ANN vs BNN

最新推荐文章于 2025-02-10 00:00:00 发布
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本文探讨了人工神经网络(ANN)与生物神经网络(BNN)的相似性和差异性，主要聚焦在神经细胞和神经元的基础特性上。虽然ANN在某些方面模拟了BNN，如状态值和权重，但BNN的时间编码方式在表达神经细胞兴奋程度上更为复杂和有效。此外，BNN的不应期和资源管理策略展示了其在生物体内的精巧设计。ANN在大型系统中的计算限制与BNN的动态互动形成对比，揭示了BNN在处理时间相关信息方面的优势。

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ANN vs BNN
莫华枫

毋庸置疑， ann是对 bnn的模拟。（也有人不这么认为，打算闹独立。且不说版权问题，认为自己能够牛过上帝他老人家，也是不应该的）。这两天奥运，心血来潮，想让ann和bnn PK一下，看看咱们人类同上帝他老人家之间还差多少。
在bnn中， 神经细胞是基础，先pk这个。尽管神经细胞也叫神经元，但是为了方便裁判，还是得区分一下：bnn的叫神经细胞，ann的叫神经元。
神经细胞有个重要的特性，它带电。（放心，连个草履虫也电不死）。神经细胞膜拥有-70mV的电位差。不过，这只是神经细胞安静下来的状态。在特定的情况下，神经细胞会 很激动，膜电位会一下子达到+40mV。而且会传播开来&#x
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longshanks
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通俗理解贝叶斯网络(BNN)
AI天才研究院
08-24 1777
本文的主要目的是为读者提供一个直观、易懂的贝叶斯网络(Bayesian Network, BNN)介绍。我们将从基本概念出发，逐步深入到实际应用，帮助读者建立对贝叶斯网络的全面认识。贝叶斯网络的基本概念和组成元素贝叶斯网络的工作原理和推理过程贝叶斯网络的构建方法和应用场景贝叶斯网络在实际问题中的应用示例贝叶斯网络的优势和局限性通过本文，读者将能够理解贝叶斯网络如何模拟复杂系统中的不确定性和因果关系，以及如何利用这一工具进行概率推理和决策支持。背景介绍：概述文章的目的、范围和预期读者。
第三章:人工智能深度学习教程-基础神经网络(第二节-ANN 和 BNN 的区别)
wly476923083的博客
11-07 634
通常，您可以期望在每个周期的训练输出中看到损失值和准确度的变化，以便跟踪模型的训练进展。评估的结果将根据模型的性能和测试数据而异，通常以一个包含指标值的列表返回。在这里我们可以观察到，该模型是一个单层感知器，仅包含一个输入层和一个输出层，不存在隐藏层。这些操作构建了一个简单的神经网络模型，并使用训练数据对其进行了训练，以便用于多类别分类任务，例如手写数字识别。根据需求，我们将选择最合适的非线性激活函数以产生更好的结果。进行标准化，将像素值从0到255的范围缩放到0到1的范围，这是一种常见的数据预处理步骤。
基于随机效应贝叶斯神经网络(RE-BNN)的多区域出行模式选择分析
zuiyishihefang的博客
11-09 1483
1.文章信息本次介绍的文章为《A Random Effect Bayesian Neural Network (RE-BNN) for travel mode choice analysis across multiple regions》，发表在Travel Behaviour and Society上。该工作在经济学的随机效用理论下，利用深度学习进行了跨区域的出行行为选择的预测，并且对于英国不...
【深度学习——BNN】：二值神经网络BNN——学习与总结
Lily_9的博客
08-04 3万+
最近一直在做深度学习的FPGA布署，偶然研读到Bengio大神的著作《Binarized Neural Networks: Training Neural Networks with Weights and Activations Constrained to +1 or −1》： 链接：https://arxiv.org/abs/1602.02830 关于BNN，已经有不少前辈做了mark，...
