神经网络与机器学习导言——神经元的统计模型和被看作有向图的神经网络

最新推荐文章于 2022-08-11 11:41:50 发布
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#机器学习 #神经网络

本文深入探讨了神经元的统计模型，并将其与有向图结合，直观展示神经网络的工作原理。同时，文章链接至作者的专栏《神经网络与机器学习笔记》，提供更丰富的学习资源。
探索图神经网络：原理、实现与挑战
m0_62153576的博客
04-14 256
在当今的机器学习领域，图神经网络（Graph Neural Networks，简称 GNNs）正逐渐崭露头角。它是一种专门设计用于处理图格式信息的神经网络，凭借处理复杂数据结构的能力，在众多领域得到应用，近年来也越来越受到关注。
轻量化神经网络综述
SIGAI_优快云的博客
09-28 1万+
陈泰红 研究方向：机器学习、图像处理 其它机器学习、深度学习算法的全面系统讲解可以阅读《机器学习-原理、算法与应用》，清华大学出版社，雷明著，由SIGAI公众号作者倾力打造。 书的购买链接 书的勘误，优化，源代码资源 导言 深度神经网络模型被广泛应用在图像分类、物体检测等机器视觉任务中，并取得了巨大成功。然而，由于存储空间和功耗的限制，神经网络模型在嵌入式设备上的存储与计算...
图神经网络综述：模型与应用
Paper weekly
12-26 3113
近年来，图神经网络的研究成为深度学习领域的热点。近日，清华大学孙茂松组在 arXiv 上发布预印版综述文章 Graph Neural Networks: A Review...
图神经网络的可解释性,图神经网络 有向图
aifamao6的博客
08-11 320
BP算法的基本思想是：学习过程由信号正向传播与误差的反向回传两个部分组成；正向传播时，输入样本从输入层传入，经各隐层依次逐层处理，传向输出层，若输出层输出与期望不符，则将误差作为调整信号逐层反向回传，对神经元之间的连接权矩阵做出处理，使误差减小。经反复学习，最终使误差减小到可接受的范围。具体步骤如下：1、从训练集中取出某一样本，把信息输入网络中。2、通过各节点间的连接情况正向逐层处理后，得到神经网络的实际输出。3、计算网络实际输出与期望输出的误差。...
神经网络简介
小飞鱼世界
06-06 1万+
最近在研究Deep Learning在个性化推荐中的应用，由于DL跟神经网络有很大的关系，索性开篇就介绍下神经网络和自己所了解到的知识。接触ML时间不是很长，难免有描述不当的地方，旨在于交流学习，有啥想法直接后面回复。 在这篇博文中，你将会看到如下知识： 神经网络的基本模型，前向神经网络(Feed-forward neural network)，General Feed-for
深入浅出图神经网络：GNN原理解析（一）
404烫烫烫烫的博客
03-29 1万+
前言   最近在学习图神经网络相关知识，一起来拆书:《深入浅出图神经网络：GNN原理解析》，这本书从原理、算法、实现、应用四个维度详细讲解了图神经网络。接下来打算结合书本内容和相关知识做个专题记录分享，今天先跟大家聊聊关于图的一些基础知识。 为什么要研究图？   很多数据都是图结构，例如社交网络、经济网络、生物医学网络、信息网络（互联网网站、学术引用）、互联网、神经网络。而网络是它们的通用语言，...
循环神经网络综述 -语音识别与自然语言处理的利器
热门推荐
SIGAI_优快云的博客
06-15 2万+
本文为SIGAI原创文章，仅供个人学习使用，未经允许，不能用于商业目的导言 循环神经网络是一种具有记忆功能的神经网络，适合序列数据的建模。它在语音识别、自然语言处理等领域取得 了成功。是除卷积神经网络之外深度学习中最常用的一种网络结构。在本文中，SIGAI将和大家一起回顾循环神 经网络的发展历程与在各个领域的应用。 序列数据建模全连接网络和卷积网络在运行时每次接收的都是独立的输入数据，没有记忆能力...
目录-神经网络原理
qq_34356368的博客
08-15 448
第1章 导言 1.1 什么是神经网络 1.2 人脑 1.3 神经元模型 1.4 看作有向图的神经网络 1.5 反馈 1.6 网络结构 1.7 知识表示 1.8 人工智能和神经网络 1.9 历史注释 注释和参考文献 习题 第2章 学习过程 2.1 简介 2.2 误差修正学习 2.3 基于记忆的学习 2.4 Hebb学习 2.5 竞争学习 2.6 Boltzmann...
翻译Deep Learning and the Game of Go（7）开始使用神经网络
qq_41957257的博客
04-03 1110
这一章包括 介绍了人工神经网络的基本原理 讲授一种识别手写数字的网络 通过堆叠层来创建神经网络 从数据中学习从而实现一个简单的神经网络 本章介绍了人工神经网络（ANN）的核心概念，它是现代深度学习的核心算法。令人惊讶的是，人工神经网络的历史可以追溯到20世纪40年代初。耗费了几十年时间，它的应用程序才在许多领域取得巨大成功，但其基本思想仍然有效。 人工神经网络的核心是从神经科学中获得灵感...
