深度学习之神经网络基础概述

深度学习与卷积神经网络参数设定
最新推荐文章于 2024-10-09 21:48:57 发布
原创 最新推荐文章于 2024-10-09 21:48:57 发布 · 144 阅读 · 0 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
文章标签：

#神经网络 #深度学习 #tensorflow #机器学习

博客介绍了深度学习过程，强调做实验时要对比训练集和测试集错误率观察学习效果。还阐述了卷积神经网络参数设定，列举了卷积核的基础参数，如核大小、输出通道数等，并给出参考图书。

目录

1.深度学习过程概述

2.卷积神经网络参数设定

1.深度学习过程概述

        每次写论文做实验的时候都忘记了要考虑训练集上的错误率与测试集上的错误率作对比来观察学习的效果

2.卷积神经网络参数设定

         卷积核最基础的参数如下：

         （1）核大小（kernel size）

         （2）输出通道数

         （3）输入通道数

         （4）边缘填充数

         （5）扫描步长

 

参考图书：繆鹏 -深度学习实践计算机视觉

 

 

 

 

 

 

 

深度学习知识点全面总结
专注大数据与人工智能技术分享，欢迎私信加群互相学习！
01-05 36万+
本文详细介绍深度学习概念及原理，参考网上相关资料汇总，内容包含众多章节，包括神经网络基础及常见深度学习网络结构介绍，用于个人学习总结，适合深度学习初学者学习。同时介绍机器学习常见的分类算法：SVM、神经网络、随机森林、逻辑回归、KNN、贝叶斯。常见的监督学习算法：感知机、SVM、人工神经网络、决策树、逻辑回归.........
深度学习：神经网络
最新发布
Wei_sx的博客
01-03 1689
神经网络是一种强大的机器学习模型，能够处理复杂的模式识别和预测任务。通过理解基本构成、工作原理、类型和应用场景，你可以更好地应用神经网络技术。
神经网络（深度学习）
JIA_NG_FA_N的博客
06-15 1647
是让机器获得像人类一样具有思考和推理机制的智能技术，这一概念最早出现在 1956 年召开的达特茅斯会议上。其中深度学习可以理解为神经网络。刚开始只有神经网络的概念，随着神经网络的层数增加，就逐渐将神经网络叫做深度学习。发展简史：神经网络的发展历程大致分为浅层神经网络阶段和深度学习阶段。（1）1943 年，心理学家 Warren McCulloch 和逻辑学家 Walter Pitts 根据生物神经元(Neuron) 结构，提出了最早的神经元数学模型，称为 MP 神经元模型。
【机器学习】——神经网络与深度学习：从基础到应用
酷酷的崽的博客
10-09 2962
近年来，神经网络和深度学习逐渐成为人工智能的核心驱动力。这类模型模仿人脑的神经元结构，以多层网络的形式处理数据、识别模式，并在图像识别、自然语言处理、自动驾驶等方面取得了巨大进展。本文将深入探讨神经网络与深度学习的原理、结构、常用算法和应用场景，并简要展望未来发展方向。
神经网络与深度学习
Kilig___的博客
06-18 1万+
神经网络与深度学习复习
深度学习基础知识2-线性神经网络
qq_41810539的博客
12-06 2701
在神经网络中，线性神经网络（Linear Neural Network）通常指的是只包含线性变换（线性映射）的神经网络层，也被称为全连接层（Fully Connected Layer）或密集层（Dense Layer）。一个典型的线性神经网络层可以表示为：(y) 是输出向量。(W) 是权重矩阵。(x) 是输入向量。(b) 是偏置向量。这是一个线性变换，(W \cdot x) 表示输入 (x) 与权重矩阵 (W) 的矩阵乘法，然后加上偏置 (b)。这个线性变换是神经网络中最简单的一种。
深度学习基础（一）神经网络基本原理
热门推荐
引用原创内容标明出处即可
02-22 1万+
在如今的科技浪潮中，神经网络作为人工智能的核心技术之一，正日益展现出其强大的能力。从图像识别、语音识别到自然语言处理，神经网络的应用几乎遍布每一个角落。而其背后的原理，源自于对人类大脑极其复杂处理机制的模拟与借鉴。本文将深入浅出地探讨神经网络的基础原理，让我们一起揭开这项神奇技术的面纱。
深度学习和神经网络的介绍（一）
无
11-19 2450
知道神经网络的概念；知道什么是神经元；知道什么是单层神经网络；知道什么是感知机；知道什么是多层神经网络；知道激活函数是什么、有什么作用理解神经网络的思想。
【深入浅出】一文全懂深度学习-神经网络
嵌入式阿齐Archie
08-04 2331
一文全懂深度学习-神经网络
神经网络与深度学习深入剖析
极客代码
07-27 2894
