神经网络入门 基础

最新推荐文章于 2025-08-11 21:04:47 发布
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分类专栏： 知识点 文章标签： 损失函数 神经网络
博客提及了softmax交叉熵损失函数，损失函数在神经网络中用于衡量模型预测值与真实值的差异，softmax交叉熵是常用的损失函数之一，在信息技术领域有重要应用。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

损失函数 softmax

               交叉熵：


卷积神经网络入门基础知识
WUHU648的博客
11-17 6718
一、卷积神经网络（CNN）定义 卷积神经网络（convolutional neural network, CNN），是一种专门用来处理具有类似网格结构的数据的神经网络。卷积网络是指那些至少在网络的一层中使用卷积运算来替代一般的矩阵乘法运算的神经网络。 经典神经网络的结构： LeNet-5 AlexNet VGG 二、DNN与CNN的区别 上图为DNN神经网络图，DNN内部的神经网络层可以分为三类，输入层，隐藏层和输出层，一般来说第一层是输出层，最后一层是输出层，而中间的层数都是隐藏层。 上图为CN
神经网络基础知识
2401_84605487的博客
10-31 1228
在学习深度学习时，需要学习神经网络的一系列知识，本文主要讲述的是在神经网络中比较重要的知识点以及整体架构，方便了解大体的神经网络模型。
神经网络基础
si_ying的博客
06-03 6836
接下来详细讲一下梯度的计算。对于一个具有 1 个输出和。
神经网络极简入门
2301_82270544的博客
06-17 3028
本文中的的神经网络示例是为了介绍神经网络的一些基本概念，所以对神经网络做了尽可能的简化，为了方便去手工实现。而实际环境中的神经网络，不仅神经元的个数，隐藏层的数量极其庞大，而且其计算和训练的方式也很复杂，手工去实现不太可能，一般会借助TensorFlowKeras和PyTorch等等知名的python深度学习库来帮助我们实现。
神经网络入门（详细 ）
不想随波逐流的大学生一枚，我们每个人都在努力奔跑
05-17 6727
机器学习流程、K近邻算法，以及详细介绍了神经网络的基本框架。
一文搞懂深度学习：神经网络基础部分
不要给自己设限，尝试更多可能（思所向 皆可往）
04-25 2858
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。
零基础了解神经网络
qq_50602534的博客
10-17 1085
神经网络是一个函数，它的自变量是一个张量，它的输出也是一个张量，即：当然，这神经网络是一个多层嵌套的，含有大量参数的复杂函数，这里先按下不表。下面先介绍神经网络的功能，以分类任务举例：现在有一批图片，每一张图片的内容是猫，狗，鼠，兔这 4 种动物中的一种。我们希望神经网络能够‘识别’出图片到底包含的是哪一种动物。
神经网络入门基础知识 neural networks basics
热门推荐
天泽28的专栏
04-13 1万+
神经网络入门基础知识 neural networks basics 也许现在提到深度学习（deep learning）连非计算机专业的人都听说过，尤其是最近“人机大战”更是掀起了人们对深度学习的极大关注。而深度学习则源于神经网络的研究。神经网络其实是一门相对古老的算法，它最初产生的目的是制造能够模拟这个星球最复杂的东西“人脑”的机器，但是神经网络的发展也是几经波折，下面引用周志华大牛《机
【神经网络】 神经网络基础
weixin_44715777的博客
06-20 1959
机器学习、深度学习、神经网络 这几个相似名词，可以浅浅辨析一波。机器学习是一个广泛的概念，它包括了各种让计算机从数据中学习的技术和方法。神经网络是机器学习中的一个特定领域，它使用类似于人脑神经元的节点和连接来模拟学习过程。深度学习则是神经网络的一个子集，它利用多层神经网络结构来学习数据的深层表示，并在许多任务上取得了显著的性能提升。简而言之，机器学习是一个大的领域，神经网络是机器学习的一个子集，而深度学习是神经网络的一个进阶方向。
