《神经网络设计》主要讲述神经网络的基本概念,介绍实用的网络模型、学习规则和训练方法。全书分19章,内容涵盖神经元模型和网络结构、感知机学习规则、有监督的Hebb学习、Widrow—Hoff学习算法… 管理 简介 讨论 精华 等待回答 卷积神经网络(CNN)的结构设计都有哪些思想?
卷积神经网络达到一定规模时,标准卷积(regular convolution)在空间和通道维度上都可能存在着冗余。缓解冗余问题有利于减少模型在训练和推理阶段的计算开销。本文主要关注通道冗余,通过分析ShuffleNet [1]及其相关文章[2,3,4,5]来解决以下问题: 为什么标准卷积在通道维度上存在冗余问题? 为什么两个连续分组卷积会存在表达...
目前，经典的网络架构设计方法包括人工设计、神经网络架构搜索（NAS）[1]、以及基于优化的网络设计方法 [2]。人工设计的网络架构如 ResNet 等；神经网络架构搜索则通过搜索或强化学习的方式在搜索空间中寻找最佳网络结构；基于优化的设计方法中的一种主流范式是算法展开（algorithm unrolling），该方法通常在有显式目标函...
每一层中的神经元越多,拟合能力越强;网络层数越多泛化能力越强。 在手动设计时,建议从1–5层和1–100个神经元开始,然后慢慢添加更多的层和神经元,直到您开始过度拟合为止。还可以在“ 权重和偏差”的可视化图像中跟踪损失和准确性,以查看哪些隐藏层+隐藏神经元组合导致最佳损失。当然现在也有很多利用机器设计模型...
既然是要用C++来实现,那么我们自然而然的想到设计一个神经网络类来表示神经网络,这里我称之为Net类。由于这个类名太过普遍,很有可能跟其他人写的程序冲突,所以我的所有程序都包含在namespace liu中,由此不难想到我姓刘。在之前的博客反向传播算法资源整理中,我列举了几个比较不错的资源。对于理论不熟悉而且学习精神...
一、网络模型设计目的 二、网络模型设计的重点 三:网络模型设计的形式 3.1 3*3和1*1的卷积(应用模型:ResNet) 3.2 分组卷积(ResNeXt) 3.3 可分离卷积(MobileNet-v1、v2) 3.4 通道混洗(ShuffelNet) 3.5 像素混洗 一、网络模型设计目的 1、为了节省设备存储空间,让神经网络在更小计算力的设备上运行。同样价格...
在本节课中,我们将设计并实现一个神经网络,解决基于MNIST数据集的,手写数字识别问题。 1.神经网络的设计 设计一个三层神经网络,用来训练MNIST数据集: 因为MNIST的图像中包括了是28*28=784个像素,因此神经网络的输入层需要有784个神经元,每个神经元会接收一个像素信息。
重磅论文 | 解析深度卷积神经网络的14种设计模式 2016-11-05 机器之心 选自arXiv.org 机器之心编译 参与：吴攀、武竞、李泽南、蒋思源、李亚洲 这篇论文的作者是来自美国海军研究实验室的 Leslie N. Smith 和来自美国马里兰大学的 Nicholay Topin，他们在本论文中总结了深度卷积神经网络的 14 种设计模式；其中...
关于图像分类的卷积神经网络设计模式 根据 Smith 的观点，这「14 种原创设计模式可以帮助没有经验的研究者去尝试将深度学习与各种新应用相结合」。尽管高级人工智能研究员可以依靠直觉、经验以及针对性的实验，但这些建议对于剩下的没有机器学习博士学位的人来说是一个很好的起点。1）架构要遵循应用 你也许会被 Google...