神经网络（Neural Networks, NN）是一种模仿人脑工作原理的计算模型，它由大量的节点（或称为神经元）组成，这些节点通过层次化的方式组织成输入层、隐藏层和输出层。每个节点都与其他节点通过权重连接，并且每个节点都有一个激活函数，用于决定该节点是否被激活。
精选资源
深度学习卷积神经网络研究概述.pdf
08-20
自己的不同之处，卷积神经网络把图片转换成二维矩阵格式的数据，输入数据，网络的各 层都以二维矩阵的方式处理数据，这样的数据处理方式适用于二维矩阵格式的数字图 像，相较于传统的人工神经网络，它能更快更好地把...
精选资源
神经网络与深度学习3小时PPT-邱锡鹏
11-25
"神经网络与深度学习" 本资源摘要信息涵盖了神经网络与深度学习的基础...通过了解神经网络的基础概念、机器学习概述、优化方法、泛化错误、PAC学习理论等方面的知识点，可以更好地理解和应用神经网络与深度学习技术。
精选资源
精品推荐-《神经网络与深度学习》完整版课件-211页.pptx
12-02
整个课程内容丰富，逻辑清晰，不仅有理论讲解，也有实践案例，是学习神经网络与深度学习领域的重要参考资料。课程件适合于对深度学习感兴趣的学生、研究人员以及工程师们，尤其适合已经具有一定编程和机器学习基础，...
精选资源
复旦大学AI人工智能课程 机器学习课程 神经网络与深度学习 共208页.pptx
03-18
【概述】 机器学习概述 ...前馈神经网络 卷积神经网络 循环神经网络 网络优化与 正则 化 记忆与注意力机制 无监督学习  【进阶模型】 概率图模型 玻尔兹曼机 深度信念网络 深度生成模型 深度强化学习
深度学习acc曲线与loss曲线
bigData1994pb的博客
03-28 9932
acc曲线和loss曲线 在模型训练的过程中我们需要把精确率和损失上升和下降的过程刻画出来，在这一节我们将进行讲述。 history=model.fit(训练集数据，训练集标签，batch_size=,epochs=,validation_split=用作测试数据的比例，validation_data=测试集，validation_freq=测试频率) 对于history： 训练集loss:loss 测试集loss：val_loss 训练集准确率：sparse_categorical_acc
深度学习分类步骤——鸢尾花分类
bigData1994pb的博客
09-25 7577
1.数据集的介绍 以鸢尾花数据集为例，共有150组，每组包括花萼长、花萼宽、花瓣长、花瓣宽4个输入特征。同时给出了这一组特征对应的鸢尾花的类别。类别包括狗尾草鸢尾、杂色鸢尾以及弗吉尼亚鸢尾，分别用0，1，2表示。 数据集读入：从sklearn包datasets读入数据集，如下： from sklearn.datasets import load_iris x_data = load_iris().data # 返回iris数据集所有输入特征 y_data = load_iris().target
深度学习数据增强——扩充数据集
bigData1994pb的博客
03-27 6889
在深度学习过程中经常会因为数据量少而发生过拟合现象，或者模型的泛化能力比较低。基于此，本文讲一下图像的数据增强，就是通过对图像简答你的形变，用来应对因拍照的角度不同而使得图谱变形。tensorflow2给出了数据 增强的函数如下所示： image_gen_train = rd.keras.preprocessing.image.ImageDataGenerator( rescale = 所有数据将乘以该数值 rotation_range = 随机旋转角度数范围 width_
深度学习-制作自己的数据集
bigData1994pb的博客
05-25 6093
1.背景 对于文件夹套子文件夹，子文件夹里有很多同一类别的图像，子文件夹表示里面图像的类别。这种结构的文件叫做图像层叠式即为imageFolder。如下所示： 该文件夹下面有10个类别的子文件夹，如下： 每个子文件夹下有许多图像，如下： 2.开始制作数据集 """ 对于一个文件夹下有多个文件夹，每个子文件夹都是子文件夹里图片的类别名，这种称谓图像层叠形式imageFolder。 """ import os from torch.utils.data import ..
基于Pytorch全连接神经网络实现多分类
bigData1994pb的博客
06-09 4402
为了方便开发者应用，PyTorch专门开发了一个视觉工具包torchvision，主要包含以下三个部分： 1.model
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包

打赏作者

AI炮灰

你的鼓励将是我创作的最大动力

¥1 ¥2 ¥4 ¥6 ¥10 ¥20
扫码支付：¥1
获取中
扫码支付

您的余额不足，请更换扫码支付或充值

打赏作者

实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值