神经网络基本概念

最新推荐文章于 2025-03-27 18:12:40 发布
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分类专栏： 深度学习 文章标签： 概念   神经网络  深度学习
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本文介绍了神经网络中的关键概念，包括AP平均正确率的衡量标准，FPN特征金字塔网络如何结合多尺度特征，ResNet残差网络解决深度学习中的梯度消失问题，以及分割误差、RPN区域推荐网络、FCN全卷积网络的作用，并详细解释了ROIAlign在图像分割中的作用。

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在看神经网络方面的文章时，文中有很多专业名词，在网上看了大家的理解后记录于此。


AP（average precision）平均正确率

一种衡量结果的标准。


FPN（feature pyramid networks）特征金字塔网络

原来多数的object detection算法都是只采用顶层特征做预测，但我们知道低层的特征语义信息比较少，但是目标位置准确；高层的特征语义信息比较丰富，但是目标位置比较粗略。另外虽然也有些算法采用多尺度特征融合的方式，但是一般是采用融合后的特征做预测，FPN不一样的地方在于预测是在不同特征层独立进行的。


ResNet（residual network）残差网络

为解决“随着网络加深，梯度消失的现象越来越明显，准确率下降”的问题。

Resnet提供了两种选择方式，也就是identity mapping和residual mapping，如果网络已经到达最优，继续加深网络，residual mapping将被push为0，只剩下identity mapping，这样理论上网络一直处于最优状态了，网络的性能也就不会随着深度增加而降低了。


分割误差

分割误差为mask rcnn中新加的。mask rcnn中的损失函数为分类误差+检测误差+分割误差。

对于每一个m*m大小的ROI区域，mask分支有一个K*m*m维的输出，K是指所有的类别(例如PASCAL VOC一共20个类

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神经网络的一些概念 批大小、epoch 批大小，就是每次调整参数前所选取的样本（batch）数量，如果批大小为N，每次会选取N个样本，分别带入网络，算出它们分别对应的参数调整值，然后将所有调整值取平均，作为最后的调整值，以此调整网络的参数。 如果N较大，训练速度快，可保证得到的调整值很稳定；但占用显存大，且此时SGD中的梯度会更准确，但网络更容易陷入鞍点和极值点的泥潭，最终得到的网络性能往往不如批大小较小时的效果好。 如果N较小，训练速度慢，但占用显存小，且得到的调整值有一定的随机性，网络更容易跳出
神经网络基本概念及其在人工智能领域的应用概述
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神经网络基本概念、示例代码和相关项目教程
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在MATLAB中，神经网络是一种强大的工具，适用于各种机器学习任务，如回归、分类、聚类等。以下是一个关于神经网络的简要教程，包括一些基本概念、示例代码和相关项目。
人工神经网络概念及组成,人工神经网络基本概念
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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。
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什么是神经网络（Neural Network，NN）
十年以上架构设计经验，专注于软件架构和人工智能领域，对机器视觉、NLP、音视频等领域都有涉猎
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神经网络是一种模拟人类大脑工作方式的计算模型，它是深度学习和机器学习领域的基础。神经网络由大量的节点（或称为“神经元”）组成，这些节点在网络中相互连接，可以处理复杂的数据输入，执行各种任务，如分类、回归、模式识别等。
神经网络基本概念 csdn
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神经网络是人工智能领域的研究热点，它从信息处理角度对人脑神经元网络进行抽象，建立某种简单模型，按不同的连接方式组成不同的网络。在工程与学术界也常直接简称为神经网络或类神经网络。\[1\]神经网络的基本运算是通过输入层、隐藏层和输出层之间的连接来进行信息传递和处理。神经网络的训练过程是通过调整网络中的权重和偏置来优化网络的性能。\[2\]对于深度学习初学者，了解神经网络的基本概念和特点是非常重要的。这样可以帮助他们对各种神经网络有一个总体的认知，从而在应用层面上进行一些小型科创项目。\[2\]如果你想了解更多关于神经网络的基本概念，可以参考百度百科上的相关内容。\[3\] #### 引用[.reference_title] - *1* *2* *3* [深度学习导航（一）——神经网络的定义和基本概念](https://blog.youkuaiyun.com/weixin_52005740/article/details/125842119)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down28v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] [ .reference_list ]
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