在開始編程之前，先讓我們準(zhǔn)備一份基本的路線圖。我們的目標(biāo)是創(chuàng)建一個特定架構(gòu)（層數(shù)、層大小、激活函數(shù)）的密集連接神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。然后訓(xùn)練這一神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)并做出預(yù)測。
2018-10-18 09:02:43
3187 在兩層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)之間，必須有激活函數(shù)連接，從而加入非線性因素，提高神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的能力。所以，我們先從激活函數(shù)學(xué)起，一類是擠壓型的激活函數(shù)，常用于簡單網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)；另一類是半線性的激活函數(shù)，常用于深度網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)。
2023-08-07 10:02:29441 
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)Matlab程序
2009-09-15 12:52:24
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基本介紹
2018-01-04 13:41:23
第1章 概述 1.1 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)研究與發(fā)展 1.2 生物神經(jīng)元 1.3 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的構(gòu)成 第2章人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基本模型 2.1 MP模型 2.2 感知器模型 2.3 自適應(yīng)線性
2012-03-20 11:32:43
將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)移植到STM32最近在做的一個項(xiàng)目需要用到網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行擬合，并且將擬合得到的結(jié)果用作控制，就在想能不能直接在單片機(jī)上做神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計(jì)算，這樣就可以實(shí)時計(jì)算，不依賴于上位機(jī)。所以要解決的主要是兩個
2022-01-11 06:20:53
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)簡介
2012-08-05 21:01:08
基于深度學(xué)習(xí)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法
2019-05-16 17:25:05
，不斷地進(jìn)行學(xué)習(xí)訓(xùn)練，一直到網(wǎng)絡(luò)輸出的誤差減少到可以接受的程度。 B、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，它的人工神經(jīng)元可以響應(yīng)一部分覆蓋范圍內(nèi)的周圍單元。換個角度思考，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)就是多層
2018-06-05 10:11:50
解模型結(jié)構(gòu)、激活函數(shù)、模型參數(shù)形狀（神經(jīng)元數(shù)量）等keras 中有一些現(xiàn)成的包可以創(chuàng)建我們的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的可視化表示。前三個包可以在模型訓(xùn)練之前使用（只需要定義和編譯模型）；但是Tensor
2022-11-02 14:55:04
MATLAB神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
2013-07-08 15:17:13
遞歸網(wǎng)絡(luò)newelm 創(chuàng)建一Elman遞歸網(wǎng)絡(luò)2. 網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用函數(shù)sim 仿真一個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)init 初始化一個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)adapt 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的自適應(yīng)化train 訓(xùn)練一個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)3. 權(quán)函數(shù)dotprod
2009-09-22 16:10:08
TF：TF之Tensorboard實(shí)踐：將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)Tensorboard形式得到eventsouttfevents文件+dos內(nèi)運(yùn)行該文件本地服務(wù)器輸出到網(wǎng)頁可視化
2018-12-21 10:43:41
TensorFlow 使用 TensorBoard 來提供計(jì)算圖形的圖形圖像。這使得理解、調(diào)試和優(yōu)化復(fù)雜的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)程序變得很方便。TensorBoard 也可以提供有關(guān)網(wǎng)絡(luò)執(zhí)行的量化指標(biāo)。它讀取
2020-07-22 21:26:55
請問：我在用labview做BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)故障診斷，在NI官網(wǎng)找到了機(jī)器學(xué)習(xí)工具包（MLT），但是里面沒有關(guān)于這部分VI的幫助文檔，對于”BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類“這個范例有很多不懂的地方，比如
2017-02-22 16:08:08
習(xí)神經(jīng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，對于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的實(shí)現(xiàn)是如何一直沒有具體實(shí)現(xiàn)一下：現(xiàn)看到一個簡單的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型用于訓(xùn)練的輸入數(shù)據(jù):對應(yīng)的輸出數(shù)據(jù):我們這里設(shè)置：1：節(jié)點(diǎn)個數(shù)設(shè)置：輸入層、隱層、輸出層的節(jié)點(diǎn)
2021-08-18 07:25:21
TF之NN：matplotlib動態(tài)演示深度學(xué)習(xí)之tensorflow將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)自動學(xué)習(xí)散點(diǎn)(二次函數(shù)+noise)并優(yōu)化修正并且將輸出結(jié)果可視化
