神经网络的训练是随机的,因为minibatch是从数据集中随机抽取的样本。这就是为什么它被称为随机梯度下降,在中国人工智能行业自称“炼丹”的原因。 3.3 学习率和批量尺寸 我们可以仔细观察图3.2,拟合线的移动是在每个minibatch的方向上进行小幅移动,那么每次移动的幅度大小就是学习率(Learning Rate)。这就意味着在...
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...
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...
1 什么是神经网络 1.1 基本结构 说明: 通常一个神经网络由一个input layer,多个hidden layer和一个output layer构成。 图中圆圈可以视为一个神经元(又可以称为感知器) 设计神经网络的重要工作是设计hidden layer,及神经元之间的权重 添加少量隐层获得浅层神经网络SNN;隐层很多时就是深层神经网络DNN ...
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...
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...
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...
人工神经网络是神经网络学习最常见的含义。它是基于一系列复杂的人工神经元，以人脑中的神经元为模型，在人工智能中用于处理信息，学习和进行预测。神经网络是如何工作的？神经元是人脑最基本的细胞。人脑有数十亿个神经元，它们相互交互和交流，形成神经网络。这些神经元可以接收许多输入，从我们看到和听到的东西到我们...
当处理图像或其他具有空间结构的数据时,卷积神经网络(CNN)是一种常用的深度学习模型。 CNN的设计灵感源自人脑的视觉处理方式。与传统的全连接神经网络不同,CNN通过在输入数据上应用卷积操作来提取局部特征,并通过训练过程自动学习这些卷积操作的参数。下面逐步解...