神经网络算法，科学术语，逻辑性的思维是指根据逻辑规则进行推理的过程；它先将信息化成概念，并用符号表示，然后，根据符号运算按串行模式进行逻辑推理；这一过程可以写成串行的指令，让计算机执行。然而，直观性的思维是将分布式存储的信息综合起来，结果是忽然间产生的想法或解决问题的办法。这种思维方式的根本之点在于以下
1. 神经元（Neuron）：神经网络的基本单元，类似于人脑中的神经元。每个神经元接收输入信号，对输入进行加权求和，然后通过一个非线性的激活函数处理，产生输出。通过加权输入求和后经由非线性激活函数转换，实现对信息的初步加工与传递，其核心在于权重与偏置的精细调整，以捕获输入数据的关键特征。2. 层（Layer）：由...
神经网络（neural network）是一种模拟人脑神经思维方式的数据模型，神经网络有多种，包括BP神经网络、卷积神经网络，多层感知器MLP等，最为经典为神经网络为多层感知器MLP（Multi-Layer Perception），SPSSAU默认使用该模型。类似其它的机器学习模型（比如决策树、随机森林、支持向量机SVM等），神经网络模型构建时首先将数...
深度学习是一种以深度堆叠计算(deep stacks of computations)为特征的机器学习方法。通过其强大的能力和可扩展性,如今神经网络已成为深度学习的标准化模型。本篇文章将带大家由浅入深地了解什么是神经网络。 在…
受生物神经所启发,人们发明了人工神经网络。 1.1 生物神经元 我们先概括一下生物神经元的结构: 生物神经元 大脑中充满了神经元。神经元有分叉很多的树突与一支较长的轴突,轴突末端有一些突触。 神经元细胞体相当于计算单元。树突通过突触接受其他神经元的输入。信息经过轴突,最后通过突触传递给其它神经元。信息的载体...
图神经网络(GNN)是一种深度学习的方法,特别擅长处理图结构的数据。 图神经网络(GNN)是一种深度学习的方法,特别擅长处理图结构的数据。通过一些特别的节点和边的策略,GNN能把图数据变成神经网络能训练的标准格式。在节点分类、边信息传播和图聚类这些任务中,GNN表现得都特别好...
一、什么是卷积神经网络 卷积神经网络(Convolutional Neural Networks, CNN)这个概念的提出可以追溯到二十世纪80~90年代,但是有那么一段时间这个概念被“雪藏”了,因为当时的硬件和软件技术比较落后,而随着各种深度学习理论相继被提出以及数值计算设备的高速发展,卷积神经...
图神经网络(GNN)的诞生,更加帮助人类通过图形来了解和解决问题。图注意力神经网络(GAT)是一种专为处理图结构数据而设计的特殊神经网络。不同于传统神经网络,GAT在处理输入数据时,会充分考虑数据间的关系,使其在处理图结构数据时能更准确地捕捉到数据间的关联性。GAT的主要优势在于其自动学习节点间关系的能力,无需...
图神经网络由于其在处理非欧空间数据和复杂特征方面的优势,受到广泛关注并应用于推荐系统、知识图谱、交通道路分析等场景。 大规模图结构的不规则性、节点特征的复杂性以及训练样本的依赖性给图神经网络模型的计算效率、内存管理以及分布式系统中的通信开销带来巨大压力。本文首先简要介绍图神经网络模型中的消息传递机制,分...
一、网络结构 MTCNN主要由三个级联的多任务卷积神经网络组成，分别是Proposal Network（PNet）、Refine Network（RNet）和Output Network（ONet），每个网络都承担着不同的任务和功能。PNet：是一个全卷积神经网络，输入是原始图像。它首先通过一个卷积层将3通道的输入图像转换为10通道特征图，然后使用PReLU激活函数进行...