《神经网络》历程

最新推荐文章于 2023-06-28 16:27:18 发布
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#机器学习 #神经网络

本文记录了一位希望通过重新学习神经网络来弥补大学时期数学基础遗忘的个人经历。内容涵盖基础知识查漏补缺，如最小二乘法、指数函数等，并通过一篇神经网络编程入门文章作为实践指南。旨在深入理解神经网络原理及其实际应用。

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背景

    想把神经网络算法详细学习下，做到知其然，知其所以然。由于大学没学好，数学基本遗忘，一些基础早已忘记，在看文章过程中一些基础一知半解，我把这样的内容放到基础知识里面，祭奠逝去的青春。本文记录我学习神经网络的过程。

一、基础知识查漏

1、最小二乘法

2、指数函数exp(x)

二、文章阅读

1、神经网络编程入门 http://www.cnblogs.com/heaad/archive/2011/03/07/1976443.html

三、总结

神经网络和深度神经网络,深度神经网络发展历程
Supermen333的博客
08-26 1328
其次，当时的电子技术工艺水平比较落后，主要的元件是电子管或晶体管，利用它们制作的神经网络体积庞大，价格昂贵，要制作在规模上与真实的神经网络相似是完全不可能的；2.第二阶段----低潮时期人工智能的创始人之一Minsky和Papert对以感知器为代表的网络系统的功能及局限性从数学上做了深入研究，于1969年发表了轰动一时《Perceptrons》一书，指出简单的线性感知器的功能是有限的，它无法解决线性不可分的两类样本的分类问题，如简单的线性感知器不可能实现“异或”的逻辑关系等。...
卷积神经网络发展现状,卷积神经网络发展历程
aifamao3的博客
08-22 1423
4.卷积神经网络仿造生物的视知觉（visualperception）机制构建，可以进行监督学习和非监督学习，其隐含层内的卷积核参数共享和层间连接的稀疏性使得卷积神经网络能够以较小的计算量对格点化（grid-liketopology）特征，例如像素和音频进行学习、有稳定的效果且对数据没有额外的特征工程（featureengineering）要求。或通过脑机交互，将计算与生命体融合，构建以虚拟脑与生物脑为物质基础的脑机一体化的超级大脑，最终建立新型的计算结构与智能形态。这个过程不断重复，直到输出神经元被激发。
神经网络实战记录2—neuron2单个神经元在逻辑斯蒂回归模型上的实现
yuanjiu4221的博客
08-24 549
1.打开文件夹 2.导入数据 3.处理数据 4.定义神经网络： y x w b 激活函数 loss 准确率 训练停止条件 5.训练神经网络： 定义： batch_size train_steps test_steps 开始训练 6.其他杂记： （1） 出现这个错误是提醒要更新tensorflow的版本了，anaconda里base(root)—not installed-tensorlow-gpu...
面向初学者的卷积神经网络
一名机电研究生的博客
06-28 1万+
卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNN）在机器学习中非常重要。如果你想做计算机视觉或图像识别任务，你根本离不开它们。但是很难理解它们是如何工作的。 在这篇文章中，我们将讨论卷积神经网络背后的机制、它的优点和应用领域。
【深度学习-第2篇】CNN卷积神经网络30分钟入门！足够通俗易懂了吧（图解）
fengzhuqiaoqiu的博客
06-16 2465
网络上有着很多关于CNN入门的教程，但是总还是觉得缺少足够简易、直观、全面的文章，能让人通读下来酣畅淋漓，将CNN概念尽收囊中。本篇文章就想尝试一下，真正地带小白同学们轻松入门。这篇文章包含很多图片，为了花这些图笔者颇费了些功夫，认真看下来，相信你一定能有所收获。
30分钟自学卷积神经网络
funcky_CX的博客
03-23 936
本文介绍的卷积神经网络（convolutional neural network，CNN）是一类强大的、为处理图像数据而设计的神经网络。 基于卷积神经网络架构的模型在计算机视觉领域中已经占主导地位，当今几乎所有的图像识别、目标检测或语义分割相关的学术竞赛和商业应用都以这种方法为基础。 现代卷积神经网络的设计得益于生物学、群论和一系列的补充实验。 卷积神经网络需要的参数少于全连接架构的网络，而且卷积也很容易用GPU并行计算。 因此卷积神经网络除了能够高效地采样从而获得精确的模型，还能够高效地计算。 久而久之，
半小时学会卷积神经网络
weixin_41810322的博客
03-18 1052
觉得这篇关于卷积神经网络讲的比较全面清晰易懂。 原文链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/30504700?utm_medium=social&utm_source=wechat_timeline&from=timeline&isappinstalled=0 （文中有些内容可能不是很清晰，会加上一些自己的理解，用红色字体标出，后续不断更新。） &n...
浅谈自然辩证法视角下人工神经网络发展历程.pdf
09-25
