神经网络优化---神经网络八股

最新推荐文章于 2024-10-18 14:23:15 发布
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#人工智能 #python

探讨2019年独角兽企业在重金招聘Python工程师时的标准与要求,深入解析行业趋势与技能需求。
【人工智能】神经网络八股
萌狼蓝天の技术栈
08-29 1288
使用八股搭建神经网络 目录使用八股搭建神经网络六步法搭建网络(1)tf.keras.models.Sequential(2)model.compileOptimizer可选loss可选Metrics可选(3)model.fit(4)model.summary源码(5)类class搭建神经网络MNIST数据集导入MNIST数据集FASHION数据集(1)Sequential方法(2)类方法六步法搭...
【work】AI八股-神经网络相关
qq_33673253的博客
07-02 1110
y^=g(Whyh+by)\hat{y} = g(W_{hy} h + b_y)y^​=g(Why​h+by​) 其中 WhyW_{hy}Why​ 是隐藏层到输出层的权重矩阵，byb_yby​ 是输出层的偏置向量，ggg 是输出层的激活函数，通常在分类问题中是softmax函数。: h=f(Wxhx+bh)h = f(W_{xh} x + b_h)h=f(Wxh​x+bh​) 其中 WxhW_{xh}Wxh​ 是输入到隐藏层的权重矩阵，bhb_hbh​ 是隐藏层的偏置向量，fff 是激活函数。
神经网络搭建八股
weixin_30678349的博客
01-07 268
一、生成数据集 generator.py #导入模块，生成模拟数据集 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt seed = 2 def generator(): # 基于seed产生随机数 rdm = np.random.RandomState(seed) # 随机数返回300行2列的矩阵，表示300组坐...
神经网络搭建“八股”
dl_None
08-06 3113
一、基本概念      1.张量 张量就是多维数组，“阶”表示张量的维度 0阶张量是一个单独的数，称为标量，如：S = 123 1阶张量是一个一维数组，称为向量，如：V = [1, 2, 3] 2阶张量是一个二维数组，称为矩阵，如：M = [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]] ....... n阶张量，如：t = [[[[·····]]]···]]] ，...
type python django models_Python基础（Django三——Model）
weixin_39781186的博客
12-06 309
七、Model1、说明：Model是Django为方便程序操作数据库而诞生的，使用的是ORM模式。对象关系映射(Object Relational Mapping，简称ORM)模式是一种为了解决面向对象与关系数据库存在的互不匹配的现象的技术。简单的说，ORM是通过使用描述对象和数据库之间映射的关系，将程序中的对象自动持久化到关系数据库中。2、使用：2-1、创建Model(编辑应用目录下的model...
神经网络八股及拓展
gongwa_233的博客
10-18 727
模型的运算次数，用浮点运算次数(FPLOPs,FLoating-point OPerations)或者运算次数衡量。
神经网络计算、优化、八股、八股拓展、CNN 及 RNN 六部分解析
最新发布
08-15
本资源涵盖了神经网络的六大关键组成部分：计算、优化、八股基础、八股拓展、卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN），为学习者提供了一个系统化的学习框架。 在神经网络计算部分，我们将深入了解网络是如何处理...
六部分：神经网络计算、优化、八股、八股扩展CNN、RNN_PKU-SensorFlow2-utorial.zip
10-03
4. 计算优化：针对神经网络中的参数调整过程，优化算法包括随机梯度下降（SGD）、动量法、Adagrad、RMSprop和Adam等。 优化算法的知识点： 1. 优化方法：神经网络性能的提升很大程度上依赖于优化算法，这些算法帮助...
第三讲神经网络八股
csd_NB的博客
02-11 1610
神经网络八股1、搭建神经网络八股sequential用TensorFlow API：tf.keras搭建网络八股Sequential()compile()fit()summary()搭建网络八股classclass MyModel(Model) model = MyModelMNIST数据集FASHION数据集 本讲目标：使用八股搭建神经网络 神经网络搭建八股 iris 代码复现 MNIST数据集 Fashion数据集 1、搭建神经网络八股sequential 用TensorFlow API：tf.ke
3.使用八股搭建神经网络
weixin_44853600的博客
06-18 229
1.搭建八股sequential 2.搭建网络八股class 3.MNIST数据集 4.fashion数据集 5.八股总览 6.自制数据集
北大人工智能课程学习记录：神经网络八股
骑鱼的喵喵的博客
06-30 679
模块化设计神经网络前向传播前向传播的目的是搭建网络，设计网络结构。一般新建一个forward.py文件描述前向传播过程，一般新建三个函数，forward给出前向传播的设计，给出从输入到输出的通路定义的时候要记住forward有两个参数,一个是x，一个正则化权重regularizerforward函数定义了前向传播过程，包括wby返回y第二个函数与参数w有关,有两个参数包括w的形状shape，正则化...
第三章 神经网络八股
Silimere
08-25 320
1判断(2分) 本课中搭建神经网络六步法包括如下步骤： 1、import 2、train, test 3、Sequential / Class 4、model.compile 5、model.fit 6、model.summary A.正确 B.错误 2单选(2分) 使用Sequential()函数搭建神经网络训练MNIST数据集的代码为： model = tf.keras.models.Sequential([ tf.keras.layers.Flatten(..
神经网络八股 来自北京大学 人工智能实践视频
Yang8465的博客
05-18 293
一，准备工作 导入包，准备数据集，提取特征，作为输入 二，前向传播： 搭建网络，从输入到输出 三，反向传播：目的，优化模型参数，使损失函数最小 损失函数（loss） ：预测值与已知答案的差 主流的loss计算方法有三种：1.均方误差 mse ...
