1. RNNRNN被称为循环，因为它们对序列中的每个元素执行相同的任务，并且输出元素依赖于以前的元素或状态，RNN的输入和输出是可变的，并且在不停循环同样操作。循环公式有助于处理序列数据，因此RNN常用于处理序列数据。上述W权重共享，L是每一层/时间步的损失L，将所有损失相加得到整体损失。由于共享权重。每一步的误差梯度也取决于前一步的损失。上述例子中，为了计算第4步的梯度，需要将前3步的损失和第4
CNN学习笔记（1）稀疏连接和权值共享的理解 1）该文章是自己在深度学习中关于CNN的个人理解，分享于此希望能够和各位学习讨论，共同进步。 2）该文章参考资料来源于： http://deeplearning.net/tutorial/lenet.html#maxpooling 3）本人刚学习不久，如有理解有偏差的地方，恳请各位批评指正，请联系：tuyunbin@qq.com CNN对visua
本质 用同一个卷积核在一张feature map上滑动卷积,减少了参数量 深层基础 图像的底层特征是低级特征比如纹理,线条,边缘等,其提取不会因为位置的变化而变化,在图像的任何地方都可以使用一个微风提取器提取. 因此可以用权值共享来做. 但是图像的高层特征(高级特征),比如一张人脸图片,嘴和鼻子位置
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2020-09-25 17:32:00
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人工神经网络 神经元 神经网络由大量的神经元相互连接而成。每个神经元接受线性组合的输入后，最开始只是简单的线性加权，后来给每个神经元加上了非线性的激活函数，从而进行非线性变换后输出。每两个神经元之间的连接代表加权值，称之为权重（weight）。不同的权重和激活函数，则会导致神经网络不同的输出。 举个手写识别的例子，给定一
CNN是深度学习在图像领域的一个应用。那么它相对于原来的神经网络方法有什么不同？为什么它适用于图像领域？原来：全连接神经网络需要的参数过多，例如1000*1000的图像，则输入层有10^6个节点，若隐藏层也有10^6个节点，则输入层到隐藏层的参数有10^12个。CNN：局部感知、权值共享CNN用局部感知和权值共享大大减少了参数，同时还具备其它优点。它们与自然图像自身具有的特性：特征的局部性与重复性
下图是一个很经典的图示，左边是全连接，右边是局部连接。对于一个1000 × 1000的输入图像而言，如果下一个隐藏层的神经元数目为10^6个，采用全连接则有1000 × 1000 × 10^6 = 10^12个权值参数，如此数目巨大的参数几乎难以训练；而采用局部连接，隐藏层的每个神经元仅与图像中10 × 10的局部图像相连接，那么此时的权值参数数量为10 × 10 × 10^6 = 1
原创
2023-08-03 22:27:45
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只有单个神经元是由有详细的数学原理的 人工神经网络只是建立在“人多力量大”的简单将多个神经元连接起来，以期达到更好的效果，没有严格的数学证明，只有大体道理的成立。 而cnn是建立在人工神经网络的思想上，又加入了局部感受野和参数共享的思想，其原理无数学严格推理，也是建立在一般大体正确的逻辑之上。 局部感受野是说每次我们只是感受图片局部的信息，表现为卷积核没有图片大，其次局部感受野的目的在于减小参数个
CNN中非常有特点的地方就在于它的局部连接和权值共享，通过卷积操作实现局部连接，这个局部区域的大小就是滤波器filter，避免了全连接中参数过多造成无法计算的情况，再通过参数共享来缩减实际参数的数量，为实现多层网络提供了可能。卷积操作 在CNN中是利用卷积层进行特征提取的，图
前言：CNN迎接多类的挑战特定类型的传统PR方法特征提取的方法是固定的，模式函数的形式是固定的，在理论上产生了特定的“局限性” 的，分类准确度可以使用PAC学习理论的方法计算出来。特定函数形式的模式识别准确度、泛化误差都受到模型本身VC维的限制。 使用不受限制的多层网络取代可以有明确语法形式的传统网络，可以突破特征提取和模式函数的固有限制，也导致了模式识别的黑盒方法——不停的实验，使用更多的数据
自用~~笔记~~~1. 卷积神经网络CNN从全连接层到卷积，我们得知适合于CV的神经网络框架：平移不变性：即不管监测对象出现在图像的什么位置，nn的前几层都对相同的区域有相似的反应。局部性：神经网络的前几层只探索输入图像中的局部区域，而不在意图像中像个较远区域的关系。（1）图像卷积在卷积层中，输入张量和核张量通过互相关运算产生输出张量。卷积核：图中就是让核与输入两个平面平行对齐，每对应点进行相乘后