浅谈自然辩证法视角下人工神经网络发展历程 人工神经网络是基于生物大脑的结构和功能的模仿，采用数学方法对其进行研究而构成的一种信息处理系统。人工神经网络的发展与演化是所有从事智能控制领域研究的学者们关心...
基于神经网络模型的训练与调优记录.zip
最新发布
03-03
文件"基于神经网络模型的训练与调优记录.zip"可能包含了关于如何使用神经网络进行数据预处理和模型优化的详细步骤和代码示例，特别是针对名为"shop_decision_basedOn_BPNN-master"的项目。 神经网络，尤其是反向...
神经网络发展历程--简单介绍
03-23
神经网络发展历程--简单介绍 神经网络发展历程是人工智能和机器学习领域中的一条重要发展脉络。从 MP 模型到深度学习，神经网络经历了多个发展阶段，遭遇了多次衰落和反弹。以下是神经网络发展历程的简单介绍： ...
神经网络的演变与发展（Part 2）
架构师小秘圈
06-02 1286
导言在上一篇文章中，我们简要的概述了神经网络和深度学习。特别是，主要讨论了传感器模型、前馈神经网络和反向传播。在本文中，我们将深入学习：卷积神经网络（CNN）和递归神经网...
学习卷积神经网络后的一些心得
qq_41401843的博客
07-23 3452
学习卷积神经网络后的一些心得 今年2月份入手机器学习，学习机器学习两个月后开始进入卷积神经网络阶段，并由此对计算机视觉起了较大的兴趣。通过后面这几个月对于卷积神经网络有一些心得，由于是初步了解，可能说的有些不全面或者不完善的地方，望谅解。 1.卷积网络入门其实没有想象的那么难，但是越往高处走越来越需要我们去细心琢磨。 2.在卷积神经网络中，有必要去深入了解一些经典的卷积神经网络。由浅入深，例如：L...
从入门到精通：卷积神经网络初学者指南
maweifei的博客
09-05 1万+
转载自:http://www.jiqizhixin.com/article/1363?utm_source=tuicool&utm_medium=referral 这是一篇向初学者讲解卷积神经网络的系列文章，机器之心编译了已经发表了的 Part 1 和 Part 2。此系列文章若有更新，机器之心依然会分享给大家。    Part 1：图像识别任务 介绍 卷积
卷积神经网络记录（一）基础知识整理
MirrorN的博客
11-17 3万+
卷积神经网络记录 最近一段时间在学习卷积神经网络的知识，看了很多博客和资料之后，决定自己写一篇记录一下学习地知识，巩固一下所学。 1.卷积神经网络与全连接神经网络的异同 首先来看卷积神经网络之前的网络的异同，两种神经网络结构对比图如下： 在结构上，两种网络看起来不同，实际上还是很相似的。两者都是通过一层一层的节点组织起来的，在训练过程上也是基本一致。两种神经网络的的区别就在于相邻两层的不同节点之...
【转】零基础理解卷积神经网络
Weixin20210210
04-28 1105
转自：https://zhuanlan.zhihu.com/p/32472241 本文译自A Beginner’s Guide To Understanding Convolutional Neural Networks，已征得原作者同意。 转自个人博客零基础理解卷积神经网络[1]。 引言 卷积神经网络，这玩意儿乍一听像是生物和数学再带点计算机技术混合起来的奇怪东西。奇怪归奇怪，不得不说，...
深度学习（卷积神经网络）一些问题总结
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深度卷积网络   涉及问题： 1.每个图如何卷积：   （1）一个图如何变成几个？   （2）卷积核如何选择？ 2.节点之间如何连接？ 3.S2-C3如何进行分配？ 4.16-120全连接如何连接？ 5.最后output输出什么形式？ ①各个层解释：    我们先要明确一点：每个层有多个Feature Map，每个Feature Map通过一种卷积滤波器提取输入的一种
小白入门学习卷积神经网络
weixin_38410551的博客
04-23 925
卷积神经网络产生的背景： （1）卷积网络是为识别二维形状而特殊设计的一个多层感知器，这种网络结构对平移、比例缩放、倾斜或者共他形式的变形具有高度不变性。 卷积神经网络的特点： （1）局部相关性： 相邻的像素结合起来表达一个特征，距离较远的像素影响较小 随着层数的增加，feature map里面的点映射到原图的感受野越来越大 不仅仅可以适用于图像，其它具有局部相关性的数据均可以尝试卷积网络处理带来一...
都说卷积神经网络是个好东西，但它有什么弊端呢?
AI科技大本营
01-22 5915
图片来源：Mathworks翻译 | 王赫编辑 | Donna2012年，三位深度学习的“巨人”Alex Krizhevsky, Ilya Sutskever 和 Geoffrey Hinton，联合发表了题为 “ImageNet Classification with Deep Convolutional Networks” 的论文。自此，卷积神经网络( CNNs )就成了一个万人追捧的工具，并
卷积神经网络学到了什么
justisme的博客
07-13 542
第一层色彩，第二层边缘，后期就能识别是狗、猫等等。 激活值---图像内容。
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