习题4-1试设计一个前馈神经网络来解决 XOR 问题，要求该前馈神经网络具有两个隐藏神经元和一个输出神经元，并使用 ReLU 作为激活函数。答：XOR就是逻辑运算中的异或问题，异或是对两个运算元的一种逻辑分析类型，当两两数值相同时为否，而数值不同时为真。下面是异或运算表：输入输出ABA XOR 000011101110要解决XOR运算问题，需要生成非线性的决策边界。因此，我们
卷积神经网络的意义多层感知机⼗分适合处理表格数据，其中⾏对应样本，列对应特征。对于表格数据，我们寻找的模式可能涉及特征之间的交互，但是我们不能预先假设任何与特征交互相关的先验结构。此时，多层感知机可能是最好的选择，然⽽对于⾼维感知数据，这种缺少结构的⽹络可能会变得不实⽤。在传统的神经网络中，其输入通常是一个特征向量，需要人工设计特征，然后将这些特征计算的值组成特征向量，效果差。若把整副图像作为特征
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2023-10-09 08:32:06
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一、卷积神经网络的一般框架卷积神经网络主要包含5个结构：输入层、卷积层、池化层、全连层、softmax层输入层：整个神经网络的输入，在图像分类问题中，一般是一张图片的像素矩阵。一般按照batch进行输入，因此是四维数据。卷积层：该例中有两个卷积层，由卷积核提取图像特征，输出特征图，扫描窗口的大小就是卷积核的大小，输出结果的通道数是卷积核的数量，提取的特征数量越多，输出矩阵就越深池化层：缩减输出矩阵
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2023-08-08 07:23:27
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第二章.神经网络 2.3 三层神经网络的实现各层间信号传递的实现 1).示意图： 2).公式：①.用数学式表示a1(1)：②.用矩阵表示第一层的加权和： 3).实现：import numpy as np
# 3层神经网络的实现
# 参数初始化
def init_network():
network = {}
network['w1'] = np.array([[0.1,
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2023-10-28 15:11:18
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目录1 第一个文件forward.py2 第二个文件backward.py3 模块化设计网络举例（1）生成数据集generateds.by（2）前向传播 forward.py，设计了神经网络结构（3）反向传播 backward.py相关笔记 1 第一个文件forward.py放前向传播的函数，前向传播就是搭建网络结构，设计网络结构。一般需要包含三个函数#定义前向传播过程
def forward(
谷歌实际操作已经有3年了为什么还是没有将网络的能力指数增加原因是为什么这萝卜还用说坑一定是现在的神经网络本质就是无法指数级别优化的所以谷歌填坑这么多年仍然没有填好,但是走向正确的道理之前一定是经过错误,才能避免错误的如果谷歌得到了什么启示,
原创
2021-04-22 20:32:04
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谷歌实际操作已经有3年了为什么还是没有将网络的能力指数增加 原因是为什么 这萝卜还用说 坑一定是现在的神经网络本质就是无法指数级别优化的所以谷歌填坑这么多年仍然没有填好,但是走向正确的道理之前一定是经过错误,才能避免错误的 如果谷歌得到了什么启示,目前的神经网络会得到很大的改进,或者是颠覆的创造.人类的基因也是如此的, 我们的染色体经过不断的自我复制的过程中进步,但是基因不过是一个编码而已真正强大
原创
2022-04-06 10:13:22
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当下互联网圈最火的要数"人工智能"了,而人工智能是基于神经网络的,这里简单描述一下"神经网络"人的神经元
人的神经元
简化版神经元
简化版
上图中的圆圈表示一个"感知器",它可以接受多个输入,产出一个结果,结果只有两种情况(是)与(否)举个例子,今天有去看电影的想法,但是否出行,受3个因素影响有没有可以
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2023-10-14 08:43:07
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# 神经网络芯片课程
## 概述
神经网络芯片是一种专门用于加速神经网络计算的集成电路。它通过并行处理和优化算法，提供了高效的神经网络计算能力，可以加速深度学习任务，例如图像和语音识别、自然语言处理和推荐系统等。本文将介绍神经网络芯片的基本原理、应用和代码示例。
## 基本原理
神经网络芯片的基本原理是利用硬件加速器来执行神经网络的计算任务。它通常包含了大量的处理单元，例如多核CPU、GPU和
原创
2023-09-04 14:08:53
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How to Design a Neural Network | 2020 EditionTips不需要你花费太多时间设计神经网络选择流行的网络特殊问题特殊处理Efficient Model尽管NAS现在很火，但手工设计网络还是很有必要，尤其设计轻量化模型时。ShuffleNet V2提出通过NAS搜索出的结构虽然参数量很少但比手工设计的网络慢很多。正如MoblieNet V2比NASNet-A快