六.使用八股搭建神经网络
weixin_45361800的博客
05-07 562
六步法搭建神经网络
神经网络八股笔记整理
C957946964的博客
03-14 369
神经网络八股 人工智能实践：Tensorflow笔记 主讲人：曹健 来源慕课 import 导包 ​import tensorflow as tf​ train, test 切分数据集，训练集数据x_train、训练集标签x_test、测试集数据y_train、测试集标签y_test model = tf.keras.models.Sequential Sequential函数是一个容器，通过指定参数来生成一个网络层 拉直层 ​tf.keras.layers.Flatten()​ .
tensorflow 学习笔记（三）：神经网络八股
algsup
02-22 1677
tf.keras 是 Tensorflow2 引入的高封装度框架，可以用于快速搭建神经网络模型。keras 官方文档：https://keras.io/zh/1）在 PyCharm 集成开发环境中查看框架源码：将鼠标放置在函数上按住 Ctrl 键会显示函数的基本信息，包括封装函数的类、函数入口参数，函数功能等等。2）在 Tensorflow 官网中查询函数文档：通过左边的检索寻找目标函数。
搭建神经网络八股
热门推荐
stybill的博客
04-28 5万+
搭建神经网络八股基本骨架： # 搭建模块化的神经网络八股： # 前向传播就是搭建网络。设计网络结构(forword.py) def forward(x, regularizer): w = b = y = return y def get_weight(shape, regularizer): w = tf...
【TensorFlow学习笔记】基础篇（四）— —搭建神经网络的八股：准备、前传、反传、迭代
机器人技术栈
03-19 333
绪论 神经网络的实现过程— — ① 准备数据集，提取特征，作为输入喂给神经网络 (Neural Network，NN) ② 搭建NN结构，从输入到输出（先搭建计算图，再用会话执行） (NN前向传播算法–>计算输出) ③ 大量特征数据喂给NN，迭代优化NN参数 (NN反向传播算法–>优化参数训练模型) ④ 使用训练好的模型预测和分类 目录绪论1.准备数据： import、常量定义、生成...
Tensorflow搭建神经网络之模块化八股
Lee0_King的博客
07-26 779
    以下代码是使用tensorflow库，并使用模块化的工程思想，用来搭建神经网络的八股（即必须的基本函数和参数）。补全以下代码，可以实现简单的神经网络的搭建。 注：python3.6 # 搭建模块化的神经网络八股： # 前向传播就是搭建网络。设计网络结构(forword.py) def forward(x, regularizer): w = b = y =...
深度学习卷积神经网络八股
03-28
### 深度学习中的卷积神经网络基础 #### 卷积神经网络（CNN）原理 卷积神经网络是一种专门用于处理具有网格状拓扑数据的前馈神经网络，最常应用于图像识别和分类任务。其核心思想在于通过局部感知野和权值共享来减少计算复杂度并提取空间特征[^1]。 - **卷积层**：这是 CNN 的基本构建模块之一，负责从输入数据中提取特征。卷积操作通过对输入矩阵应用一组可学习的滤波器实现，这些滤波器可以检测边缘、纹理或其他视觉模式。 - **池化层**：通常紧跟在卷积层之后，用于降低特征图的空间维度，从而减少参数数量和计算量。常用的池化方式包括最大池化和平均池化[^2]。 - **全连接层**：位于网络的最后一部分，将前面提取到的高维特征映射到类别标签上。这一层的作用类似于传统神经网络的功能。 - **激活函数**：ReLU 是目前广泛使用的非线性激活函数，它能够有效缓解梯度消失问题，并加速收敛过程[^3]。 #### 常见的应用场景 卷积神经网络因其强大的特征提取能力，在多个领域得到了广泛应用： - 图像分类与目标检测：如 AlexNet, VGG, ResNet 等经典架构均基于 CNN 设计而成； - 自然语言处理：尽管 RNN 和 Transformer 更为主流，但在某些特定任务中仍可见到 CNN 的身影； - 医疗影像分析：利用 CNN 对 X 光片、MRI 扫描结果进行疾病诊断等[^4]； #### 面试可能涉及的经典题目 以下是围绕卷积神经网络的一些典型面试考察点及其解答思路： 1. **什么是感受野？如何增大它的范围而不增加额外开销** - 受感野定义为单个像素位置处所覆盖的实际区域大小。可以通过堆叠更多层数或者采用膨胀卷积技术间接扩大受感野而无需显著提升资源消耗。 2. **解释一下 Inception 结构的设计理念是什么样的?** - Google 提出的 Inception Module 主要目的是探索最优尺度组合的同时保持高效运算效率。具体做法是在同一层内部平行设置多种尺寸核大小的操作选项供选择使用。 3. **Batch Normalization 起到了哪些作用呢 ?** - BN 技术不仅可以加快训练速度还能起到一定正则效果防止过拟合现象发生 。另外也有助于缓解 Internal Covariate Shift 问题改善优化性能表现. ```python import torch.nn as nn class SimpleCNN(nn.Module): def __init__(self): super(SimpleCNN, self).__init__() self.conv_layer = nn.Conv2d(in_channels=3, out_channels=64, kernel_size=(3, 3)) self.pooling_layer = nn.MaxPool2d(kernel_size=(2, 2), stride=2) self.fc_layer = nn.Linear(64 * (image_height//2) * (image_width//2), num_classes) def forward(self, x): x = self.conv_layer(x) x = nn.functional.relu(x) x = self.pooling_layer(x) x = x.view(-1, 64 * (image_height//2) * (image_width//2)) # Flatten the tensor output = self.fc_layer(x) return output ```
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