newff，已经过时，新函数feedforwardnet似乎可以分割training set和testing set，实验中不想要这个功能，所以暂时还是使用习惯的newff，等有时间再熟悉新函数。 newff因为更新过一次使用方法，所以有些的网上的资料中的方法十分过时,对学习造成影响。总结一下，在Matlab 2014a中目前的newff方法。 一. 在MATLAB中运用神经网络时主要分为三步：
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2023-10-11 11:26:39
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NeRF神经网络NeRF: Neural Radiance Fields简介团队介绍快速入门设置什么是NeRF？运行代码优化NeRF渲染一个NeRF复制纸质结果从NeRF中提取几何体为自己的场景生成姿势不摆姿势？已经有姿势了！ NeRF: Neural Radiance Fields简介优化单个场景的神经表示并渲染新视图的Tensorflow实现。 NeRF:将场景表示为用于视图合成的 Neur
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2023-08-17 17:06:08
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论文标题：《NeRF: Representing Scenes as Neural Radiance Fields for View Synthesis》 文章目录前言隐式表达NeRF的训练位置编码 (对应原文5.1章节)层次化体采样 (对应原文5.2章节)体渲染（Volume Rendering） 前言对于三维重建方向的研究人员来说，NeRF的重要性不言自明。NeRF作为ECCV2020的最佳论
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2023-12-19 20:48:15
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引言我们知道，如果将全连接的神经网络应用到图像上是非常困难的，因为如果是 1000x1000 像素的图片，参数量可能就上亿了。 我们能否能设计一种网络，可以减少我们的参数量。 实际上，我们的眼睛是先找出图像的特征，再根据特征分辨图像到底是什么的，我们也可以设计网络去识别特征，再根据特征识别图像。如果可以这样，就能大大减少参数量，因为特征比整个图像小得多。 并且，无论这个特征出现在什么地方，我们都可
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2024-02-15 17:37:48
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1. 引言在看论文时，经常会看到计算CNN的parameters、FLOPs等评价指标，用来评价神经网络在推理运算上的速度与性能。本文将要来一一介绍这些指标以及相应的计算公式。 闲话少说，我们直接开始吧！2. 参数量2.1 原理Parameters为模型中所有需要学习的参数量，包括卷积层、全连接层等，同时也会反映出模型占用的內存大小，当参数量越大，所需的內存就越多。CNN中卷积层的参数由卷积核权重
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2023-10-06 23:00:32
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原创
2023-05-26 10:32:52
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# 神经网络参数量计算方法
## 1. 简介
神经网络是一种模仿人脑神经元之间相互连接方式的计算模型，它可以用来解决各种机器学习问题。在神经网络中，参数量是一个非常重要的指标，它决定了模型的复杂度和性能。
本文将介绍如何计算神经网络的参数量，并给出相应的代码示例。
## 2. 计算步骤
下面是计算神经网络参数量的步骤：
步骤 | 操作 | 代码示例 | 说明
--- | --- | --
原创
2023-11-02 11:54:34
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AI：神经网络在深度学习过程中每层训练的网络参数容量数量计算推导，Python在深度学习的卷积神经网络中，训练的参数的计算公式为：公式1： 计算每一层神经网络在深度学习过程中的训练参数个数的常规公式2为：total_params_count = (filter_height * filter_width * input_channels + 1) * number_of_filters&
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2023-10-03 19:31:25
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定义参数量(Params)参数量是指模型训练中需要训练的参数总数。用来衡量模型的大小(计算空间复杂度)。计算量(FLOPs)浮点运算次数，理解为计算量（计算时间复杂度），可以用来衡量算法的复杂度，常用做神经网络模型速度的间接衡量标准（虽然最近已经有文章证明靠FLOPs间接标准评价模型的速度是不靠谱的，因为模型的计算速度还跟内存的吞吐等因素相关，但此标准依然广泛用作模型速度的参考评价标准）。在计算
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2023-08-10 13:16:07
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在设计神经网络时，当训练出的模型表现出欠拟合时，我们通常会尝试增加神经网络的层数或者某些层的神经元数目。这也被成为增加神经网络的容量（Capacity）。一直以来，我都认为这个容量指的是神经网络的大小，也就是神经元的个数。然而在读Deep Learning Book的第五章时，发现以前的理解是有问题的。这个容量其实应该是指一个神经网络的假设空间。假设空间假设空间（hypothesis
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2023-07-25 09:38:32
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考虑 103×103全连接，隐层神经元的数目为 106 时，则每一个输入像素与每一个隐层神经元之间都是待学习的参数， 数目为 106×106=1012卷积，卷积核的大小为 10×10 时， 步长为 10，103×10310×10×(10×10)，103×10310×10表示的是输入图像可划分的块数，也即经卷机作用后的输出图像；步长为 1，(103−10+1)×(103−10+1)⋅(10×10)在
