深度學習最近火的不行,因為在某些領域應用的效果確實很好,深度學習本質上就是機器學習的一個topic,是深度人工神經網絡的另一種叫法,因此理解深度學習首先要理解人工神經網絡。 1、人工神經網絡 人工神經網絡又叫神經網絡,是借鑒了生物神經網絡的工作原理形成的一種數學模型。下面是一張生物神經元的圖示 ...
人工神經網絡是一個數學模型,旨在模擬人腦的神經系統對復雜信息的處理機制,其網絡結構是對人腦神經元網絡的抽象,兩者有很多相似之處。 當然 ANN 還遠沒有達到模擬人腦的地步,但其效果也讓人眼前一亮。 . 人工神經元結構 人工神經元是一個多輸入單輸出的信息處理單元,是對生物神經元的建模。建模方式可以有很多種,不同的建模方式就意味着不同的人工神經元結構。 比較著名的人工神經元模型是 MP 神經元,直到今 ...
2020-10-07 08:19 0 1709 推薦指數:
深度學習最近火的不行,因為在某些領域應用的效果確實很好,深度學習本質上就是機器學習的一個topic,是深度人工神經網絡的另一種叫法,因此理解深度學習首先要理解人工神經網絡。 1、人工神經網絡 人工神經網絡又叫神經網絡,是借鑒了生物神經網絡的工作原理形成的一種數學模型。下面是一張生物神經元的圖示 ...
系列博客,原文在筆者所維護的github上:https://aka.ms/beginnerAI, 點擊star加星不要吝嗇,星越多筆者越努力。 前言 For things I don't kn ...
1. RNN神經網絡模型原理 2. RNN神經網絡模型的不同結構 3. RNN神經網絡-LSTM模型結構 1. 前言 循環神經網絡(recurrent neural network)源自於1982年由Saratha Sathasivam 提出的霍普菲爾德網絡。 傳統的機器學習算法 ...
最近打算寫一個關於神經網絡量化的入門教程,包括網絡量化的基本原理、離線量化、量化訓練,以及全量化模型的推理過程,最后我會用 pytorch 從零構建一個量化模型,幫助讀者形成更深刻的理解。 之所以要寫這系列教程,主要是想幫助初次接觸量化的同學快速入門。筆者在剛開始接觸模型量化時走了很多彎路 ...
卷積神經網絡(Convolutional Neural Network,CNN)最初是為解決圖像識別等問題設計的,在早期的圖像識別研究中,最大的挑戰是如何組織特征,因為圖像數據不像其他類型的數據那樣可以通過人工理解來提取特征。卷積神經網絡相比傳統的機器學習算法,無須手工提取特征,也不需要使用諸如 ...
神經網絡模型的訓練過程其實質上就是神經網絡參數的設置過程 在神經網絡優化算法中最常用的方法是反向傳播算法,下圖是反向傳播算法流程圖: 從上圖可知,反向傳播算法實現了一個迭代的過程,在每次迭代的開始,先需要選取一小部分訓練數據,這一小部分數據叫做一個batch。然后這一個batch會通過前 ...
自己搭建神經網絡時,一般都采用已有的網絡模型,在其基礎上進行修改。從2012年的AlexNet出現,如今已經出現許多優秀的網絡模型,如下圖所示。 主要有三個發展方向: Deeper:網絡層數更深,代表網絡VggNet Module: 采用模塊化的網絡結構(Inception ...
代碼 KBGAT 模型 圖注意力網絡(GAT) ...