BatchNorm介绍：卷积神经网络中的BN
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...
【神经网络】火箭点火发射-诠释一场数据与学习的奇妙之旅
火箭点火发射来理解神经网络的故事细节 在一个充满科技气息的研究室里，一群科学家们正在忙碌地准备着一次重要的火箭点火发射。这次发射不仅是一次航天探索的壮丽征程，更是一场利用神经网络处理数据的智慧之旅。 在火箭发射的背后，神经网络扮演着至关重要的角色。它们就像一位富有经验的导师，通过学习和处理大量数据，为火箭发射提供精确的指导和决策支持。 故事从数据输入开始。在发射前，科学家们收集了大量的历史发射数据，包括...
基于蛙跳优化的神经网络数据预测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 5.完整程序 1.程序功能描述 通过蛙跳优化算法，优化神经网络的权值参数，然后使用优化后的神经网络模型对数据进行预测，输出预测曲线。 2.测试软件版本以及运行结果展示 MATLAB2022a版本运行 3.核心程序 .................................................
RTDETR 引入 UniRepLKNet：用于音频、视频、点云、时间序列和图像识别的通用感知大卷积神经网络 | DRepConv
大卷积神经网络（ConvNets）近来受到了广泛研究关注，但存在两个未解决且需要进一步研究的关键问题。1）现有大卷积神经网络的架构主要遵循传统ConvNets或变压器的设计原则，而针对大卷积神经网络的架构设计仍未得到解决。2）随着变压器在多个领域的主导地位，有待研究ConvNets在视觉以外领域是否也具有强大的通用感知能力。在本文中，我们从两个方面做出了贡献。1）我们提出了四个设计大卷积神经网络的架构指...
【人工智能大脑】仿生学与人工智能交汇：基于MP神经网络的精准农业实践
MP神经网络，即McCulloch-Pitts模型（MCP Model），是神经网络的早期形式之一，由Warren McCulloch和Walter Pitts在1943年提出。这个模型为现代人工神经网络的发展奠定了理论基础，并首次尝试模拟了生物神经元的工作原理。 MCP由来 深度学习的历史可以追溯到1943年，当时Walter Pitts(数学家)和Warren McCulloch(神经科学家)基于人...
IDCNN（迭代扩张卷积神经网络）在NLP-NER任务中的应用
IDCNN（迭代扩张卷积神经网络）在NLP-NER任务中的应用 IDCNN（Iterated Dilated Convolutional Neural Network）是一种特别设计的卷积神经网络（CNN），用于处理自然语言处理（NLP）中的序列标注问题，例如命名实体识别（NER）。IDCNN的关键特点是使用了扩张卷积（Dilated Convolution），这是一种可以增加感受野（即网络可以观察到的...
基于双向长短期神经网络的客流量预测，基于bilstm的客流量预测
目录 背影 摘要 LSTM的基本定义 LSTM实现的步骤 基于双向长短期神经网络的客流量预测，基于bilstm的客流量预测 完整代码： https://download.csdn.net/download/abc991835105/88768314 效果图 结果分析 展望 参考论文 背影 碳排放越来越受到重视，预测是一种比较难的预测，随机性比较大，长短期神经网络是一种改进党的RNN神经网络，克服了梯度爆...
Pytorch 与 Tensorflow对比学习 第3周：进阶主题 Day 15-16: 卷积神经网络（CNN）
第3周：进阶主题 Day 15-16: 卷积神经网络（CNN） 在这两天中，我专注于学习卷积神经网络（CNN）的基础知识，包括卷积层和池化层的工作原理以及它们在图像处理中的应用。 卷积神经网络基础： 卷积层：学习了卷积层如何通过滤波器（或称为核）提取图像的特征。每个滤波器负责捕捉图像中的不同特征。 激活函数：理解了ReLU（Rectified Linear Unit）作为激活函数在CNN中的广泛应用，用...
从规则到神经网络：机器翻译技术的演化之路
文章目录 从规则到神经网络：机器翻译技术的演化之路一、概述1. 机器翻译的历史与发展2. 神经机器翻译的兴起3. 技术对现代社会的影响 二、机器翻译的核心技术1. 规则基础的机器翻译（Rule-Based Machine Translation, RBMT）2. 统计机器翻译（Statistical Machine Translation, SMT）3. 神经机器翻译（Neural Machine Tr...
复现图神经网络（GNN）论文的过程以及PyTorch与TensorFlow对比学习
复现图神经网络（GNN）论文的过程通常包括以下几个步骤： 一、理解论文内容：首先彻底理解论文，包括其理论基础、模型架构、使用的数据集、实验设置和得到的结果。 二、获取或准备数据集：根据论文中描述的实验，获取相应的数据集。如果论文中使用的是公开数据集，通常可以直接从互联网上下载；如果是私有数据集，可能需要自己收集或生成类似的数据。 三、实现模型： 使用合适的深度学习框架（如PyTorch、TensorFl...