2018-12-21 10:48:26
盤點(diǎn)與展望
正文
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)
典型的經(jīng)典神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)：CNN（卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)），CNN以陣列的方式輸入數(shù)據(jù)，經(jīng)過多層網(wǎng)絡(luò)的卷積、鏈接、激活等過程，最終輸出結(jié)果，是一種經(jīng)典的結(jié)構(gòu)，但存在以下
2023-09-16 11:11:01
的卷積進(jìn)行升維和降維（如圖4），還可以調(diào)整直連的位置來對其做出調(diào)整，介紹圖形結(jié)合，比較利于理解。對于初端塊，舉例了不同初端塊結(jié)構(gòu)（如圖5），了解到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的\"跳躍連接塊\"
2023-09-11 20:34:01
`本篇主要介紹：人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的起源、簡單神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型、更多神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型、機(jī)器學(xué)習(xí)的步驟：訓(xùn)練與預(yù)測、訓(xùn)練的兩階段：正向推演與反向傳播、以TensorFlow + Excel表達(dá)訓(xùn)練流程以及AI普及化教育之路。`
2020-11-05 17:48:39
，得到訓(xùn)練參數(shù)2、利用開發(fā)板arm與FPGA聯(lián)合的特性，在arm端實(shí)現(xiàn)圖像預(yù)處理已經(jīng)卷積核神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的池化、激活函數(shù)和全連接，在FPGA端實(shí)現(xiàn)卷積運(yùn)算3、對整個系統(tǒng)進(jìn)行調(diào)試。4、在基本實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)的基礎(chǔ)上
2018-12-19 11:37:22
學(xué)習(xí)和認(rèn)知科學(xué)領(lǐng)域，是一種模仿生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（動物的中樞神經(jīng)系統(tǒng)，特別是大腦）的結(jié)構(gòu)和功能的數(shù)學(xué)模型或計(jì)算模型，用于對函數(shù)進(jìn)行估計(jì)或近似。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)由大量的人工神經(jīng)元聯(lián)結(jié)進(jìn)行計(jì)算。大多數(shù)情況下人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
2019-03-03 22:10:19
?？梢钥吹轿募斜碇卸嗔艘粋€我們剛剛克隆的項(xiàng)目。如下圖： 圖3神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)源碼分析在運(yùn)行代碼之前，我們先來了解一下神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)代碼的構(gòu)成。代碼至少包含三個函數(shù)。初始化函數(shù)--設(shè)定輸入層節(jié)點(diǎn)、隱藏層 節(jié)點(diǎn)和輸出層
2019-03-18 21:51:33
是一種常用的無監(jiān)督學(xué)習(xí)策略，在使用改策略時，網(wǎng)絡(luò)的輸出神經(jīng)元相互競爭，每一時刻只有一個競爭獲勝的神經(jīng)元激活。ART神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)由比較層、識別層、識別閾值、重置模塊構(gòu)成。其中比較層負(fù)責(zé)接收輸入樣本，并將其傳遞
2019-07-21 04:30:00
傳播的，不會回流），區(qū)別于循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)RNN。BP算法（Back Propagation）：誤差反向傳播算法，用于更新網(wǎng)絡(luò)中的權(quán)重。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)思想：表面上：1. 數(shù)據(jù)信息的前向傳播，從輸入層到隱含層
2019-07-21 04:00:00
可視化過程如下圖所示（圖來源于網(wǎng)絡(luò)）：
為什么要引入激活層？
以下回答引用自參考6：
引入激活函數(shù)是為了增加神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的非線性，如果不用激活函數(shù)，每一層都是上一層的線性輸入，這樣一來，無論神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)有
2023-08-18 06:56:34
人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是根據(jù)人的認(rèn)識過程而開發(fā)出的一種算法。假如我們現(xiàn)在只有一些輸入和相應(yīng)的輸出，而對如何由輸入得到輸出的機(jī)理并不清楚，那么我們可以把輸入與輸出之間的未知過程看成是一個“網(wǎng)絡(luò)”，通過不斷地給
2008-06-19 14:40:42
人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Artificial Neural Network，ANN)是一種類似生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的信息處理結(jié)構(gòu)，它的提出是為了解決一些非線性，非平穩(wěn)，復(fù)雜的實(shí)際問題。那有哪些辦法能實(shí)現(xiàn)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)呢？
2019-08-01 08:06:21
人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)課件
2016-06-19 10:15:48
簡單理解LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
2021-01-28 07:16:57
圖卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
2019-08-20 12:05:29
思維導(dǎo)圖如下：發(fā)展歷程DNN-定義和概念在卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，卷積操作和池化操作有機(jī)的堆疊在一起，一起組成了CNN的主干。同樣是受到獼猴視網(wǎng)膜與視覺皮層之間多層網(wǎng)絡(luò)的啟發(fā)，深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)架構(gòu)應(yīng)運(yùn)而生，且
2018-05-08 15:57:47
