• 这些神经网络调参细节,你都了解了吗

    【磐创AI导读】:本文主要介绍了神经网络调参并附有python代码介绍。今天在写毕设的时候又回顾了一下神经网络调参的一些细节问题,特来总结下。主要从weight_decay,clip_norm,lr_decay说起。以前刚入门的时候调参...
    文章 2018-07-12 7770浏览量
  • Python快速构建神经网络

    Python快速构建神经网络一、前言机器学习一直是Python的一大热门方向,其中由神经网络算法衍生出来的深度学习在很多方面大放光彩。那神经网络到底是个个什么东西呢?说到神经网络很容易让人们联想到生物学中的神经...
    文章 2022-06-10 39浏览量
  • 深度学习基础知识,你想了解的都在这了

    卷积神经网络,是一种前馈神经网络,通过卷积操作可以对一个连续区域进行识别,在图像处理取得不错效果。卷积神经网络的结构有原始图像输入层、卷积层、池化层、全连接层、输出层。网络结构如下: 各个层之间的连接...
    文章 2019-08-15 1756浏览量
  • Hinton推特引热议,神经网络是让小鸟飞起来的「羽毛」...

    Hinton刚刚在Twitter上开了一个小讨论:人们反对在设计神经网络时从大脑获取灵感&xff0c;就像在设计飞行器时从羽毛中获取灵感一样。通常&xff0c;在设计神经网络时&xff0c;很多人反对从大脑汲取灵感&xff0c;这就像从羽毛...
    文章 2022-01-16 48浏览量
  • 【小波神经网络预测】基于小波神经网络实现短时交通...

    运用小波神经网络算法进行未来交通流预测研究&xff0c;同时通过 MATLAB 软件平台结合微观仿真软件 VISSIM4.30 进 行虚拟仿真。实验结果表明&xff1a;基于小波神经网络可用于预测短期交通流量&xff0c;整体精度可达到 90%或...
    文章 2022-06-02 39浏览量
  • CVPR论文|如何处理多种退化类型的卷积超分辨率?

    〔小叽导读〕:近年来,深度卷积神经网络(CNN)方法在单幅图像超分辨率(SISR)领域取得了非常大的进展。然而现有基于CNN的SISR方法主要假设低分辨率(LR)图像由高分辨率(HR)图像经过双三次(bicubic)降采样得到...
    文章 2019-08-14 656浏览量
  • CVPR论文|如何处理多种退化类型的卷积超分辨率?

    〔小叽导读〕:近年来,深度卷积神经网络(CNN)方法在单幅图像超分辨率(SISR)领域取得了非常大的进展。然而现有基于CNN的SISR方法主要假设低分辨率(LR)图像由高分辨率(HR)图像经过双三次(bicubic)降采样得到...
    文章 2019-02-20 1405浏览量
  • Matlab与神经网络入门

    第一节、神经网络基本原理 1.人工神经元(Artificial Neuron)模型 人工神经元是神经网络的基本元素,其原理可以用下图表示: 图1.人工神经元模型 图中x1~xn是从其他神经元传来的输入信号,wij表示表示从神经元j到神经...
    文章 2016-01-31 1989浏览量
  • 吴恩达《Machine Learning》精炼笔记 5:神经网络

    神经网络代价函数反向传播法及解释梯度检验神经网络的小结神经网络代价函数参数解释对几个参数的标记方法进行说明解释&xff1a;分类讨论主要是两类&xff1a;二分类和多类分类代价函数逻辑斯蒂回归&xff08;LR&xff09;中的...
    文章 2021-12-22 37浏览量
  • 一窥推荐系统的原理(下)

    它是一种广义线性的分类模型且其模型结构可以视为单层的神经网络&xff0c;由一层输入层、一层仅带有一个sigmoid激活函数的神经元的输出层组成&xff0c;而无隐藏层。LR模型计算可以简化成两步&xff0c;“通过模型权重[w]对...
    文章 2022-06-07 27浏览量
  • 深度神经网络可视化工具集锦

    摘要:深度卷积神经网络(CNNs)在许多模式识别任务中取得了很大的性能突破,然而高质量深度模型的发展依赖于大量的尝试,这是由于没有很好的理解深度模型是怎么工作的,在本文中,提出了一个可视化分析系统CNNVis,...
    文章 2017-08-02 2979浏览量
  • 如何理解深度学习分布式训练中的large batch size与...

    深度神经网络的loss surface往往是高维高度非线性的,可以理解为loss surface表面凹凸不平,坑坑洼洼,不像y=x^2曲线这样光滑,因此基于当前weight计算出来的梯度,往前更新的learing rate很大的时候,沿着loss ...
    文章 2017-10-24 2011浏览量
  • ML之NN:利用神经网络的BP算法解决XOR类(异或非)问题...

    np.random.randn(4,1)*2-1print(V)print(W)#设置学习率lr&61;0.11 def update():#更新权值的函数 global X,Y,W,V,lr L1&61;sigmoid(np.dot(X,V))L2&61;sigmoid(np.dot(L1,W))L2_delta&61;(Y.T-L2)*dsigmoid(L2)L1_...
    文章 2021-10-28 112浏览量
  • 神经网络CNN训练心得-调参经验

    激活函数要视样本输入选择(多层神经网络一般使用relu)4.mini batch很重要,几百是比较合适的(很大数据量的情况下)5.学习速率(learning rate)很重要,比如一开始可以lr设置为0.01,然后运行到loss不怎么降的时候,...
    文章 2016-08-07 2370浏览量
  • 如何将深度学习训练速度提升一百倍?...

