【极简介绍】什么是RNN(循环神经网络)Recurrent Neural Network ?

不同的意义。顺序也提供了一定的信息,比如 吃 后面大概率是代表食物的名词。 为了 捕捉 数据的这种关联,人们找到了 RNN,一个高度重视 序列信息的网络。序列就是数据的前后关系,RNN的基础结构仍然是神经网络,只不过它多了一个小盒子,用来记录数据输入时网络的状态。在下一次输入数据时,网络必须要 考虑小盒子中保存的信息。随着数据的一次次输入,存储的信息也在不断更新。 盒子中的信息被称为隐状态。和开始举出的例...

高通平台开发系列讲解(AI篇)高通神经网络处理引擎工作流程详解

SNPE Workflow(基本工作流程) 2.1、Converting a Network Model(模型转换) 2.2、Quantizing a Model(模型量化) 📢本篇章主要介绍高通平台神经网络处理引擎工作流程。 一、Model to Runtime Workflow(模型运行流程) 注意:SNPE 主要使已经训练好的网络模型能够在 CPU、GPU 和 <...

隐私计算 FATE - 多分类神经网络算法测试

一、说明 本文分享基于 Fate 使用 横向联邦 神经网络算法 对 多分类 的数据进行 模型训练,并使用该模型对数据进行 多分类预测。 关于 Fate 的核心概念、单机部署、训练以及预测请参考以下相关文章: 《隐私计算 FATE - 关键概念与单机部署指南》《隐私计算 FATE - 模型训练》《隐私计算 FATE - 离线预测》 二、准备训练数据 上传到 Fate 里的数据有两个字段名必需是规定的,分别...

深度学习基础--神经网络(4)参数更新策略,梯度法

−η∂x1​∂f​(4.7) η \eta η:学习率,决定在一次学习中,应该学习多少,在多大程度上更新参数。 学习率需要事先确定为某个值,比如0.01或0.001。类似这样人工设定的参数叫超参数 在神经网络的学习中,一般会一边改变学习率的值,一边确认学习是否正确进行了。 梯度下降法代码实现: import numpy as np def function_g(x): """f(x0, x1) = x0 ...

卷积神经网络基本概念

卷积神经网络基本概念 1. 感受野2. 卷积核3. 特征图【feature map】4. 通道【channel】5. 填充【padding】6. 步长【stride】7. 池化【pooling】8. dropout 数字1处:一个圈表示一个神经元数字2处:一个圈表示一个神经元,圈的大小表示感受野的大小 1. 感受野 感受野:表示扫描图片的范围大小感受野越大,图片扫描的范围越大,感受野越小,图片扫描的范围...

SCA算法优化脉冲耦合神经网络的图像自动分割(Matlab代码实现)

🍁🥬🕒摘要🕒🥬🍁 为了有效提升多源图像融合质量,提出了应用剪切波变换和脉冲耦合神经网络的图像融合方法。利用有限离散剪切波变换将图像分解为高频和低频子带,并采用小波变换二次分解低频子带;选取脉冲耦合神经网络的高频分量融合规则获取高频子带系数;利用剪切波逆变换融合多源图像高频与低频子带系数,得到最终融合图像。实验结果表明,所提出的方法融合后图像具有较优的互信息量、信息熵、加权融合质量指数、边缘信息传递量,融...

菜菜学paddle第五篇:卷积神经网络概念深度解析

此,计算机视觉也通常被叫做机器视觉,其目的是建立能够从图像或者视频中“感知”信息的人工系统。 对人类来说,识别猫和狗是件非常容易的事。那么对计算机来说,如何让计算机也能像人一样看懂周围的世界呢? 卷积神经网络的定义: 1、数学定义: “卷积神经网络(Convolutional Neural Networks, CNN)是一类包含卷积计算且具有深度结构的前馈神经网络(Feedforward Neural N...

DRU-Net--一种用于医学图像分割的高效深度卷积神经网络

seNet两个网络的启发而提出的。与ResNet相比本文的方法增加了额外的跳跃连接,但使用的模型参数要比DenseNet少的多。 基于先前的研究,由于其以多尺度方式捕获特征的能力,编码器-解码器的深度神经网络大多通过集成复杂的网络块(例如DenseNet和attentionNet)来实现更好的性能。然后这往往需要更多的参数。 方法 在本文的方法中,除了原始的UNet之外,每一层都增加了一个BN操作,通过使...

同构和异构经典图神经网络汇总+pytorch代码

收集一些讲解比较好的博客或者知乎文档,以及对应的代码 1、同构图神经网络-GCN/GAT/GraphSAGE 图卷积:从GCN到GAT、GraphSAGE图卷积:从GCN到GAT、GraphSAGE GCN - Semi-Supervised Classification with Graph Convolutional Networks 用图卷积进行半监督节点分类 ICLR 2017 GAT - Gr...

神经网络的基本工作原理——机器学习

目录 ​编辑 一、实验内容 二、实验过程 1、算法思想 2、算法原理 3、算法分析 三、源程序代码 四、运行结果及分析  五、实验总结 一、实验内容 掌握神经元细胞的数学模型;理解并掌握神经网络的训练过程;理解并掌握神经网络中的矩阵运算;理解三大概念-反向传播,梯度下降,损失函数;理解神经网络的主要功能。二、实验过程 1、算法思想         人工神经网络是由简单神经元经过相互连接形成网状结构,通过...
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