神经网络入门指南：从原理到实践
可喜~可乐的博客
12-24 1533
介绍了神经网络的相关概念以及代码运用等
神经网络入门：为新手小白准备的简易指南.pdf
12-05
使用场景及目标：帮助用户快速建立关于神经网络基础知识的理解，为其后续研究打下坚实理论和技术基础。 其他说明：文中配有图表解释关键知识点，便于视觉化学习。同时鼓励动手实践，增强实际操作能力。
卷积神经网络基础理论知识-pdf
10-04
卷积神经网络（CNN）是一种深度学习架构，它在图像识别、视频分析、自然语言处理等领域发挥着重要作用。CNN的核心在于其能够自动学习数据的空间层次结构，进而进行特征提取和模式识别。它由多个层次构成，包括卷积层...
零基础快速掌握Matlab神经网络入门实战
07-05
零基础快速入门Matlab神经网络：从原理到实战 核心目标：用生活化语言讲透7种经典网络，配套可直接运行的Matlab代码，让初学者一周内掌握神经网络基础。 内容框架： RBF径向基网络：用"靶心射击"比喻径向基函数，...
神经网络初学者基础入门
11-29
神经网络初学者基础入门的知识点内容非常丰富，涵盖了神经网络的各个方面，包括其基本理论、发展历史、应用领域、结构组成、学习算法以及激活函数的具体运用。接下来，我们将逐一梳理这些核心知识点，以便于初学者...
AI（2）-神经网络（激活函数）
最新发布
weixin_61006262的博客
08-11 328
🍋🍋🍋🍋。
简单清晰的讲解一下RNN神经网络
qq_43559669的博客
08-11 400
在处理很长的序列时（比如相隔几十或几百个时间步的前后信息），早期的信息在通过多次的隐藏状态传递和激活函数（如 tanh）后，会逐渐‌减弱甚至消失（梯度消失）‌ 或者‌异常放大（梯度爆炸）‌。核心机制：‌ 通过内部的‌隐藏状态 (h_t)‌ 充当‌记忆单元‌，在每个时间步结合‌当前输入 (x_t)‌ 和‌前一步的记忆 (h_{t-1})‌ 来更新自身并产生‌输出 (y_t)‌。你可以把它想象成网络的‌短期记忆‌。‌ 数据点不是独立的，而是‌按顺序排列的‌，并且‌前面的数据点会影响后面的数据点‌。
MIT成果登上Nature！液态神经网络YYDS
2501_92785035的博客
08-06 1124
受扰动神经网络势（PNNP）：提出了一种新的分子动力学模拟方法，通过将总原子力表示为标准神经网络势（代表未扰动势能面）和由电场诱导的扰动（通过原子极化张量表示）的和来实现。紧凑网络结构：提出了紧凑的神经回路策略（NCP），仅用19个控制神经元和253个突触连接，实现了从高维输入到转向命令的映射，显著优于现有的大规模黑盒学习系统。计算效率：与传统的深度学习模型相比，NCP在保持高性能的同时，显著降低了模型的复杂度和计算成本。
神经网络的基础
qq_48496633的博客
08-01 481
序言，本文讲解了一些神经网络的基础知识以及基本简单，卷积网络模块例如VGG，Resnet等等。
多尺度建模新范式：当神经网络融入ABAQUS，复合材料仿真迎来“物理+数据“双引擎！
xiaoxiaoxiaolll的博客
08-08 208
AI有限元专题五大核心内容：1）多尺度建模技术融合，结合有限元与神经网络方法；2）以ABAQUS二次开发为核心的工业级工具链实战；3）涵盖从基础理论到深度学习的渐进式技术体系；4）创新性"物理+数据"双驱动建模方法，提升模型可解释性；5）培养端到端系统交付能力，实现学术成果到工业应用的转化。专题注重理论深度与实践应用，构建完整的仿真-学习技术链。
人工神经网络技术基础入门指南
通过上述知识点的学习，入门者可以从基础开始逐步深入到人工神经网络的高级概念和技术，最终能够在实际项目中灵活运用这一技术解决复杂的问题。人工神经网络技术的入门需要持续不断地实践和探索，通过大量的例子和...
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