所有神经网络的特点及优缺点分析总结
目录1 单层感知器2 线性神经网络2.1 线性神经网络的改进--Madaline神经网络3 BP神经网络4 径向基函数网络4.1 两类径向基函数网络4.2 径向基网络与多层感知器的比较4.3 径向基函数的改进--概率神经网络4.4 径向基函数的改进--广义回归神经网络5 自组织竞争神经网络6 反馈神...
人人都是作曲家：基于深度神经网络的音乐风格迁移
参与 | shawn编辑 | Donna什么是风格迁移？过去十年间，深度神经网络（DNN）被用于解决多种人工智能的任务，例如：图像分类、语音识别和游戏等，并迅速成为最先进的解决方法。研究人员致力于开发可以帮助我们理解DNN模型学习原理的可视化工具（例如：Deep Dream、Filters），揭开D...
神经网络分类和回归任务实战
学习方法：torch 边用边学，边查边学 真正用查的过程才是学习的过程 直接上案例，先来跑，遇到什么解决什么 数据集Minist 数据集 做简单的任务 Minist 分类任务 总体代码（可以跑通） from pathlib import Pathimport requestsimport pickl...
详解下一代神经网络-无监督对比学习框架SimCLR
背景 今天介绍下SimCLR，也是Hinton老爷子在今年提出的工作。首先介绍下为什么下一代神经网络需要无监督对比学习。目前整个人工智能行业的落地，其实都依赖于监督学习模式，无论是OCR、ASR、TTS、ImageDetection，如果没有大量的标注，是很难训练出商业化程度的模型的。这个模式需要...
SNN综述(2)：生物可解释的脉冲神经网络
Biologically Plausible Spiking Neural Networks作者：Aboozar Taherkhani, Ammar Belatreche, Yuhua Li, Georgina Cosma, Liam P. Maguire, T.M. McGinnity译者：Tia...
神经网络中BN层的原理与作用
BN层介绍BN，全称Batch Normalization,是2015年提出的一种方法，在进行深度网络训练时，大都会采取这种算法。原文链接：Batch Normalization: Accelerating Deep Network Training by Reducing Internal Cov...
卷积神经网络中全连接层、softmax与softmax loss理解
一般一个CNN网络主要包含卷积层，池化层，全连接层，损失层等。卷积层与池化层在本篇中不做多理解，之后有时间再记录一下，本篇着重讲一下全连接层与损失层。——————————————————————————————————————全连接层：W为全连接层的参数，X是全连接层的输入，也就是特征，经上层卷积或...
神经网络汇聚层-自适应平均池化层
nn.AdaptiveAvgPool2d() 这个层可以生成任意大小的输出特征图，而不需要指定池化窗口的大小。 你只需要指定输出特征图的尺寸（output_size），自适应池化层会自动计算池化窗口的大小和步长，以适应输入特征图的尺寸。 这种方式使得模型能够更好地适应不同尺寸的输入，同时保持输出尺...
7.卷积神经网络与计算机视觉
计算机视觉是一门研究如何使计算机识别图片的学科，也是深度学习的主要应用领域之一。 在众多深度模型中，卷积神经网络“独领风骚”，已经被称为计算机视觉的主要研究根据之一。 一、卷积神经网络的基本思想 卷积神经网络最初由 Yann LeCun（杨立昆）等人在1989年提出，是最初取得成功的深度神经网络之...
神经网络权重初始化
在我们真正开始训练网络之前，我们必须要知道如何去初始化神经网络的参数。陷阱： 都初始化为0。 首先介绍一下我们不应该做的事情（即初始化为0）。需要注意的是我们并不知道在训练神经网络中每一个权重最后的值，但是如果进行了恰当的数据归一化后，我们可以有理由认为有一半的权重是正的，另一半是负的...
训练神经网络时batch_size设置大小参考。
前言：在对神经网络进行训练时，大家经常会遇到一个超参数：batch_size那么，batch_size究竟是什么，又该如何最优的设置这个值呢？batch_size个人理解：将所训练的样本数量分为多少个为一组。这个值的大小与梯度下降的效率和结果直接相关。假设训练样本共m个，你设置batch_size为...
这是我看过讲神经网络最明白的一篇
说明：转载来源于http://www.cnblogs.com/heaad/archive/2011/03/07/1976443.html本文主要内容包括： (1) 介绍神经网络基本原理，(2) AForge.NET实现前向神经网络的方法，(3) Matlab实现前向神经网络的方法 。第0节、引例 ...
针对深度学习（神经网络）的AI框架调研
针对深度学习（神经网络）的AI框架调研在我们的AI安全引擎中未来会使用深度学习（神经网络），后续将引入AI芯片，因此重点看了下业界AI芯片厂商和对应芯片的AI框架，包括Intel（MKL CPU）、谷歌（TPU）、NVidia（GPU）、华为和寒武纪，发现所有的AI芯片都支持TensorFlow框架...
《白话强化学习与python》笔记——第六章深度学习（二）-循环神经网络
循环神经网络（Recurrent Neural Network, RNN）是一种专门用来处理序列数据的神经网络。与传统的神经网络不同，RNN能够利用内部的状态（记忆）来处理序列中的每一个元素，并把前面的信息传递到后续的计算中。这种结构使得RNN特别适合于处理自然语言、时间序列数据、文本、语音等类型...
deeplearning.ai 改善深层神经网络 week1 深度学习的实用层面 听课笔记
1. 应用机器学习是高度依赖迭代尝试的，不要指望一蹴而就，必须不断调参数看结果，根据结果再继续调参数。2. 数据集分成训练集(training set)、验证集(validation/development set)、测试集(test set)。对于传统的机器学习算法，数据量（比如100、1000、...
（转）神经网络和深度学习简史（第一部分）：从感知机到BP算法
深度｜神经网络和深度学习简史（第一部分）：从感知机到BP算法2016-01-23 机器之心来自Andrey Kurenkov作者：Andrey Kurenkov机器之心编译出品参与：chenxiaoqing、范娜Fiona、杨超、微胖、汪汪、赵巍导读：这是《神经网络和深度学习简史》第一部分。这一部分...
Spark MLlib Deep Learning Convolution Neural Network (深度学习-卷积神经网络)3.1
3、Spark MLlib Deep Learning Convolution Neural Network (深度学习-卷积神经网络)3.1http://blog.csdn.net/sunbow0Spark MLlib Deep Learning工具箱，是依据现有深度学习教程《UFLDL教程》中的...
[DeeplearningAI笔记]神经网络与深度学习人工智能行业大师访谈
觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~Follow Me吴恩达采访Geoffrey HintonNG:前几十年,你就已经发明了这么多神经网络和深度学习相关的概念,我其实很好奇,在这么多你发明的东西中,哪些你到现在为止依然保持有热情的.Hinton:我认为我觉得最具学术之美的是受限Boltzmann机器...
LeNet-5卷积神经网络的整体框架介绍
在数字手写体识别中，LeNet-5卷积神经网络框架是每一个深度学习入门新手都必须要掌握的基本框架模型。本文对这个基本模型进行一下介绍：可以看出LeNet-5包含输入层共有8层，每一层都包含多个参数（权重）。C层代表的是卷积层，通过卷积操作，可以使原信号特征增强，并且降低噪音。 S层是一...
【深度学习原理】神经网络结构 & 符号约定
本文将主要讲解全连接神经网络的基本结构，包括对神经元、网络的输入 & 输出，权重w & 偏置b，**函数的理解与符号约定。主要参考Neural Networks and Deep Learning这本书，非常适合初学者入门。一、神经元—神经网络的组成单元神经元模型的符号约定：输入：x...