神经网络就是把一堆神经元连接在一起，下面是一个神经网络的简单举例：这个网络有2个输入、一个包含2个神经元的隐藏层（h1和h2）、包含1个神经元的输出层o1。隐藏层是夹在输入输入层和输出层之间的部分，一个神经网络可以有多个隐藏层。把神经元的输入向前传递获得输出的过程称为前馈（feedforward）。我们假设上面...
百度百科:生物神经网络(Biological Neural Networks)一般指生物的大脑神经元,细胞,触点等组成的网络,用于产生生物的意识,帮助生物进行思考和行动。 维基百科:生物神经网络(Biological Neural Networks)是指生物体内一群由突触相互链接的特定神经元群体,其负责传递、执行一项特定功能,并与其他神经回路共同构筑大脑更高阶的神...
ViT的本质 ViT的工作流程:将图像分割为固定大小的图像块(patches),将其转换为Patch Embeddings,添加位置编码信息,通过包含多头自注意力和前馈神经网络的Transformer编码器处理这些嵌入,最后利用分类标记进行图像分类等任务。 ViT的工作流程 详细了解ViT(Vision Transformer):神经网络算法 - 一文搞懂ViT(Vision Transformer) ...
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...
随着Transformer模型的迅速普及,Self-Attention(自注意力机制)和Multi-Head Attention(多头注意力机制)成为了自然语言处理(NLP)领域中的核心组件。本文将从简要介绍、工作流程、两者对比三个方面,为您解析这两种注意力机制。 一、简要介绍 Self-Attention(自注意力机制):使输入序列中的每个元素能够关注并加权整个序列中的...
神经网络算法是指逻辑性的思维是指根据逻辑规则进行推理的过程。神经网络的研究内容相当广泛,反映了多学科交叉技术领域的特点。主要的研究工作集中在生物原型研究、建立理论模型、网络模型与算法研究、人工神经网络应用系统等方面。
如果我们把 f(x) 当做一个神经网络。那么，神经网络算法的目的，就是找到最优的参数 w 和 b，使得...
1、神经网络算法 文献[1]的研究以生物神经系统和人工神经网络为灵感,提出了一种求解复杂优化问题的元启发式优化算法——神经网络算法(Neural network algorithm, NNA),它是基于人工神经网络(Artificial neural networks, ANNs)的独特结构而发展起来的。 (1)生成初始种群 ...
一:神经网络算法简介 1:背景 以人脑神经网络为启发,历史上出现过很多版本,但最著名的是backpropagation 2:多层向前神经网络(Multilayer Feed-Forward Neural Network) 多层向前神经网络组成部分 输入层(input layer),隐藏层(hiddenlayer),输出层(output layer) ...