随着层数的增加,我们看到输出值迅速向0靠拢,在后几层中,几乎所有的输出值 x 都很接近0!回忆优化神经网络的back propagation算法,根据链式法则,gradient等于当前函数的gradient乘以后一层的gradient,这意味着输出值 x 是计算gradient中的乘法因子,直接导致gradient很小,使得参数难以被更新! 让我们将初始值调大一些,均值...
神经网络中的计算几乎都可以用矩阵计算的形式表示,这也是我用OpenCV的Mat类的原因之一,它提供了非常完善的、充分优化过的各种矩阵运算方法;另一个原因是我最熟悉的库就是OpenCV...有很多比较好的库和框架在实现神经网络的时候会用很多类来表示不同的部分。比如Blob类表示数据,Layer类表示各种层,Optimizer类来表示各种...
micrograd 是一个纯 Python 编写的标量值神经网络(注意计算单元不是向量,也不是矩阵),没有用到任何库。 micrograd 包含几个互不相同且互补的部分: 一个基于图的表达式生成工具和计算工具; 在上一步生成的计算图上进行反向模式自动微分; 多层感知器(MLP)的神经网络构建块。 即便你不知道 MLP 是什么,也不必担心...
梯度下降 到达图像和视频的张量运算之后,定义出一个概念叫做梯度,梯度就是张量运算的导数,从一元的导数扩展到多元,这样,下面引出比较重要的一句话:神经网络的识别,就是用解析法求出最小损失函数对应的所有权重值,而对于图像和视频数据来说,无法简单使用一个例如y=f(x) 的函数来进行运算,实际上的神经网络全是节点...
【CSDN 编者按】在本文中,我们来尝试将micrograd神经网络编译成C。具体内容如下:简单了解一下神经网络;看看micrograd如何前向传播和反向传播;复习链式法则;分析为什么micrograd的速度很慢;编写一个小型编译器;看看如何提高micrograd的速度。 原文链接:https://bernsteinbear.com/blog/compiling-ml-models/ ...
使用c+opencv调用tensorflow训练好的卷积神经网络。在OpenCV3.3版本发布中把DNN模块从扩展模块移到了OpenCV正式发布模块中,DNN模块最早来自Tiny-dnn,可以加载预先训练好的Caffe模型数据,后来OpenCV近一步扩展支持主流的深度学习框架模型数据的加载,常见的有如下:Caffe
如今这年头,徒手写神经网络代码已经不算事儿了,现在流行手搓大模型训练代码了!这不,今天,特斯拉前 AI 总监、OpenAI 创始团队成员 Andrej Karpathy 仅用 1000 行简洁的 C 代码,就完成了 GPT-2 大模型训练过程。 几个小时前,Andrej Karpathy 推出了一个名为 llm.c 的项目,旨在用纯 C 语言训练 LLM,这种方...
GRNN,即General Regression Neural Network,中文全称为广义回归神经网络,是由The Lockheed Palo Alto研究实验室在1991年提出的。GRNN是一种新型的基于非线性回归理论的神经网络模型。GRNN是建立在非参数核回归基础之上的,该神经网络是以测试样本为后验条件,并从观测样本中计算得到自变量和因变量之间的概率密度函数,然后在...
如今这年头,徒手写神经网络代码已经不算事儿了,现在流行手搓大模型训练代码了!这不,今天,特斯拉前 AI 总监、OpenAI 创始团队成员 Andrej Karpathy 仅用 1000 行简洁的 C 代码,就完成了 GPT-2 大模型训练过程。 几个小时前,Andrej Karpathy 推出了一个名为 llm.c 的项目,旨在用纯 C 语言训练 LLM,这种方...
C神经网络模型,全称为Cellular Neural Network,是一种以细胞自动机为基础的神经网络模型。它具有分布式、并行性和自适应性等特点,且在图像处理、模式识别等领域表现出优异的性能。然而,C神经网络模型在序列数据处理上的应用相对较少。为了解决这个问题,我们提出了一种新的神经网络CTC(Connectionist Temporal Classification...