BN介绍:卷积神经网络中的BatchNorm

一、BN介绍 1.原理 在机器学习中让输入的数据之间相关性越少越好,最好输入的每个样本都是均值为0方差为1。在输入神经网络之前可以对数据进行处理让数据消除共线性,但是这样的话输入层的激活层看到的是一个分布良好的数据,但是较深的激活层看到的的分布就没那么完美了,分布将变化的很严重。这样会使得训练神经网络变得更加困难。所以添加BatchNorm层,在训练的时候BN层使用batch来估计数据的均值和方差,然后...

基于SFLA算法的神经网络优化matlab仿真

目录 1.程序功能描述 2.测试软件版本以及运行结果展示 3.核心程序 4.本算法原理 4.1 SFLA的基本原理 4.2 神经网络优化 5.完整程序 1.程序功能描述        基于SFLA算法的神经网络优化。通过混合蛙跳算法,对神经网络的训练进行优化,优化目标位神经网络的训练误差,通过优化,使得训练误差越来越小,从而完成神经网络权值的优化。 2.测试软件版本以及运行结果展示 MATLAB2022a...

【深度学习】S3 线性神经网络 P1 线性回归(未完)

目录 线性回归基本元素基本名词线性模型 机器学习领域,大多数任务最终的目标都是预测。而预测的结果大致分为两大类,一种是需要估计连续数值的回归预测,另一种是确定离散类别的分类预测。本节博文将围绕线性回归内容。 线性回归基本元素 基本名词 线性回归中,自变量 x \mathbf{x} x 与因变量 y y y 之间的关系是线性的, y y y 可以表示为 x \mathbf{x} x 中元素的加权和。 开发...

使用浅层神经网络进行模式识别

目录 定义问题 使用神经网络模式识别进行模式识别 使用命令行函数进行模式识别 选择数据 选择训练算法 创建网络 划分数据 训练网络 测试网络 查看网络 分析结果 后续步骤         除了函数拟合,神经网络也擅长识别模式。         例如,假设要根据细胞大小、肿块厚度、有丝分裂等特征的均匀性将肿瘤分为良性或恶性。有699个样本,相关特征有9项,并且这些案例已正确分类为良性或恶性。 与函数拟合一样...

回归预测模型:MATLAB神经网络回归模型

1.神经网络回归模型的基本原理 神经网络是一种由节点(或称为“神经元”)和边组成的网络结构,用于模拟人脑分析和处理信息的方式。在回归问题中,神经网络旨在预测一个连续值的输出,基于给定的一组输入特征。 一个基本的神经网络包括输入层、隐藏层(一个或多个)、和输出层。每个层包含若干神经元,相邻层之间的神经元通过权重连接。网络通过调整这些权重,来学习输入数据与输出数据之间的关系。 在训练过程中,神经网络使用一种...

神经网络:卷积神经网络中的BatchNorm

一、BN介绍 1.原理 在机器学习中让输入的数据之间相关性越少越好,最好输入的每个样本都是均值为0方差为1。在输入神经网络之前可以对数据进行处理让数据消除共线性,但是这样的话输入层的激活层看到的是一个分布良好的数据,但是较深的激活层看到的的分布就没那么完美了,分布将变化的很严重。这样会使得训练神经网络变得更加困难。所以添加BatchNorm层,在训练的时候BN层使用batch来估计数据的均值和方差,然后...

多尺度神经网络新一代创新!精度与速度完美平衡,实现多领域应用落地

多尺度神经网络的设计通常基于对频率原则的理解,目的是为了解决高频成分学习慢的问题。这些网络通过特殊设计,比如给高频成分加更多的权重或者将高频成分平移到低频,来提高学习效率。 为了满足在不同层次上理解和处理数据的需求,多尺度神经网络包含了各种网络结构,常见的多尺度神经网络类型有:多尺度图神经网络、多尺度卷积神经网络、多尺度注意力神经网络、多尺度特征融合网络等。其关键优势在于它们能够整合来自不同尺度的信息,从...

基于卷积神经网络的图像去噪

目录 背影 卷积神经网络CNN的原理 卷积神经网络CNN的定义 卷积神经网络CNN的神经元 卷积神经网络CNN的激活函数 卷积神经网络CNN的传递函数 基于卷积神经网络的图像去噪 完整代码:基于卷积神经网络的图像去噪.rar资源-CSDN文库 https://download.csdn.net/download/abc991835105/88869565 基本结构 主要参数 MATALB代码 结果图 展...

CIFAR-10数据集详析:使用卷积神经网络训练图像分类模型

dictdict = unpickle('D:\PycharmProjects\model-fuxian\CIFAR\cifar-10-batches-py\data_batch_1') 4.卷积神经网络训练 此处参考:传送门 1.指定GPU gpus = tf.config.experimental.list_physical_devices('GPU')tf.config.experimenta...

【自然语言处理】P4 神经网络基础 - 激活函数

igmoidTanhReLUSoftmax 本节博文介绍四大激活函数,Sigmoid、Tanh、ReLU、Softmax。 激活函数 为什么深度学习需要激活函数? 博主认为,最重要的是 引入非线性。 神经网络是将众多神经元相互连接形成的网络。如果神经元没有激活函数,那么网络模型都将退化成为线性模型,从而失去了处理非线性问题的能力。非线性问题,如视觉识别、语音识别、图像识别等等。 当神经网络具有处理非线性的...
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