全連接神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的區(qū)別
2019-06-06 14:21:42
Keras實(shí)現(xiàn)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)可視化
2019-07-12 11:01:52
以前的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)幾乎都是部署在云端（服務(wù)器上），設(shè)備端采集到數(shù)據(jù)通過網(wǎng)絡(luò)發(fā)送給服務(wù)器做inference（推理），結(jié)果再通過網(wǎng)絡(luò)返回給設(shè)備端。如今越來越多的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)部署在嵌入式設(shè)備端上，即
2021-12-23 06:16:40
卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為什么適合圖像處理？
2022-09-08 10:23:10
卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)究竟是什么，鑒于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在工程上經(jīng)歷了曲折的歷史，您為什么還會在意它呢? 對于這些非常中肯的問題，我們似乎可以給出相對簡明的答案。
2019-07-17 07:21:50
為 三個過程：輸入信號線性加權(quán)、求和、非線性激活。1958 年到 1969 年為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型發(fā)展的第一階段， 稱為第一代神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。在 1958 年 Rosenblatt 第 一次在 MCP 模型上
2022-08-02 10:39:39
卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的層級結(jié)構(gòu) 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的常用框架
2020-12-29 06:16:44
可以用數(shù)學(xué)來描述為其中 f = 激活函數(shù)，w = 權(quán)重，x = 輸入數(shù)據(jù)，b = 偏差。數(shù)據(jù)可以作為單個標(biāo)量、向量或矩陣形式出現(xiàn)。圖1顯示了一個具有三個輸入和一個ReLU的神經(jīng)元^2^激活功能。網(wǎng)絡(luò)中
2023-02-23 20:11:10
什么是卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)？ImageNet-2010網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)是如何構(gòu)成的？有哪些基本參數(shù)？
2021-06-17 11:48:22
最近在學(xué)習(xí)電機(jī)的智能控制，上周學(xué)習(xí)了基于單神經(jīng)元的PID控制，這周研究基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的PID控制。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有任意非線性表達(dá)能力，可以通過對系統(tǒng)性能的學(xué)習(xí)來實(shí)現(xiàn)具有最佳組合的PID控制。利用BP
2021-09-07 07:43:47
FPGA實(shí)現(xiàn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)關(guān)鍵問題分析基于FPGA的ANN實(shí)現(xiàn)方法基于FPGA的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的性能評估及局限性
2021-04-30 06:58:13
如何使用STM32F4+MPU9150去實(shí)現(xiàn)一種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)識別手勢呢？其過程是怎樣的？
2021-11-19 06:38:58
如何用stm32cube.ai簡化人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)映射？如何使用stm32cube.ai部署神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)？
2021-10-11 08:05:42
AD中非可視化區(qū)域物件怎么移到可視化區(qū)域？？？
2019-09-10 05:36:41
原文鏈接：http://tecdat.cn/?p=5725 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種基于現(xiàn)有數(shù)據(jù)創(chuàng)建預(yù)測的計(jì)算系統(tǒng)。如何構(gòu)建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)？神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)包括：輸入層：根據(jù)現(xiàn)有數(shù)據(jù)獲取輸入的層隱藏層：使用反向傳播優(yōu)化輸入變量權(quán)重的層，以提高模型的預(yù)測能力輸出層：基于輸入和隱藏層的數(shù)據(jù)輸出預(yù)測
2021-07-12 08:02:11
訓(xùn)練一個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)并移植到Lattice FPGA上，通常需要開發(fā)人員既要懂軟件又要懂?dāng)?shù)字電路設(shè)計(jì)，是個不容易的事。好在FPGA廠商為我們提供了許多工具和IP，我們可以在這些工具和IP的基礎(chǔ)上做
2020-11-26 07:46:03
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Neural Networks)是人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Ar-tificial Neural Networks)的簡稱，是當(dāng)前的研究熱點(diǎn)之一。人腦在接受視覺感官傳來的大量圖像信息后，能迅速做出反應(yīng)
2019-08-08 06:11:30
能力是無法解決的。而量子神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)被認(rèn)為是一種具有固有模糊性的網(wǎng)絡(luò)，它的隱層單元采用多量子能級變換函數(shù)，每個多能級變換函數(shù)是一系列具有量子間隔偏移的S型函數(shù)之和，能將決策的不確定性數(shù)據(jù)合理地分配到各類故障
2019-07-05 08:06:02
概述：ZISC78是由IBM和Sillicon聯(lián)合研發(fā)的一種具有自學(xué)習(xí)功能的徑向基函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)芯片，它內(nèi)含78個神經(jīng)元；并且采用并行結(jié)構(gòu),運(yùn)行速度與神經(jīng)元數(shù)量無關(guān)；支持RBF/KNN算法；內(nèi)部可分為若干獨(dú)立子網(wǎng)...
