神经网络

最新推荐文章于 2024-03-28 07:14:54 发布
转载 最新推荐文章于 2024-03-28 07:14:54 发布 · 159 阅读 · 0

图神经网络实战（1）——图神经网络(Graph Neural Networks, GNN)基础
盼小辉丶的博客
01-02 12万+
本节全面介绍了图神经网络 (Graph Neural Network, GNN) ，包括其在数据分析和机器学习中的重要性。首先探讨了图作为数据表示的相关概念及其在各个领域的广泛应用；然后深入探讨图学习的重要性，包括不同的应用和技术。最后，重点介绍了 GNN 架构，并对比了它与其他方法之间的原理和性能差异。
PyTorch深度学习实战（3）——使用PyTorch构建神经网络
盼小辉丶的博客
06-13 7万+
PyTorch 是一个用于构建深度神经网络的库，具有灵活性和可扩展性，可以轻松自定义模型。在本节中，我们将使用 PyTorch 库构建神经网络，利用张量对象操作和梯度值计算更新网络权重，并利用 Sequential 类简化网络构建过程，最后还介绍了如何使用 save、load 方法保存和加载模型，以节省模型训练时间。
神经网络介绍
m0_63520910的博客
04-23 2万+
一、为什么要学习神经网络 因为之前所学的分类算法，比如线性回归、逻辑回归等，都有一个缺点，即：当特征太多时，计算的负荷会很大。 二、模型表示 2.1 概述 神经网络是一种仿生模型。我们先介绍一下生物神经网络： 在生物神经网络中，每个神经元与其他神经元相连，当它“兴奋”时，就会向相连的神经元发送化学物质，从而改变神经元内的点位，如果某个神经元的电位超过了一个阈值，那么它就会被激活，即“兴奋”起来，向其他神经元发送化学物质。 上述情形抽象为M-P神经元模型。在这个模型中，神经元接收到来自n个其他神经
神经网络基础详解
yangke
11-08 9688
神经网络基础 1、感知机：计算机模拟大脑经行信息处理的过程。有n个输入数据，通过权重与各数据之间的计算和，比较激活函数结果，得出输出。解决分类问题。 http://playground.tensorflow.org
神经网络浅讲：从神经元到深度学习
weixin_30271335的博客
12-31 1万+
　　神经网络是一门重要的机器学习技术。它是目前最为火热的研究方向--深度学习的基础。学习神经网络不仅可以让你掌握一门强大的机器学习方法，同时也可以更好地帮助你理解深度学习技术。 　　本文以一种简单的，循序的方式讲解神经网络。适合对神经网络了解不多的同学。本文对阅读没有一定的前提要求，但是懂一些机器学习基础会更好地帮助理解本文。 　　神经网络是一种模拟人脑的神经网络以期能够实现类人工智能的机器学...
PyTorch深度学习实战（1）——神经网络与模型训练过程详解
热门推荐
盼小辉丶的博客
05-28 8万+
在本节中，我们将了解传统机器学习与人工神经网络间的差异，并了解如何在实现前向传播之前连接网络的各个层，以计算与网络当前权重对应的损失值；实现反向传播以优化权重达到最小化损失值的目标。并将实现网络的所有关键组成——前向传播、激活函数、损失函数、链式法则和梯度下降，从零开始构建并训练了一个简单的神经网络。
图神经网络实战（6）——使用PyTorch构建图神经网络
最新发布
盼小辉丶的博客
03-28 1万+
图数据集通常比简单的连接集合更加丰富，因为节点和边可以具有表示分数、颜色、单词等特征。包含这些额外信息在输入数据中对于生成最佳嵌入至关重要。在本节中，我们将使用 Cora 和 Facebook Page-Page 数据集，首先将它们视为表格数据集，观察香草神经网络在节点特征上的表现如何。然后，尝试在神经网络中加入拓扑信息，实现图神经网络 (Graph Neural Networks, GNN) 架构：一个同时考虑节点特征和边的简单模型。最后，我们将比较两种架构的性能。
BP神经网络的人脸识别matlab代码
06-16
BP神经网络，全称为Backpropagation Neural Network，是一种在机器学习领域广泛应用的多层前馈神经网络。这种网络通过反向传播算法进行训练，能够学习输入与输出之间的复杂非线性关系。在本项目中，BP神经网络被用于...
