神經網絡

跟隨【導師不教？我來教！】同濟計算機博士半小時就教會了我五大深度神經網絡，CNN/RNN/GAN/transformer/LSTM一次學會，簡直不要太強！_嗶哩嗶哩_bilibili了解的五大神經網絡，整理筆記如下： 視頻是唐宇迪博士講解的，但是這個up主發的有一種東拼西湊的感覺，給人感覺不是很完整 ... ?

摘要：在深度神經網絡訓練的過程中，由于網絡中參數變化而引起網絡中間層數據分布發生變化的這一過程被稱為內部協變量偏移（Internal Covariate Shift），而 BN 可以解決這個問題。 本文分享自華為云社區《神經網絡基礎部件-BN層詳解》，作者：嵌入式視覺 。 一，數學基礎 1.1，概率 ... ?

　　圖神經網絡（GNN）目前的主流實現方式就是節點之間的信息匯聚，也就是類似于卷積網絡的鄰域加權和，比如圖卷積網絡（GCN）、圖注意力網絡（GAT）等。下面根據GCN的實現原理使用Pytorch張量，和調用torch_geometric包，分別對Cora數據集進行節點分類實驗。 　　Cora是關于科 ?

目錄 1 分解代碼 1.1 循環準備 1.2 神經網絡構建 1.3 數據處理 1.4 模型訓練參數配置 1.5 神經網絡實現 1.6 精度衡量 1.7 保存模型 2 完整代碼 在之前的文章MATLAB實現隨機森林（RF）回歸與自變量影響程度分析中，我們對基于MATLAB的隨機森林（RF） ?

本文介紹基于Python語言，對神經網絡模型的結構進行可視化繪圖的方法~ ??本文介紹基于Python語言，對神經網絡模型的結構進行可視化繪圖的方法。 ??最近需要進行神經網絡結構模型的可視化繪圖工作。查閱多種方法后，看到很多方法都比較麻煩，例如單純利用graphviz模塊，就需要手動用 ?

目錄 1 寫在前面 2 代碼分解介紹 2.1 準備工作 2.2 參數配置 2.3 數據導入與數據劃分 2.4 聯合分布圖繪制 2.5 因變量分離與數據標準化 2.6 原有模型刪除 2.7 最優Epoch保存與讀取 2.8 模型構建 2.9 訓練圖像繪制 2.10 最優Epoch選取 2.11 模 ?

目錄 1 寫在前面 2 代碼分解介紹 2.1 準備工作 2.2 參數配置 2.3 原有模型刪除 2.4 數據導入與數據劃分 2.5 Feature Columns定義 2.6 模型優化方法構建與模型結構構建 2.7 模型訓練 2.8 模型驗證與測試 2.9 精度評定、擬合圖像繪制與模型參數與精度 ?

本文深度講解了卷積計算的原理，并詳細介紹了構成所有卷積網絡主干的基本元素，包括卷積層本身、填充(padding)和步幅 (stride)的基本細節、用于在相鄰區域匯聚信息的匯聚層(pooling)，最后給出卷積層和匯聚層的代碼示例。 ... ?

訓練深度神經網絡的復雜性在于，每層輸入的分布在訓練過程中會發生變化，因為前面的層的參數會發生變化。通過要求較低的學習率和仔細的參數初始化減慢了訓練，并且使具有飽和非線性的模型訓練起來非常困難。這種現象稱為內部協變量轉移，BN 就是來解決這個問題。 一，數學基礎 1.1，概率密度函數 ?

本文介紹基于MATLAB實現人工神經網絡（ANN）回歸的詳細代碼與操作。 在之前的文章MATLAB實現隨機森林（RF）回歸與自變量影響程度分析中，我們對基于MATLAB的隨機森林（RF）回歸與變量影響程度（重要性）排序的代碼加以詳細講解與實踐。本次我們繼續基于MATLAB，對另一種常用的機器學習方法 ... ?

本文介紹基于Python語言中TensorFlow的Keras接口，實現深度神經網絡回歸的方法。 1 寫在前面 前期一篇文章Python TensorFlow深度學習回歸代碼：DNNRegressor詳細介紹了基于TensorFlow tf.estimator接口的深度學習網絡；而在TensorFl ... ?

摘要：神經網絡的壓縮算法是，旨在將一個龐大而復雜的預訓練模型（pre-trained model）轉化為一個精簡的小模型。 本文分享自華為云社區《卷積神經網絡壓縮方法總結》，作者：嵌入式視覺 。 我們知道，在一定程度上，網絡越深，參數越多，模型越復雜，其最終效果越好。神經網絡的壓縮算法是，旨在將一個 ... ?

目錄 一、神經網絡的構建 二、系統架構 服務器 客戶端 采用MVC架構 一、神經網絡的構建 (1)：構建神經網絡層次結構 由訓練集數據可知，手寫輸入的數據維數為784維，而對應的輸出結果為分別為0-9的10個數字，所以根據訓練集的數據可知，在構建的神經網絡的輸入層的神經元的節點個數為 ?

Java實現BP神經網絡，內含BP神經網絡類，采用MNIST數據集，包含服務器和客戶端程序，可在服務器訓練后使客戶端直接使用訓練結果，界面有畫板，可以手寫數字 ... ?

NLP知識圖譜項目合集（信息抽取、文本分類、圖神經網絡、性能優化等） 這段時間完成了很多大大小小的小項目，現在做一個整體歸納方便學習和收藏，有利于持續學習。 1. 信息抽取項目合集 1.PaddleNLP之UIE技術科普【一】實例：實體識別、情感分析、智能問答https://aistudio.b ?

續上篇：https://www.cnblogs.com/techs-wenzhe/p/12936809.html 第一步中已經提取出了源視頻的人臉照片以及對應人臉遮罩(landmark以及其他自選遮罩) 第二步：利用Tools處理提取號好的數據集，使其對模型的訓練產生正向收益。 首先，我們需要剔除不 ... ?

大多數深度學習算法都會涉及某種形式的優化，所謂優化指的是改變 xx 以最小化或最大化某個函數 f(x)f(x) 的任務，我們通常以最小化 f(x)f(x) 指代大多數最優化問題。損失函數大致可分為兩種：回歸損失（針對連續型變量）和分類損失（針對離散型變量）。常用的減少損失函數的優化算法是“梯度下降法 ?

目錄 ECharts 異步加載 ECharts 數據可視化在過去幾年中取得了巨大進展。開發人員對可視化產品的期望不再是簡單的圖表創建工具，而是在交互、性能、數據處理等方面有更高的要求。 chart.setOption({ color: [ ?

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