2021-04-07 06:48:33
本文提出了一個基于FPGA 的信息處理的實(shí)例：一個簡單的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用Verilog 語言描述，該數(shù)據(jù)流采用模塊化的程序設(shè)計(jì)，并考慮了模塊間數(shù)據(jù)傳輸信號同 步的問題，有效地解決了人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)并行數(shù)據(jù)處理的問題。
2021-05-06 07:22:07
數(shù)字化可視化的Web組態(tài)軟件有哪些？都有何優(yōu)缺點(diǎn)？
2021-09-26 08:19:39
求助地震波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)程序，共同交流??！
2013-05-11 08:14:19
小女子做基于labview的蒸發(fā)過程中液位的控制，想使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)pid控制，請問這個控制方法可以嗎？有誰會神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)pid控制么。。。叩謝
2016-09-23 13:43:16
求助大神 小的現(xiàn)在有個難題： 一組車重實(shí)時數(shù)據(jù) 對應(yīng)一個車重的最終數(shù)值（一個一維數(shù)組輸入對應(yīng)輸出一個數(shù)值） 這其中可能經(jīng)過均值、方差、去掉N個最大值、、、等等的計(jì)算 我的目的就是弄清楚這個中間計(jì)算過程 最近實(shí)在想不出什么好辦法就打算試試神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 請教大神用什么神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)好求神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)程序
2016-07-14 13:35:44
一些可視化的手段以理解深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。直接可視化第一層濾波器由于第一層卷積層的濾波器直接在輸入圖像中滑動，我們可以直接對第一層濾波器進(jìn)行可視化?？梢钥闯?，第一層權(quán)重關(guān)注于特定朝向的邊緣以及特定色彩組合
2019-07-21 13:00:00
深度學(xué)習(xí)中的類別激活熱圖可視化
2021-02-03 07:02:53
最簡單的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
2019-09-11 11:57:36
一種基于嵌入式Linux的可視化安全倒車系統(tǒng)設(shè)計(jì)
2021-05-12 06:39:42
通過excel構(gòu)筑字模可視化的教程分享
2022-01-21 06:14:56
人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有高計(jì)算能力、泛化能力和非線性映射等特點(diǎn)，被成功應(yīng)用于眾多領(lǐng)域，但缺乏用于確定其網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)、激活函數(shù)和訓(xùn)練方法的規(guī)則。該文提出利用遺傳算法優(yōu)化
2009-04-13 08:42:32
18 提出一種前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)盲多用戶檢測算法，利用前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)替代原有檢測器中的濾波器，通過懲罰函數(shù)對約束恒模代價函數(shù)進(jìn)行求解，獲得前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)權(quán)值和參數(shù)的迭代公式，
2009-04-22 08:41:4729 RBF 徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在工程中，尤其是各種智能控制中的應(yīng)用十分廣泛。其隱含層的非線性激活函數(shù)經(jīng)常采用高斯徑向基函數(shù)，這一函數(shù)為一指數(shù)函數(shù)。指數(shù)函數(shù)用硬件實(shí)現(xiàn)起來比
2009-09-02 18:06:4624 函數(shù)的可視化與Matlab作2.1 實(shí)驗(yàn)與觀察：函數(shù)的可視化2.1.1 Matlab二維繪圖命令1.周期函數(shù)與線性p－周期函數(shù) ◆
2008-10-17 00:30:301992 
Fjodor Van Veen 寫了一篇名為《The Neural Network Zoo》的文章（詳見圖文并茂的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)大盤點(diǎn)：從基本原理到衍生關(guān)系 ），全面盤點(diǎn)了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的大量框架，并繪制
2018-07-03 09:46:002492 
為了克服現(xiàn)有語音可視化方法的局限性，該文提出了一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的漢語聲韻母可視化方法，通過集成不同的語音特征進(jìn)入一幅圖像中為聾啞人創(chuàng)造了語音信號的可讀模式。采用小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來進(jìn)行位置信息映射和顏色