浮点计算，需要较大的存储空间和计算量，严重阻碍在移动端的应用。二值化神经网络以其高模型压缩率和快计算速度的潜在优势，近些年成为深度学习的热门研究方向。本文就是对《Binarized Neural Networks: Training Neural Networks with Weights and Activations Constrained to +1
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2024-01-04 19:32:11
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最近开始看GCN的论文，拜读了Thomas N. Kipf大佬的Semi-Supervised Classification with Graph Convolutional Networks，开始学习GCN之前我们需要有一些关于图的先验知识。图是一种数据结构图是一种数据结构，由节点、边组成，两个节点之间的连接称为边，如社交网络、知识图、蛋白质作用网络等同时拉普拉斯矩阵是一种表示图数据的有效方式
自动化机器学习（AutoML）最近变得越来越火，是机器学习下个发展方向之一。其中的神经网络结构搜索（NAS）是其中重要的技
原创
2021-12-04 17:28:38
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一、圆圈搜索算法简介圆圈搜索算法（Circle Search Algorithm，CSA）由Mohammed H. Qais等人于2022年提出，该算法由圆上正切关系启发所得，思路新颖，简单高效。由上述圆可得到如下数量关系：二、圆圈搜索算法原理根据圆周上正切关系启发，CSA更新公式如下：其中，角度 θ 在CSA的勘探和开发中起着重要作用，其计算公式如下：三、圆圈搜索算法流程四、求解结果LSTM（L
深度学习的一些概念理解（共享权重，最大池化，激活函数，残差网络）：深度学习中有一个概念，叫共享权重，就是一个层中是共享权重的，这样做的好处有两个： a 能够减少参数的数量，加速训练 b 由于共享权重，使得整幅图对应的这个权重下求的的特征具有平移不变性 个人对于共享权重的理解：其实所谓的共享权重，比如对于一个5X5的卷积，不管图像多大，全部使用这样的5X5的卷积核去做卷积，由于卷积大小的5X5
一、RNNRNN适合应用于序列，变长的句子。1.引入z为线性变化，a为激活函数2.函数近似语言模型*（近似定理）前馈的输入的长度是有限的依赖问题，FNN太宽（也就是0/1就可以构成一个windows，但不会这么做）引入RNN能更好的学习有历史依赖关系的情况*（序列有前后依赖关系）3.RNNU和W是共享的，也就是在更新的时候是不变化的。输出的时候也是用同一个V。（实际应用中可以调整，实际应用最好共享
一.引言函数式 API 的重要特性是能够多次重复使用一个层实例，如果对一个层实例调用两次，而不是每次调用都实例化一个新层，那么每次调用就可以重复使用相同的权重。这样可以构建具有共享分支的模型。二.共享层权重1.模型结构假设模型判断两个句子的相似度，模型有两个输入，分别为句子A，句子B，并输出一个 0-1 的分数代表相似度。在这种前提下，句子AB是具备交换性的，即A与B的相似性应该与B与A的相似性是
简单从共享的角度来说：权重共享即filter的值共享卷积神经网络两大核心思想：1.网络局部连
原创
2023-02-05 19:30:20
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1. CNN卷积网络-初识2. CNN卷积网络-前向传播算法3. CNN卷积网络-反向更新1. 前言如果读者详细的了解了DNN神经网络的反向更新，那对我们今天的学习会有很大的帮助。我们的CNN卷机网络中有3种网络结构。1. 卷积层，2.池化层，3.全连接层。全连接层的反向传播的方式和DNN的反向传播的方式是一样的，因为DNN的所有层都是全连接的结构。卷机层和池化层下文会继续讲解。2. 全连接反向更
MongoDB安装、配置、常用命令、授权、复制集、双击热备第一章 安装mongodb-win32-x86_64-2008plus-ssl-4.0.5-signed.msi1 当前实例安装软件包为：mongodb-win32-x86_64-2008plus-ssl-4.0.5-signed.msi 选择Custom安装模式2 修改安装路径为：C:\mongodb3 取消服务配置（后续手动配置）4 取
