LoRA(Low-Rank Adaptation):通过在模型的矩阵相乘模块中引入低秩矩阵来模拟全量微调的效果。它主要更新语言模型中的关键低秩维度,从而实现高效的参数调整并降低计算复杂度。 LoRA 三、微调的应用CNN的微调:微调的方法包括仅修改最后一层、修改最后几层以及微调整个模型,同时可结合冻结部分层的策略来优化性能。 CNN的微调...
手把手搭建神经网络算法模型。人工神经网络( Artificial Neural Network, 简写为ANN)也简称为神经网络(NN),是一种模仿生物神经网络结构和功能的计算模型。经典的神经网络结构包含三个层次的神经网络。分别为输入层,输 - 🍋AI小柠檬于20240517发布在抖音,已经收获
神经网路的层数:一般不计输入层,层数=n个隐藏层+1个输出层; 神经网路待优化的参数:神经网络中所有参数w的个数+所有参数b的个数; 损失函数的优化 用来表示预测值(y)与已知答案(y_)的差距。在训练神经网络时,通过不断改变神经网络中所有参数,使损失函数不断小,从而训练出更高准确率的神经网络模型。常用的损失...
python 深度神经网络模型 深度神经网络算法 深度学习CNN算法原理 一 卷积神经网络 卷积神经网络(CNN)是一种前馈神经网络,通常包含数据输入层、卷积计算层、ReLU激活层、池化层、全连接层(INPUT-CONV-RELU-POOL-FC),是由卷积运算来代替传统矩阵乘法运算的神经网络。CNN常用于图像的数据处理,常用的LenNet-5神经网络模型...
神经网络模型的常用算法包括: 1.多层感知机(MultilayerPerceptron,MLP):是一种前馈式神经网络模型,常用于分类、回归和预测等任务。 2.递归神经网络(recurrent neural network,RNN):允许信息在神经网络之间传递,具有优秀的序列处理能力,通常用于语音识别、机器翻译等任务。
神经网络模型并不复杂!『神经网络』这个词让人觉得很高大上,但实际上神经网络算法要比人们想象的简单。 这篇文章完全是为新手准备的。我们会通过用Python从头实现一个神经网络来理解神经网络的原理。本文的脉络是: 介绍了神经网络的基本结构——神经元;
一、神经网络BP模型介绍神经网络BP模型是一种基于反向传播算法的多层前馈网络模型。其主要由输入层、隐藏层和输出层组成,通过前向传播和误差反向传播两个阶段来不断调整网络的权重和偏置,以实现最终的学习目标。在前向传播阶段,输入数据经过输入层进入隐藏层,经过一系列的非线性变换后,传递到输出层生成预测结果。在...
二、BP算法 和 计算图(Computing Graph)模型 里面的线性层,Relu层也得自己动手实现。 实现这些,我们首先需要知道计算图模型。计算图模型是所有神经网络框架的核心理论基础。 我们依然还是对着这个例子来讲解。 上面的神经网络,用纯数学公式表达可以表达。
深度神经网络(Deep Neural Networks, 以下简称DNN)是深度学习的基础,而要理解DNN,首先我们要理解DNN模型,下面我们就对DNN的模型与前向传播算法做一个总结。 1. 从感知机到神经网络 在感知机原理小结中,我们介绍过感知机的模型,它是一个有若干输入和一个输出的模型,如下图: ...
神经网络的模型分为前向神经网络和反向神经网络。前向神经网络根据输入数据的特征通过多个隐藏层传递信息,最终得到一个输出值。反向神经网络则是通过输入和输出之间的关系来学习网络的参数。反向传播算法被广泛地应用于训练多层前馈神经网络。 神经网络的算法 神经网络的算法与其模型密切相关,下面将介绍几种常用的神经网络...