2017-10-31 09:56:5512 希望你理解了激活函數(shù)背后的思想，為什么要使用激活函數(shù)，以及如何選用激活函數(shù)。
2018-01-10 11:53:116018 
我們將純粹用SQL實(shí)現(xiàn)含有一個隱藏層（以及帶 ReLU 和 softmax 激活函數(shù)）的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。這些神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練的步驟包含前向傳播和反向傳播，將在 BigQuery 的單個SQL查詢語句中實(shí)現(xiàn)
2018-05-15 17:48:00978 
ReLU（Rectified Linear Unit，修正線性單元）訓(xùn)練速度比tanh快6倍。當(dāng)輸入值小于零時，輸出值為零。當(dāng)輸入值大于等于零時，輸出值等于輸入值。當(dāng)輸入值為正數(shù)時，導(dǎo)數(shù)為1，因此不會出現(xiàn)sigmoid函數(shù)反向傳播時的擠壓效應(yīng)。
2018-05-16 11:18:0831420 
超參數(shù)是必須初始化到網(wǎng)絡(luò)的值，這些值是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在訓(xùn)練時無法學(xué)習(xí)到的。例如:在卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，一些超參數(shù)是內(nèi)核大小、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的層數(shù)、激活函數(shù)、丟失函數(shù)、使用的優(yōu)化器(梯度下降、RMSprop)、批處理大小、要訓(xùn)練的周期數(shù)等。
2018-06-11 11:47:022891 
非線性：當(dāng)激活函數(shù)是線性的時候，一個兩層的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)就可以基本逼近所有的函數(shù)，但是，如果激活函數(shù)是恒等激活函數(shù)的時候，就不滿足這個性質(zhì)了，而且如果MLP使用的是恒等激活函數(shù)，那么其實(shí)整個網(wǎng)絡(luò)跟單層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是等價的
2018-08-02 14:52:4811034 
的 Logistic regression 就可以認(rèn)為是一個不含隱含層的輸出層激活函數(shù)用 sigmoid（logistic） 的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，顯然 Logistic regression 就不是 deep 的。不過，現(xiàn)在
2018-09-06 20:48:01557 怎樣理解非線性變換和多層網(wǎng)絡(luò)后的線性可分，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)就是學(xué)習(xí)如何利用矩陣的線性變換加激活函數(shù)的非線性變換。
2018-10-23 14:44:213741 今天要為大家推薦一套超酷炫的，用于構(gòu)建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)3D可視化應(yīng)用的框架——TensorSpace。TensorSpace 可以使您更直觀地觀察神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，并了解該模型是如何通過中間層tensor的運(yùn)算來得出最終結(jié)果的。
2018-11-16 08:43:023832 降低了網(wǎng)絡(luò)需要訓(xùn)練的數(shù)量級。本文以MINST手寫體數(shù)據(jù)庫為訓(xùn)練樣本，討論卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值反向傳播機(jī)制和MATLAB的實(shí)現(xiàn)方法；對激活函數(shù)tanh和relu梯度消失問題進(jìn)行分析和優(yōu)化，對改進(jìn)后的激活函數(shù)進(jìn)行訓(xùn)練，得出最優(yōu)的修正參數(shù)
2018-12-06 15:29:4814 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)到底是如何運(yùn)作的？
2019-03-11 09:34:373660 如果說節(jié)點(diǎn)是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的核心，那么激活函數(shù)和感知器就是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)核心的核心，幾乎在所有的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中都可以看到他倆，這一小節(jié)我就來講解一下激活函數(shù)和感知器。
2020-03-20 19:21:431126 OpenAI今天發(fā)布了Microscope，這是一個神經(jīng)元可視化庫，從九個流行的或大量的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)開始?？偠灾?，該集合包含數(shù)百萬張圖像。
