1. 神经元（Neuron）：神经网络的基本单元，类似于人脑中的神经元。每个神经元接收输入信号，对输入进行加权求和，然后通过一个非线性的激活函数处理，产生输出。通过加权输入求和后经由非线性激活函数转换，实现对信息的初步加工与传递，其核心在于权重与偏置的精细调整，以捕获输入数据的关键特征。2. 层（Layer）：由...
深度学习是一种以深度堆叠计算(deep stacks of computations)为特征的机器学习方法。通过其强大的能力和可扩展性,如今神经网络已成为深度学习的标准化模型。本篇文章将带大家由浅入深地了解什么是神经网络。 在…
神经网络（neural network）是一种模拟人脑神经思维方式的数据模型，神经网络有多种，包括BP神经网络、卷积神经网络，多层感知器MLP等，最为经典为神经网络为多层感知器MLP（Multi-Layer Perception），SPSSAU默认使用该模型。类似其它的机器学习模型（比如决策树、随机森林、支持向量机SVM等），神经网络模型构建时首先将数...
受生物神经所启发,人们发明了人工神经网络。 1.1 生物神经元 我们先概括一下生物神经元的结构: 生物神经元 大脑中充满了神经元。神经元有分叉很多的树突与一支较长的轴突,轴突末端有一些突触。 神经元细胞体相当于计算单元。树突通过突触接受其他神经元的输入。信息经过轴突,最后通过突触传递给其它神经元。信息的载体...
图神经网络(GNN)是一种深度学习的方法,特别擅长处理图结构的数据。 图神经网络(GNN)是一种深度学习的方法,特别擅长处理图结构的数据。通过一些特别的节点和边的策略,GNN能把图数据变成神经网络能训练的标准格式。在节点分类、边信息传播和图聚类这些任务中,GNN表现得都特别好...
7 | 卷积神经网络 (Convolutional Neural Network/CNN) 图像具有非常高的维数,因此训练一个标准的前馈网络来识别图像将需要成千上万的输入神经元,除了显而易见的高计算量,还可能导致许多与神经网络中的维数灾难相关的问题。卷积神经网络提供了一个解决方案,利用卷积和池化层,来降低图像的维度。由于卷积层是可训练的...
卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CNN)是一种前馈神经网络,它的人工神经元可以响应一部分覆盖范围内的周围单元,对于大型图像处理有出色表现。 本文首发:http://www.liuhe.website/index.php?/Articles/single/37 概揽 卷积神经网络(Convolutional Neural Networks / CNNs / ConvNets)与普通神经网络非常相似...
一、网络结构 MTCNN主要由三个级联的多任务卷积神经网络组成，分别是Proposal Network（PNet）、Refine Network（RNet）和Output Network（ONet），每个网络都承担着不同的任务和功能。PNet：是一个全卷积神经网络，输入是原始图像。它首先通过一个卷积层将3通道的输入图像转换为10通道特征图，然后使用PReLU激活函数进行...
一、什么是卷积神经网络 卷积神经网络(Convolutional Neural Networks, CNN)这个概念的提出可以追溯到二十世纪80~90年代,但是有那么一段时间这个概念被“雪藏”了,因为当时的硬件和软件技术比较落后,而随着各种深度学习理论相继被提出以及数值计算设备的高速发展,卷积神经...
人工神经网络是神经网络学习最常见的含义。它是基于一系列复杂的人工神经元，以人脑中的神经元为模型，在人工智能中用于处理信息，学习和进行预测。神经网络是如何工作的？神经元是人脑最基本的细胞。人脑有数十亿个神经元，它们相互交互和交流，形成神经网络。这些神经元可以接收许多输入，从我们看到和听到的东西到我们...