使用神经网络完成多分类任务（以MNIST手写数据集为例）
第一部分：案例描述 使用神经网络进行多分类问题（一个输入层1x784（28x28像素的图像展平后的维度），一个输出层784x10(对应于MNIST数据集中的10个类别（数字0到9)） 训练过程中使用的损失函数为交叉熵损失函数 优化器使用的是随机梯度下降优化器SGD 第二部分：代码实现 （1）导包 #第一部分：导包import torchimport torchvisionfrom matplotli...
优化神经网络的计算密集度
在神经网络模型设计和优化过程中，计算密集度低的模型容易导致 GPU 或其他硬件资源的利用率低下，从而影响训练和推理效率。为了解决这一问题，我们可以从多个角度入手，提升计算密集度，最大化硬件利用率。本文将总结如何优化神经网络的计算密集度，提升硬件（如 GPU、NPU 等）性能。 1. 增加计算密集度 计算密集度可以通过提升模型的复杂度和引入更多计算操作来提升，具体方法如下： 1.1 提高模型复杂度 增加模...
【新闻文本分类识别】Python+卷积神经网络算法+人工智能+深度学习+算法模型+文本处理
种中文文本数据集（“体育类”, “财经类”, “房产类”, “家居类”, “教育类”, “科技类”, “时尚类”, “时政类”, “游戏类”, “娱乐类”），然后基于TensorFlow搭建CNN卷积神经网络算法模型。通过对数据集进行多轮迭代训练，最后得到一个识别精度较高的模型，并保存为本地的h5格式。然后使用Django开发Web网页端操作界面，实现用户上传一段文本识别其所属的类别。 二、系统效果图片展...
【车辆车型识别】Python+卷积神经网络算法+深度学习+人工智能+TensorFlow+算法模型
片识别其类型。 二、系统效果图片展示 三、演示视频 and 完整代码 and 安装 地址：https://www.yuque.com/ziwu/yygu3z/sem38n5ssorbg8g7 四、卷积神经网络算法介绍 卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNNs）在图像识别领域具有显著的特点： 局部感知能力：通过卷积层，CNN能够捕捉图像的局部特征，如边缘和纹理信息...
机器学习笔记（五）--神经网络
组成，输入层传递信号给输出层，输出层是M-P神经元。只有输出层进行激活函数处理，拥有一层功能神经元。不能解决异或、非线性可分的问题。 多层网络：隐藏层和输出层均拥有激活函数的功能神经元。 PS：常见的神经网络是层级结构，即每层神经元与下一层神经元互连，神经元之间不存在同层连接，也不存在跨层连接，也称为多层前馈神经网络。前馈是指网络拓扑结构上不存在环或者回路。 神经网络的学习过程，就是学习连接权值和阈值的过...
2024年诺贝尔物理学奖授予机器学习与神经网络：变革、应用与展望
2024年诺贝尔物理学奖授予机器学习与神经网络：变革、应用与展望 一、引言 2024年诺贝尔物理学奖公布，获奖者为约翰·霍普菲尔德 (John Hopfield)与杰弗里·辛顿（Geoffrey Hinton），以表彰他们“在人工神经网络机器学习方面的基础性发现和发明”（for foundational discoveries and inventions that enable machine lea...
机器学习与神经网络：从研究工具到诺贝尔物理学奖的突破
目录 前言1. 诺贝尔物理学奖：从自然世界到数字世界的转变1.1 历史上的诺贝尔物理学奖：传统科学的圣殿1.2 为什么是机器学习与神经网络？ 2. 机器学习与神经网络：为何如此重要？2.1 从科学研究到工业应用2.2 神经网络与大规模数据的融合 3. 机器学习与物理学的融合：未来的无限可能3.1 物理学中的机器学习：从工具到伙伴3.2 神经网络的物理启示：从微观到宏观 4. 未来展望：人类智能与机器智能...
神经网络的数学原理
目录 🚀1.神经网络的背景及意义 🍀🍀1.1 神经网络的发展历史 🍀🍀1.2 神经网络对人工智能发展的作用 🍀🍀1.3 神经网络给人工智能带来的挑战 🚀2.神经网络的数学原理的内涵 🍀🍀2.1 研究意义 🍀🍀2.2 分析视角 🍀🍀2.3 基本框架 🍀🍀2.4 研究趋势 🚀3.神经网络的传统理论 🍀🍀3.1 表达能力 🍀🍀3.2 泛化能力 🍀🍀3.3 优化能力 🚀4.前沿发展 🍀🍀4.1 对自适...
神经网络之卷积篇：详解三维卷积（Convolutions over volumes）
注绿色或者蓝色通道也是可行的。再注意一下这个卷积立方体，一个6×6×6的输入图像卷积上一个3×3×3的过滤器，得到一个4×4的二维输出。现在已经了解了如何对立方体卷积，还有最后一个概念，对建立卷积神经网络至关重要。就是，如果不仅仅想要检测垂直边缘怎么办？如果同时检测垂直边缘和水平边缘，还有45°倾斜的边缘，还有70°倾斜的边缘怎么做？换句话说，如果想同时用多个过滤器怎么办？让这个6×6×3的图像和这...
模型 神经网络（通俗解读）
系列文章 分享 模型，了解更多👉 模型_思维模型目录。仿脑智能，深度学习，精准识别。 1 神经网络的应用 1.1 鸢尾花分类经典问题 神经网络的一个经典且详细的经典应用是鸢尾花分类问题 。主要是通过构建一个神经网络模型来自动区分不同类型的鸢尾花。具体来说，鸢尾花分为三种类别：狗尾巴、杂草和小腹肌。为了实现这一分类任务，首先收集了花朵的四种特征值，包括花萼长、花萼宽、花瓣长和花瓣宽。这些特征值与花朵的具体类...