神经网络基础

已于 2022-09-28 16:24:25 修改
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分类专栏： 深度学习 文章标签： 神经网络 人工智能 深度学习
于 2022-09-27 19:04:33 首次发布
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得分函数

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计算方法

调整w权重，使其输出结果的cat分类分数更高

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损失函数

函数+1，表示准确率至少高一个值。
损失函数

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前向传播整体流程

softmax分类器

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normalize - 归一化，转换为概率值
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整体架构

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权重参数矩阵吗，将输入数据，转化为隐藏层1，再经过非线性变换，再作为隐藏层2的输入

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正则化与激活函数

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神经网络过拟合解决方法

每次训练。每一层中随机选择固定比例神经元不用。
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图神经网络实战（1）——图神经网络(Graph Neural Networks, GNN)基础
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本文将从神经网络定义、深度学习定义、深度学习历史、基础神经网络来简单介绍神经网络的基础部分。1、神经网络定义神经网络也称为人工神经网络（ANN）或模拟神经网络（SNN），是机器学习的子集，也是深度学习的算法支柱；被称为“神经”， 是因为它模仿大脑中神经元相互发出信号；很多科学发明都是从大自然中获得了想法，比如飞机的发明是受鸟类的启发，神经网络是一种受人脑启发的机器学习算法，它是一个由互连节点或人工神经元组成的网络，可以学习识别数据中的模式。
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【人工智能基础07】卷积神经网络基础（CNN）：卷积神经网络结构、各层计算原理，以及常见卷积神经网络
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【机器学习】神经网络 | 神经网络基础知识全梳理，神经网络组成，优化及其常见的神经网络
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神经网络是一种模仿人脑神经元网络结构和功能的数学模型，其中非常重要的一部分是有激活函数。激活函数模拟了生物神经元的兴奋性质。在生物神经系统中，神经元接收到足够的刺激时会被激活并产生电信号传递给其他神经元。激活函数在神经网络中的作用类似，它根据输入信号的加权和是否超过了某个阈值来决定神经元是否被激活，以及激活的程度。这种非线性的激活特性使得神经网络能够学习和表示复杂的非线性关系，增强了神经网络的表达能力。有了激活函数从某种意义来说就可以解决非线性问题了。这在实际中有着非常重要的意义。
【宠粉赠书】图神经网络基础、模型与应用实战
踏雨歌青春，诗酒趁年华
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图神经网络不仅能够解决传统机器学习方法无法处理的图数据问题，还能广泛应用于社交网络、药物发现、网络安全、金融风控等实际场景。为了回馈粉丝们的厚爱，今天小智给大家送上一套关于图神经网络的学习宝典——《图神经网络基础、模型与应用实战》。下面我会详细给大家介绍这本书，文末留有领取方式。
matlab神经网络基础
03-24
第1章 人工神经网络概述 1.1 神经网络的基本概念 1.1.1 生物神经元的结构与功能特点 1.1.2 人工神经元模型 1.1.3 神经网络的结构及工作方式 1.1.4 神经网络的学习 1.2 神经网络的特点及其应用 1.2.1 神经网络的特点...
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神经网络加上注意力机制，精度反而下降，为什么会这样呢？注意力机制的本质是什么？如何正确使用注意力机制？注意力机制 | 深度学习
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在深度学习的发展中，注意力机制的引入曾被誉为一次划时代的技术飞跃。无论是在自然语言处理领域产生Transformer架构，还是在图像识别、语音识别和推荐系统等多个方向取得显著成效，注意力机制的价值似乎毋庸置疑。然而，在一些实际应用场景中，研究人员和工程师却发现：在传统神经网络中引入注意力机制后，模型的预测精度不仅没有提升，反而下降了。这是一种背离常识的现象，也成为研究与实践中的棘手难题。
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