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2023-11-24 07:58:45
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NeRF全称为Neural Radiance Field(神经辐射场),是2020年发表的论文，论文名字为: NeRF: Representing Scenes as Neural Radiance Fields for View Synthesis, 地址为:https://arxiv.org/pdf/2003.08934.pdf ，通过2D序列图像生成
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2024-01-19 22:50:38
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LeNet-5，用来识别数字的卷积网络
C1层是一个卷积层，由6个特征图Feature Map构成。特征图中每个神经元与输入为5*5的邻域相连。特征图的大小为28*28，这样能防止输入的连接掉到边界之外（32-5+1=28）。C1有156个可训练参数（每个滤波器5*5=25个unit参数和一个bias参数，一共6个滤波器，共(5*5+1)*6=156个参数），共156*(28*
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2023-10-30 23:48:46
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在本文中，我们将讨论卷积层中的两个重要概念。如何计算参数的数量?产出的形状是如何计算的?术语input_shapeInput_shape = (batch_size, height, width, depth) Batch_size =一次向前/向后传递的训练数据数output_shapeOutput_shape = (batch_size, height, width, depth)过滤器/核在
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2023-10-15 23:57:52
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参数个数计算是搭建神经网络的关键，错误的参数个数，将直接导致神经网络运算的崩溃，这里简要记录下，供大家参考：个人设计神经网络时的计算方法： 已知： 输入图像尺寸：m×n×c（c：通道数） 卷积核尺寸：f×f×c padding 大小：p stride 大小：s由此，卷积后的输出图像尺寸为：（非整数时，向下取整）TensorFlow中的参数个数计算（两种 padding 方式） 已知
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2023-07-09 19:31:48
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之前写回答【UNet为什么在医疗影像领域表现好】时提到了UNet的参数量，引发了一些疑问和讨论。 比如评论中提问者说UNet 是31M，还有一些算出28M的，而【UNet++论文】中提到的UNet是7.76M？所以就想写一篇文章来讲一下如何计算网络的参数量。为了搞清楚参数量的计算，首先我们先搞清楚参数量的定义。 参数量就是指，模型所有带参数的层的权重参数总量。视觉类网络组件中带参数的
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2024-01-23 17:40:12
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一、概述循环神经网络(Recurrent Neural Network, RNN)一般是指时间递归神经网络而非结构递归神经网络 (Recursive Neural Network)，其主要用于对序列数据进行建模。RNN之所以称为循环神经网路，即一个序列当前的输出与前面的输出也有关。具体的表现形式为网络会对前面的信息进行记忆并应用于当前输出的计算中，即隐藏层之间的节点不再无连接而是有连接的，并且隐藏
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2023-10-23 22:49:09
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padding步长卷积卷积核（也称“滤波器”，filter）feature map归一化算法：x=(x-Min)/(Max-Min); 归一化之后可以保证每一个x都在[0，1]的区间内。网络结构主要包括卷积层、池化层。细节：滤波器、步长、卷积操作、池化操作等。网络结构描述：对于一幅图片一般会使用多个卷积核（滤波器），将它们统一放到卷积层里来操作，这一层中有几个滤波器，就会得出几个feature m
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2023-07-11 15:17:47
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一、全连接网路的局限性图像变大导致色彩书变多，不好解决不便处理高维数据 对于比较复杂的高维数据，如果按照全连接的方法，则只能通过增加节点、增加层数的方式来解决。增加节点会引起参数过多的问题。由于隐藏层神经网络使用的是sigmod或tanh激活函数，其反向传播的有效成层数只能在4~6层左右。二、理解卷积神经网络三、网络结构卷积神经网络的结构与全连接网络相比复杂很多。它的网络结构主要包括卷积层、池化层
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2023-08-29 20:14:30
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# 实现神经网络输出参数量函数
作为一名经验丰富的开发者，我将会教你如何实现神经网络输出参数量函数。在开始之前，我们需要了解整个实现过程的流程，并了解每一步需要做什么。
## 实现流程
下面是实现神经网络输出参数量函数的流程，我们可以使用表格展示步骤。
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1 | 定义神经网络模型 |
| 2 | 获取模型的参数 |
| 3 | 统计
原创
2023-07-22 14:40:33
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