播1.4.1神经网络前向传播1.4.2误差反向传播1.4.3梯度下降优化器

本文目录概念引入机器阅读理解的简要介绍论文研究背景相关数据集的时间脉络问答系统的分类研究成果实验结果概念引入有关中文实体命名识别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word2evcglove双向LSTM机器阅读理解的简要介绍在2002年的一篇论文中，学者C.Snow将阅读理解定义为“通过互动从书面文本中提取和构建文本语义的过程”。机器阅读理解的目标