    阿里妹导读:得力于数据规模增长、神经网络结构的演进和计算能力的增强,深度学习的图像处理、语音识别等领域取得了飞速发展。随着训练数据规模和模型复杂度的不断增大,如何充分利用分布式集群的计算资源加快训练...
    文章 2019-06-12 23046浏览量
  • 新AI算法拯救渣画质马赛克秒变高清

    团队使用了生成对抗网络(简称 GAN),它包括对同一张照片数据集进行训练的两个神经网络,即生成器与鉴别器。其中,生成器模拟它所受过训练的人脸,提供 AI 创建的人脸,而鉴别器则获得了该输出,并确定它是否足以...
    文章 2020-06-24 2484浏览量
  • 跟着指南学PyTorch—迁移学习教程(Transfer Learning...

    在这个教程,你将学习如何通过迁移学习训练神经网络。你可以在 cs231n notes 了解更多关于迁移学习的内容。引用这些笔记 实践中,很少有人从头开始训练整个卷积网络,因为拥有足够大小的数据集是比较少见的。替代的...
    文章 2019-08-04 1484浏览量
  • 从零开始教你训练神经网络(附公式&学习资源)

    作者从神经网络简单的数学定义开始,沿着损失函数、激活函数和反向传播等方法进一步描述基本的优化算法。在理解这些基础后,本文详细描述了动量法等当前十分流行的学习算法。此外,本系列将在后面介绍 Adam 和遗传...
    文章 2017-12-18 2979浏览量
  • [译]Scratch 平台的神经网络实现(R 语言)

    本文讲的是[译]Scratch 平台的神经网络实现(R 语言), 原文地址:Neural Networks from Scratch(in R) 原文作者:Ilia Karmanov 译文出自:掘金翻译计划 本文永久链接:github.com/xitu/gold-m… 译者:...
    文章 2017-10-16 1327浏览量
  • 神经网络训练成一个“放大镜”

    也就是说,这意味着它与普通的分类卷积神经网络有所不同,你可以向完全卷积神经网络中输入任何大小的图像:无论输入图像原始大小是什么,网络都会输入一个输入图像大小2倍的图像。有关图像超分辨率的RDN网络更加详细...
    文章 2018-12-09 1262浏览量
  • 杜克大学提出AI算法,拯救渣画质马赛克秒变高清

    团队使用了生成对抗网络(简称 GAN),它包括对同一张照片数据集进行训练的两个神经网络,即生成器与鉴别器。其中,生成器模拟它所受过训练的人脸,提供 AI 创建的人脸,而鉴别器则获得了该输出,并确定它是否足以...
    文章 2020-06-18 962浏览量
  • 手把手教|深度学习库PyTorch(附代码)

    同时我们还将对比分别用numpy和PyTorch从头构建的神经网络,以查看它们在具体实现中的相似之处。让我们开始吧!注意:本文假定你对深度学习有基本的认知。如果想快速了解,请先阅读此文...
    文章 2018-03-16 5175浏览量
  • PyTorch入门教程

    还将分别在numpy和PyTorch中从零开始构建神经网络,以了解它们在实践中的相似处与区别。目录 PyTorch的概述 深入研究技术细节 在Numpy和PyTorch中分别构建神经网络并进行对比 与其它深度学习库比较 案例研究——用...
    文章 2018-03-01 6508浏览量
  • DL框架之MXNet:神经网络算法简介之MXNet 常见使用...

    True)#网络初始化于各个设备 trainer&61;gluon.Trainer(net.collect_params(),&39;sgd&39;{&39;learning_rate&39;lr})#优化器会自动识别net对象的设备列表 for epoch in range(1,6):start&61;time()for X,y in train...
    文章 2021-10-31 146浏览量
  • 深度学习笔记之关于基本思想、浅层学习、Neural ...

    而为了克服神经网络训练中的问题,DL采用了与神经网络很不同的训练机制。传统神经网络中,采用的是back propagation的方式进行,简单来讲就是采用迭代的算法来训练整个网络,随机设定初值,计算当前网络的输出,然后...
    文章 2017-11-15 1401浏览量
  • python logistic回归

    人工神经网络 贝叶斯网络 支持向量机 其中回归分析包括: 线性回归-自变量因变量线性关系,最小二乘法求解。非线性回归-自变量因变量非线性关系,函数变换为线性关系,或非线性最小二乘方法求解。logistic回归-因...
    文章 2018-01-15 1393浏览量
  • Keras框架简介

    Keras是基于Theano的一个深度学习框架,它的设计参考了Torch,用Python语言编写,是一个高度模块化的神经网络库,支持GPU和CPU。使用文档在这:http://keras.io/,中文文档在这:...
    文章 2018-01-07 1399浏览量
  • Perceptron感知器(感知机/多层感知机/人工神经元)的...

    (np.random.random(3)-0.5)*2 print(W)#设置学习率、迭代次数、神经网络基础lr&61;0.11 n&61;0 O&61;0 def update():global X,Y,W,lr,n for_in range(100):update()#更新权值#正样本x1&61;[3,4]y1&61;[3,3]#负样本x2...
    文章 2021-10-28 46浏览量
  • 使用阿里云ECS进行神经网络学习-使用神经网络来识别...

    真正的目的是学习一些关于神经网络的关键思想,包括两个重要的神经元-感知器和激活神经元(the perceptron and the sigmoid neuron)和标准的神经网络学习算法-随机梯度下降(stochastic gradient descent)。...
    文章 2022-08-13 56浏览量
  • Deep Learning(深度学习)学习笔记整理系列之(三)

    而为了克服神经网络训练中的问题,DL采用了与神经网络很不同的训练机制。传统神经网络中,采用的是back propagation的方式进行,简单来讲就是采用迭代的算法来训练整个网络,随机设定初值,计算当前网络的输出,然后...
    文章 2017-12-04 1300浏览量
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