代表网络浅析（MLP BNN AlexNet VGG GooLeNet ResNet SENet U-Net CLIP YOLO SSD GAN 扩散 LSTM GRU Seq2seq 注意力机制）
最新发布
j-jzf的博客
02-10 1934
《智能计算系统-从深度学习到大模型（第二版-陈云霁等）》第三章学习笔记和拓展。本文汇总了各领域代表的神经网络，方便对比。深度学习作为机器学习的核心技术，推动了智能系统的快速发展。从最基础的多层感知机（MLP）到复杂的卷积神经网络（CNN）和生成对抗网络（GAN），深度学习模型在图像识别、自然语言处理等领域取得了显著进展。特别是在目标检测领域，R-CNN、YOLO和SSD等模型通过不同的创新优化了检测性能。近年来，Transformer、GPT和BERT等预训练模型的成功，标志着深度学习在NLP领域的突破。
二值化神经网络(BNN)基础学习(一)
weixin_30929011的博客
03-30 1480
目录 1.简介 2.优点 3.基本原理 3.1 权重和激活值二值化[3] 3.2 乘法优化 3.3 权重和激活值更新 4.结论[3] 参考资料 1.简介 ​ 二值化神经网络，在...
BNN方法总结
whereever123的博客
12-23 4317
BNN方法总结
二值神经网络（Binary Neural Network，BNN）
edward_zcl的博客
08-15 4461
缺点：BNN在训练过程中仍然需要保存实数的参数，这是整个计算的瓶颈。BNN虽然需要保存实数的参数，但是实数范围是[-1,1]，所以可以做压缩，即使用16bit或者更少的位数来表示浮点数。模型尺寸变小，正向传播计算速度变快，意味着可以将正向传播层放到客户端去做了，虽然随着网络带宽的增大，给服务器传个图片也么啥。将图像的特征学习和哈希码学习可以无缝整合到一起，因为都是二值化。暂时就这些！...
第三章:人工智能深度学习教程-基础神经网络(第一节-ANN 和 BNN 的区别)
wly476923083的博客
11-07 645
相比之下，人工神经网络是更简单的系统，旨在执行特定任务，它们的连接通常是固定的，网络架构由设计者确定。在 BNN 和 ANN 中，神经通路是神经元之间的连接，允许信息在整个网络中传输。然而，在 BNN 中，神经通路高度复杂且多样，神经元之间的连接可以通过经验和学习来修改。在 BNN 和 ANN 中，突触是神经元之间的连接点，信息在此处传输。然而，在ANN中，神经元之间的连接通常是固定的，连接的强度由一组权重决定，而在BNN中，神经元之间的连接更加灵活，连接的强度可以通过多种因素，包括学习和经验。
BNN&VGG2-VGG Net
qq_36783816的博客
01-25 571
前言： 目录1 卷积神经网络1.1 3*3卷积1.2 最大池化2 VGG Net2.1 网络结构2.2 优缺点2.3 人员存在2.3.1 实验目的2.3.2 实验环境2.3.3 实验步骤 1 卷积神经网络 1.1 3*3卷积 1.2 最大池化 2 VGG Net 2.1 网络结构 2.2 优缺点 2.3 人员存在 2.3.1 实验目的 2.3.2 实验环境 2.3.3 实验步骤 ...