ESL第十七章 无向图模型 学习/推断/成对马尔可夫独立/全局马尔可夫性、协方差图/高斯图/修改回归算法/图结构估计/图lasso、【受限】玻尔兹曼机/泊松对数线性建模/迭代比例过滤/对比散度
小树屋
01-08 1021
目录17.1 导言17.2 马尔可夫图及其性质17.3 连续变量的无向图模型 17.1 导言 P625 graphical lasso procedure P626 图模型的主要挑战是图结构选择、根据数据来估计边的参数，和从联合分布中计算边缘顶点的概率和期望．后两个任务在计算机科学中有时被称作学习learning和推断inference 17.2 马尔可夫图及其性质 P628 成对马尔可夫独立pairwise Markov independencies 全局马尔可夫性global Markov pr
【数据挖掘】神经网络简介 ( 有向图本质 | 拓扑结构 | 连接方式 | 学习规则 | 分类 | 深度学习 | 机器学习 )
让 学习 成为一种 习惯 ( 韩曙亮 の 技术博客 )
04-22 4288
I . 神经网络 ( Neural Networks ) 简介 II . 神经网络三要素 III . 神经网络拓扑结构 IV . 神经网络连接方式 V . 神经网络学习规则 VI . 浅层神经网络 与 深度神经网络 VII . 深度学习 简介 VIII . 机器学习 简介 IX . 深度学习 与 机器学习 建模对比 X . 深度学习 与 机器学习 性能对比
图神经网络系列（一）介绍及基本模型
sinat_16211087的博客
04-24 8989
前言 在计算机视觉以及自然语言处理领域中，现有的技术大多把原始输入表示为欧几里得数据 但是现实的处理问题当中还存在大量的非欧几里得数据，如社交多媒体网络数据，化学成分结构数据，生物基因蛋白数据以及知识图谱数据等等。图神经网络的出现为这些非欧几里得数据的处理提供了新的思路。 图(Graph) 图（graph）是数据结构和算法学中最强大的框架之一。图可以用来表现多种类型的结构或系统，在很多应用上都有...
机器学习入门--神经元模型
ruanjianbu的博客
05-07 1万+
人工神经元模型我们高中都学习过神经元大概是个什么样子。通常是由一个神经细胞都有树突、轴突、细胞核等等。树突可以接受其他神经元传来的信号，然后对这些信号进行一下处理传递给下一个神经元。在这里我们通过一个数学模型来描述一下这个过程。在上面这副图里面、…这些带表神经元从前面的神经元所接受到的信号；、…表示权重即表示这个输入对输出有多大的影响，有一个函数f(*)表示神经元对于信号的处理过程；是输出打下一个...
神经网络浅讲：从神经元到深度学习
weixin_30271335的博客
12-31 1万+
　　神经网络是一门重要的机器学习技术。它是目前最为火热的研究方向--深度学习的基础。学习神经网络不仅可以让你掌握一门强大的机器学习方法，同时也可以更好地帮助你理解深度学习技术。 　　本文以一种简单的，循序的方式讲解神经网络。适合对神经网络了解不多的同学。本文对阅读没有一定的前提要求，但是懂一些机器学习基础会更好地帮助理解本文。 　　神经网络是一种模拟人脑的神经网络以期能够实现类人工智能的机器学...
DAGNN：有向无环图神经网络
沈春旭的博客
07-16 8077
1.综述： DagNN是用来代替SimpleNN的CNN wrapper。它是面向对象的，并且允许采用有向无环图构建神经网络。与SimpleNN相比，DagNN速度有点慢但是更加灵活。 一个DAG对象包括以下数据成员： layers: 神经网络层 vars: 网络变量 params: 网络参数 meta: 额外的补充信息 同时，DAG还包括有一些临时的数...
SNN系列｜神经元模型篇(2) Izhikevich
Tianlong Lee的博客
12-02 1万+
神经元模型篇_Izhikevich模型 参考 [1] IZHIKEVICH QUADRATIC MODEL FOR SPIKING NEURONS [2] 神经妙算 [3] 原始论文 [4] 快速了解 [5] Izhikevich神经元控制参数对可塑性神经元网络动力学的影响 Izhikevich博士于2003年提出，使用二叉树对HH数学上的简化 对神经元的简化，最简化的是只保留firing...
图神经网络（10）- relational GCN
qq_44689178的博客
04-14 1744
从普通的GNN拓展到可以处理异质图的GNN Heterogeneous Graphs（异质图）——有多种类型的边 relational GCN 一种关系的有向图 有多种关系的有向图 knowledge graph（知识图）
在Kaggle手写数字数据集上使用Spark MLlib的RandomForest进行手写数字识别
LXYTSOS的专栏
05-12 1万+
昨天我使用Spark MLlib的朴素贝叶斯进行手写数字识别，准确率在0.83左右，今天使用了RandomForest来训练模型，并进行了参数调优。首先来说说RandomForest 训练分类器时使用到的一些参数： numTrees：随机森林中树的数目。增大这个数值可以减小预测的方差，提高预测试验的准确性，训练时间会线性地随之增长。 maxDepth：随机森林中每棵树的深度。增加这个值可以是模型更具
多层网络和反向传播笔记
LXYTSOS的专栏
04-17 1万+
在我之前的博客中讲到了感知器（感知器），它是用于线性可分模式分类的最简单的神经网络模型，单个感知器只能表示线性的决策面，而反向传播算法所学习的多层网络能够表示种类繁多的非线性曲面。对于多层网络，如果使用线性单元的话，多个线性单元的连接仍然是线性函数，所以还不能表征非线性函数。使用感知器单元，但是它不连续所以也就不可微，不适合梯度下降算法。我们需要这么一种单元，它的输出是输入的非线性函数，而且输出是输
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