2020-04-15 21:10:142790 什么是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)激活函數(shù)？激活函數(shù)有助于決定我們是否需要激活神經(jīng)元。如果我們需要發(fā)射一個神經(jīng)元那么信號的強(qiáng)度是多少。激活函數(shù)是神經(jīng)元通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理和傳遞信息的機(jī)制
2020-07-05 11:21:213352 
責(zé)任編輯：xj 原文標(biāo)題：盤點(diǎn) 23 款神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的設(shè)計(jì)和可視化工具 文章出處：【微信公眾號：中科院長春光機(jī)所】歡迎添加關(guān)注！文章轉(zhuǎn)載請注明出處。
2020-10-12 14:04:381970 
導(dǎo)讀 對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行可視化分析不管是在學(xué)習(xí)上還是實(shí)際應(yīng)用上都有很重要的意義，基于此，本文介紹了3種CNN的可視化方法：可視化中間特征圖，可視化卷積核，可視化圖像中類激活的熱力圖。每種方法均附有相關(guān)
2020-12-29 11:49:592095 激活函數(shù)（Activation Function）是一種添加到人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的函數(shù)，旨在幫助網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)中的復(fù)雜模式。類似于人類大腦中基于神經(jīng)元的模型，激活函數(shù)最終決定了要發(fā)射給下一個神經(jīng)元的內(nèi)容。
2021-03-05 16:15:4812822 
通過對傳統(tǒng)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)缺點(diǎn)的分析，從參數(shù)選取、BP算法、激活函數(shù)、網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)4個方面綜述了其改進(jìn)方法。介紹了各種方法的原理、應(yīng)用背景及其在BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的應(yīng)用，同時分析了各種方法的優(yōu)缺點(diǎn)。指出不斷提高網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練速度、收斂性和泛化能力仍是今后的研究方向，并展望了BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究重點(diǎn)。
2021-06-01 11:28:435 minibatch 的大小， 輸出神經(jīng)元的編碼方式， 代價函數(shù)的選擇， 權(quán)重初始化的方法， 神經(jīng)元激活函數(shù)的種類， 參加訓(xùn)練模型數(shù)據(jù)的規(guī)模 這些都是可以影響神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)速度和最后分類結(jié)果，其中神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)速度主要根據(jù)訓(xùn)練集上代價函數(shù)下降的快慢有關(guān)，而最后的分類的結(jié)果主要
2021-06-19 14:49:143122 
PyTorch已為我們實(shí)現(xiàn)了大多數(shù)常用的非線性激活函數(shù)，我們可以像使用任何其他的層那樣使用它們。讓我們快速看一個在PyTorch中使用ReLU激活函數(shù)的例子：
2022-07-06 15:27:372146 作者：Mouaad B. 來源：DeepHub IMBA 如果你剛剛開始學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，激活函數(shù)的原理一開始可能很難理解。但是如果你想開發(fā)強(qiáng)大的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，理解它們是很重要的。 但在我們深入研究激活函數(shù)
2023-04-18 11:20:04322 
作者：MouaadB.來源：DeepHubIMBA如果你剛剛開始學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，激活函數(shù)的原理一開始可能很難理解。但是如果你想開發(fā)強(qiáng)大的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，理解它們是很重要的。但在我們深入研究激活函數(shù)之前
2023-04-21 09:28:42382 
? 只要你用了ReLU，我們就是好朋就是“淺度學(xué)習(xí)”。 最近有研究證明，所有基于ReLU的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)都可以重寫為功能相同的3層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。 ? 基于這個證明，倫敦國王學(xué)院的研究團(tuán)隊(duì)還提出一種為任意
2023-07-03 14:13:34314 
這是我最近才看到的一篇論文，它提出了動態(tài)ReLU (Dynamic ReLU, DY-ReLU)，可以將全局上下文編碼為超函數(shù)，并相應(yīng)地調(diào)整分段線性激活函數(shù)。
2023-09-01 17:28:18412 
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