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2023-10-30 23:40:50
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UNIX网络编程课程设计
原创
2014-09-19 15:41:21
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一，爬虫是什么 爬虫：一段自动抓取互联网信息的程序，从互联网上抓取对于我们有价值的信息。二，爬虫的基本构架 爬虫分为五个基本构架：调度器：相当于一台电脑的CPU，主要负责调度URL管理器、下载器、解析器之间的协调工作。URL管理器：包括待爬取的URL地址和已爬取的URL地址，防止重复抓取URL和循环抓取URL，实现URL管理器主要用三种方式，通过内存、数据库、缓存数据库来实现。网页下载器：通过传入
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2023-08-22 21:59:00
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注:本文是学习吴恩达机器学习的学习笔记。1. 选择神经网络架构 输入层的节点数决定输入特征向量的维度，输出层的节点数取决于分类的数目，默认情况下有一层隐藏层，但是隐藏层是越多越好而且隐藏层的节点数目应该一致。
原创
2018-05-06 11:31:42
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如何用Tensorflow 快速搭建神经网络在MNIST数据集上，搭建一个简单神经网络结构，一个包含ReLU单元的非线性化处理的两层神经网络。在训练神经网络的时候，使用带指数衰减的学习率设置、使用正则化来避免过拟合、使用滑动平均模型来使得最终的模型更加健壮。程序将计算神经网络前向传播的部分单独定义一个函数inference，训练部分定义一个train函数，再定义一个主函数main。二、分析与改进设
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2023-08-14 13:01:26
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又回来补DL的坑了，这次是关于一个相对较新的方向——图神经网络。之前想做melody/chord generation时听Computer Music方向的大佬Gus Xia教授随口提了一句可以用图神经网络。最近暑期跟Finance相关的研究又跟Knowledge Graph扯到一起，于是开始了解一点GNN~为什么要在graph的基础上跑neural networks？目的其实就是为了考虑enti
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2023-09-23 20:29:15
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课程链接：Python人工智能20个小时玩转NLP自然语言处理【黑马程序员】_哔哩哔哩_bilibili目录一、神经网络基础知识1、神经网络介绍：*基本概念*单层神经网络：感知机*偏置节点（bias unit）*训练*多层神经网络（机器学习）2、卷积神经网络CNN*卷积神经网络的组成：*激活函数*卷积*激励层与池化层 二、课程内容1、典型流程：*Conv2d函数2、代码介绍3、损失函数n
2019年3月27日，继开学到现在以来，开了软件工程和信息系统设计，想来想去也没什么好的题目，干脆就想弄一个实用点的，于是产生了做“学生服务系统”想法。相信各大高校应该都有本校APP或超级课程表之类的软件，在信息化的时代能快速收集/查询自己想要的咨询也是种很重要的能力，所以记下了这篇博客，用于总结我所学到的东西，以及用于记录我的第一个爬虫的初生接下来继续分享所要讲解的内容一、做爬虫所需要的基础要做
目录前言调用Model高阶API进行训练和保存模型文件 Resnet18网络结构 图解代码详解----基于Jupternotebook案例补充前言本案例实践参考AI Gallery-开发者-华为云因为神经网络训练步骤类似，就只总结相关代码和Resnet18网络结构。类似训练步骤可参考调用Model高阶API进行训练和保存模型文件 此部分按照AI Gallery-开发者
文章目录一、网络模型设计目的二、网络模型设计的重点三：网络模型设计的形式3.1 3*3和1*1的卷积(应用模型：ResNet)3.2 分组卷积（ResNeXt）3.3 可分离卷积（MobileNet-v1、v2）3.4 通道混洗（ShuffelNet）3.5 像素混洗 一、网络模型设计目的1、为了节省设备存储空间，让神经网络在更小计算力的设备上运行。同样价格的PC和移动设备下，PC机的计算力要比
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2023-08-06 15:26:30
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文章目录Chap1 Spark的设计与运行原理1.1 Spark简介1.1.1 Spark有如下特点：1.1.2 相对Hadoop，Spark具有以下优势：1.1.3 Spark生态系统1.2 Spark运行架构1.2.1 基本概念1.2.2 架构设计 Chap1 Spark的设计与运行原理1.1 Spark简介2009年于美国加州贝克利大学开发基于内存的大数据并行计算框架，用于构建大型 低延迟