深入理解卷积神经网络（卷积篇）（Convolutional Neural Networks, CNNs）
Rainbow0210的博客
12-19 9626
概述卷积神经网络，也称为卷积网络，简称CNN，是神经网络的一种。其可用于一维时间序列的处理，也可以用于二维（如图像）序列的处理。目前，卷积神经网络可以说是应用最为广泛、效果最为出众的方法之一。相比于普通的神经网络，其将传统的矩阵乘法改为卷积运算，这也是其名字的由来。卷积操作定义两个实值函数 x(t)x(t) ， w(t)w(t) 则其卷积定义为： s(t)=∫x(a)w(t−a)das(t) =
一小时神经网络从入门到精通(放弃)
weixin_33714884的博客
06-18 7179
前言 本文主要是学习BP神经网络的一个总结，其本身也是机器学习中比较基础、适合入门的模型。 目前本人对于机器学习也还只是入门状态，对于很多名词仍然是一知半解(感觉机器学习中的很多术语本身也是模棱两可的)，对于很多公式也是不求甚解，因此这篇文章是尝试用自己的语言和理解来复述所学习到的知识，如果有错误之处还望大牛们不吝斧正。 霍金说过每多一个数学公式，就会少...
如何用简单易懂的例子解释隐马尔可夫模型？
vast_w
06-02 1595
神经网络很萌的！ 0. 分类 神经网络最重要的用途是分类，为了让大家对分类有个直观的认识，咱们先看几个例子： 垃圾邮件识别：现在有一封电子邮件，把出现在里面的所有词汇提取出来，送进一个机器里，机器需要判断这封邮件是否是垃圾邮件。疾病判断：病人到医院去做了一大堆肝功、尿检测验，把测验结果送进一个机器里，机器需要判断这个病人是否得病，得的什么病。猫狗分类：有一大堆猫、狗照片，把每一张照片
神经网络简介
小飞鱼世界
06-06 1万+
最近在研究Deep Learning在个性化推荐中的应用，由于DL跟神经网络有很大的关系，索性开篇就介绍下神经网络和自己所了解到的知识。接触ML时间不是很长，难免有描述不当的地方，旨在于交流学习，有啥想法直接后面回复。 在这篇博文中，你将会看到如下知识： 神经网络的基本模型，前向神经网络(Feed-forward neural network)，General Feed-for
神经网络简单介绍
lpty的博客
08-04 1万+
一、神经网络是什么？ 目前最广泛使用的定义是Kohonen于1988年的描述，神经网络是由具有适应性的简单单元组成的广泛并行互连的网络，它的组织能够模拟生物神经系统对真实世界物体所做出的交互反应。 二、神经网络的组成 1、神经元模型 神经元模型，即上述定义中的简单单元。 在生物神经网络中，每个神经元与其他神经元相连，当它兴奋时，就会向相连的神经元发送化学物质，从而改变这些神经元内的电位；
浅谈神经网络
freeliao的专栏 在路上奔跑。。。
12-25 7580
神经网络简介      神经网络起源于上个世纪40年代，到现在已经有70年的历史。然而神经网络是最近几年才逐渐火起来的，因为以前相关的理论模型、训练方法和计算能力的条件都还不成熟，随着06年多伦多大学的hinton在science上发表了论文，用神经网络来把高维的
神经网络分类总结
qq_36623595的博客
04-10 2万+
神经网络分类 人工智能、机器学习与深度学习 人工智能：努力将通常由人类完成的智力任务自动化。 机器学习机器学习（ machine learning）是人工智能的一个特殊子领域，其目标是仅靠观察训练数据来自动开发程序［即模型（ model）］。 深度学习是机器学习的一个分支领域：它是从数据中学习表示的一种新方法，强调从连续的层（ layer）中进行学习。“深度学习”中的“深度”指的并不是利用这种方法所获取的更深层次的理解，而是指一系列连续的表示层。数据模型中包含多少层，这被称为模型的深度（ depth
神经网络原理及应用
zm1_1zm
09-21 1万+
1.       什么是神经网络？ 神经网络是一种模拟动物神经网络行为特征，进行分布式并行信息处理的算法。这种网络依靠系统的复杂程度，通过调整内部大量节点之间相互连接的关系，从而达到处理信息的目的。 人类的神经网络 2.       神经网络基础知识 构成：大量简单的基础元件——神经元相互连接 工作原理：模拟生物的神经处理信息的方式 功能：进行信息的并行处理和非线性转化 特点：比
神经网络和深度学习（一）——初识神经网络
CUG_UESTC的博客
08-15 8万+
神经网络和深度学习 神经网络：一种可以通过观测数据使计算机学习的仿生语言范例 深度学习：一组强大的神经网络学习技术神经网络和深度学习目前提供了针对图像识别，语音识别和自然语言处理领域诸多问题的最佳解决方案。传统的编程方法中，我们告诉计算机如何去做，将大问题划分为许多小问题，精确地定义了计算机很容易执行的任务。而神经网络不需要我们告诉计算机如何处理问题，而是通过从观测数据中学习，计算出他自己的解决方案
MATLAB神经网络人脸识别代码与图像实例
本知识点将围绕“人脸识别代码实例下载”这一主题，详细解释神经网络在人脸识别中的应用以及如何利用MATLAB这一工具来实现人脸识别。 ### 知识点一：人脸识别技术概述 人脸识别技术是指通过计算机视觉技术，使用...
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值