5. 损失函数（Loss Function）：用于评估神经网络的预测值与真实值之间的差异，常见的损失函数有均方误差、交叉熵等。6. 反向传播（Backpropagation）：一种训练神经网络的算法，通过计算损失函数关于网络参数的梯度，并利用这些梯度来更新权重和偏置。7. 优化器（Optimizer）：用于在每次迭代中更新网络参数，常见的优化...
Brain-inspired Neural Networks for Biomedical Signal Processing Edited byDr. Siqi Cai (National University of Singapore, Singapore, , Singapore),Prof. Dr.-Ing. Tanja Schultz (University of Bremen, Bremen, , Germany),Professor Haizhou Li (The Chinese University of Hong Kong - Shenzhen, Shenzhen, ...
Neural Networks是CCF-B类国际学术期刊,专注于神经网络及相关领域的前沿研究。Neural Networks鼓励高质量、可重复的科研成果。 有意向的作者应遵循Neural Networks的标准作者指南,并在线提交稿件,网址为:https://www.editorialmanager.com/neunet。 ...
机器学习之神经网络模型-上(Neural Networks: Representation) 在这篇文章中,我们一起来讨论一种叫作“神经网络”(Neural Network)的机器学习算法,这也是我硕士阶段的研究方向。我们将首先讨论神经网络的表层结构,在之后再具体讨论神经网络学习算法。 神经网络实际上是一个相对古老的算法,并且沉寂了一段时间,不过到了现...
deep-learningpytorchneural-networkspytorch-tutorial UpdatedAug 15, 2023 Python mozilla/DeepSpeech Star26.1k DeepSpeech is an open source embedded (offline, on-device) speech-to-text engine which can run in real time on devices ranging from a Raspberry Pi 4 to high power GPU servers. ...
循环神经网络（Recurrent Neural Networks，RNN）是一种适合于处理序列数据的神经网络。它与传统的前馈神经网络（Feedforward Neural Networks，FNN）不同，RNN能够处理序列中的动态信息，并且能够处理任意长度的序列。一、RNN的主要特点 循环连接：RNN的核心在于它的循环连接，即网络的输出会作为下一个时间步的输入，这...
Neural Networks 神经网络能够使用torch.nn包构建神经网络。 现在你已经对autogard有了初步的了解,nn基于autograd来定义模型并进行微分。一个nn.Module包含层,和一个forward(input)方法并返回output。 以如下分类数字图片的网络所示: 这是一个简单的前馈网络。它接受输入,经过一层接着一层的神经网络层,最终得到输出。
卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，CNN）是一种深度学习架构，它在图像和视频识别、分类以及相关的视觉识别任务中非常有效。CNN基于人脑处理视觉信息的方式，特别是视觉皮层中神经元的层次结构和连接模式。一、CNN的主要特点 1. 局部连接（Local Connectivity）：- CNN中的卷积层只关注输入数据的局部区域，而不...
作为Black Box /黑盒的 Neural Networks /神经网络 我们可以把神经网络当作一个神奇的黑盒子,你不必知道黑盒子里面是什么; 你现在只知道黑盒有一个输入和三个输出; 输入可以是图像的尺寸,颜色或者种类等等; 输出分别为 "猫","狗",和 "其他" 三种标签,标签的输出值都是介于 0~1,而且三种标签的数值之和为 ...
没错,但这里有点特殊,由于这些特征图组成了神经网络的卷积层和下采样层,而在神经网络(neural networks)中,每一层都有“神经元” (neurons) 的概念。这些特征图中的每一个像素恰恰旧就代表了一个神经元。每一层所有特征图的像素个数,就是当层网络的神经元个数,这是可以算出来的,怎么算? 再往后面看一看。