二值神经网络（BNN）
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12-28 1334
二值神经网络不是一种新的网络模型，实际上它是一种极致的量化方法——将神经网络的权重和激活量化为1bit。随着神经网络的发展，神经网络的性能越来越高，但是同时，模型的大小也越来越大。对于资源有限，功耗又有要求的边沿设备，多数神经网络模型不适合进行部署，这限制了深度学习的发展。因此出现了许多模型压缩的方法，比如知识蒸馏、剪枝、量化等等。二值神经网络（BNN）的前身可以追溯到BWN，他只是将神经网络的权值进行二值量化，激活还是浮点的形式，实现了不错的性能。
深度学习——贝叶斯神经网络
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菜到怀疑人生的博客
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文章目录前言什么是贝叶斯神经网络How to train BNNBNN的损失函数 前言 看了网上不少贝叶斯神经网络的文章，不少文章写的有点马虎，甚至一些说的不清不楚的文章，评论区许多人称赞是好文章，不禁让人怀疑他们是否真的看懂了文章。 本文将总结贝叶斯神经网络，首先，我将简单介绍一下什么是贝叶斯神经网络（BNN）；接着我将介绍BNN是怎么训练的，BNN是怎么预测的；最后，我会介绍BNN背后的运作原理。 如果您在阅读过程中发现了什么错误，请务必在评论区中指出，避免错误的观点在网上流传。 什么是贝叶斯神经网络
Bayes Belief Networks详解（附带详细公式推导）
Ἥλιος
08-07 4519
Bayes Belief Networks详解 第十次写博客，本人数学基础不是太好，如果有幸能得到读者指正，感激不尽，希望能借此机会向大家学习。这篇文章主要分为一下三部分来介绍贝叶斯信念网（Bayes  \ Belief  \ Networks）：BNN的简要介绍、如何构建BNN、如何基于BNN进行估计以及BNN的特点。
【论文阅读笔记】---二值神经网络（BNN）
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04-27 1万+
       现在神经网络一般采用浮点计算，需要较大的存储空间和计算量，严重阻碍在移动端的应用。二值化神经网络以其高模型压缩率和快计算速度的潜在优势，近些年成为深度学习的热门研究方向。本文就是对《Binarized Neural Networks: Training Neural Networks with Weights and Activations Constrained to +1 or ...
贝叶斯神经网络计算核裂变碎片产额
Paper weekly
01-20 1782
作者丨庞龙刚单位丨华中师范大学研究方向丨高能核物理、人工智能今天介绍一篇北京大学物理系使用贝叶斯神经网络计算核裂变碎片产额的文章。这篇文章发表在 PRL 上，业内同行都很感兴趣。这里对我...
贝叶斯网络代码实现_贝叶斯神经网络BNN(推导+代码实现)
weixin_39602108的博客
01-04 5597
1. 简介贝叶斯神经网络不同于一般的神经网络，其权重参数是随机变量，而非确定的值。如下图所示：也就是说，和传统的神经网络用交叉熵，mse等损失函数去拟合标签值相反，贝叶斯神经网络拟合后验分布。这样做的好处，就是降低过拟合。2. BNN模型BNN 不同于 DNN，可以对预测分布进行学习，不仅可以给出预测值，而且可以给出预测的不确定性。这对于很多问题来说非常关键，比如：机器学习中著名的 Explora...
FPGA实现二值神经网络
xiuxin121的博客
12-30 3786
写在前面：之前的科研工在是使用RETL实卷机神经网络，其中数据是量化后的8Bit。也就是说还要使用乘法器，但是FPGA的DSP资源很有限。所以有了现在的工作，在FPGA上实现二值神经网络。主要从二值神经网络的原理，训练，FPGA实现三个步骤讲。 个人比较懒，基本上还是转别人写好的博客。自己具体实现，以后有空再详细记录吧。 1.二值网络梯度传播： STC https://www.jiansh...
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Kenji_Shinji的博客
08-31 2268
dnn_factor是由损失函数计算得到的网络整体损失的系数，bnn_factor是每个贝叶斯层的KL散度的系数，这两个参数是用来平衡网络整体损失和贝叶斯层的KL散度的，防止KL散度的值过大掩盖了网络整体损失。但是，由于神经网络是一个黑箱模型，人们难以理解它的内部工作机制和决策过程，因此很难证明黑箱模型的决策是正确的且难以控制和避免其异常行为，无法应用在自动驾驶和医疗决策等高风险领域。在贝叶斯神经网络的学习过程中，模型的权重参数是基于我们已知的和可以观察到的信息推导得到的。...
概率神经网络_PR Ⅳ: 贝叶斯神经网络 Bayesian Neural Network
weixin_39710361的博客
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