神经网络

[toc] 标题：31. 【神经网络】基于自编码器的神经网络 在介绍神经网络之前，我想先简单介绍一下人工智能和机器学习的概念。人工智能是计算机程序和人类智能的集成，通过利用计算机处理数据、学习和决策，实现自主思考和行动。机器学习是人工智能的一个分支，通过对大量数据进行学习和分析，让计算机自动从数据中 ......

[toc] 54. 【深度学习】基于循环神经网络的数据挖掘和分类 ## 1. 引言 近年来，深度学习在数据挖掘和分类领域的应用日益广泛。其核心思想是将传统机器学习算法中的数据输入到神经网络中进行多层计算和反向传播，从而得到更准确的预测结果。循环神经网络是深度学习中的一个重要分支，其主要的特点是能够处 ......

## 一、介绍 垃圾识别系统，使用Python作为主要开发语言，基于深度学习TensorFlow框架，搭建卷积神经网络算法。并通过对5种垃圾数据集进行训练，最后得到一个识别精度较高的模型。并基于Django，开发网页端操作平台，实现用户上传一张垃圾图片识别其名称。 ## 二、效果展示 ![16837 ......

## 一、介绍 使用Python作为主要开发语言，基于深度学习TensorFlow框架，搭建卷积神经网络算法。并通过对数据集进行训练，最后得到一个识别精度较高的模型。并基于Django，开发网页端操作平台，实现用户上传一张图片识别其名称。 ## 二、效果展示 ![1683898509301-2259 ......

## 一、背景 花朵识别系统，基于Python实现，深度学习卷积神经网络，通过TensorFlow搭建卷积神经网络算法模型，并对数据集进行训练最后得到训练好的模型文件，并基于Django搭建可视化操作平台。 在当今信息化社会，图像识别技术在各种领域都展现出了重要的应用价值，包括医学影像分析、自动驾驶 ......

## 一、介绍 文本分类系统，使用Python作为主要开发语言，通过TensorFlow搭建CNN卷积神经网络对十余种不同种类的文本数据集进行训练，最后得到一个h5格式的本地模型文件，然后采用Django开发网页界面，实现用户在界面中输入一段文字，识别其所属的文本种类。 在我们的日常生活和工作中，文 ......

本文由gpt4辅助撰写（gptschools.cn） 神经网络是一种模仿人脑神经元工作原理的计算模型，用于实现机器学习和人工智能系统。它由一系列相互连接的神经元（也称为节点或单元）组成，这些神经元组织成不同的层。神经网络通常包括输入层、一个或多个隐藏层和输出层。每个节点根据其输入数据和相应的权重计算 ......

Classic networks： LeNet-5，针对灰度图像训练的 AlexNet VGG（VGG-16，16表示的是包含16个卷积层和全连接层；卷积层后面跟着可以压缩图像大小的池化层，池化层缩小图像的高度和宽度） ResNet（残差网络） ResNetws是由残差块构建的 看过程 在残差网络中 ......

过滤器、padding（6）、卷积步长（7）、三维卷积、池化层 神经网络的前几层如何检测边缘，有些后面的层可能检测到物体的部分，更靠后的一些层，可能检测到完整的物体 eg：给一个例子，可能首先检测图片中的垂直边缘，或者那你想检测水平边缘 这是6*6*1的灰度矩阵，不是6*6*3的，因为没有RGB三通 ......

## 一、介绍 鸟类识别系统，使用Python作为主要开发语言，基于深度学习TensorFlow框架，搭建卷积神经网络算法。并通过对数据集进行训练，最后得到一个识别精度较高的模型。并基于Django框架，开发网页端操作平台，实现用户上传一张图片识别其名称。 数据集选自加州理工学院200种鸟类数据集 ......

## 一、介绍 蔬菜识别系统，使用Python作为主要开发语言，基于深度学习TensorFlow框架，搭建卷积神经网络算法。并通过对数据集进行训练，最后得到一个识别精度较高的模型。并基于Django框架，开发网页端操作平台，实现用户上传一张图片识别其名称。 ## 二、效果图片 ![img_06_22 ......

## 一、介绍 手写数字识别系统，使用Python语言，基于TensorFlow搭建CNN卷积神经网络算法对数据集进行训练，最后得到模型，并基于FLask搭建网页端界面，基于Pyqt5搭建桌面端可视化界面。 ## 二、效果展示 ![img_06_20_13_35_27](http://zwgroup ......

深度学习单通道语音分离代码，卷积神经网络，torch代码。可以跑通的代码。语音分离，深度学习，分离两个人的单通道语音。ID:4850607593622211 ......

Tricks ▪ Early Stopping ▪ Dropout ▪ Stochastic Gradient Descent # 1 Early stopping 我们走到最大指的时候我们可以提交stop掉，防止它overfitting。 ![image](https://img2023.cnbl ......

▪ momentum（动量，惯性） ▪ learning rate decay # 1 momentum  分 ......

# 1 过拟合和欠拟合 线性模型  非线性模型 ![image](https://img2023.cnb ......

# 1 数据集：  这个照片很模糊，大小只有[32,32]，所以我们预测的结果也不是很好。 # 2 自定义 ......

一般情况下有三种方式： ▪ save/load weights(只保存网络的参数，状态不管) ▪ save/load entire model（把所有的状态都保存） ▪ saved_model（交给工厂的时候可以用，可以跨语言） # 1 save/load weights 比如说你的网络里面有[w1 ......

▪ keras.Sequential ▪ keras.layers.Layer ▪ keras.Model # 1 keras.Sequential ![image](https://img2023.cnblogs.com/blog/1914163/202306/1914163-2023061900 ......

[toc] 神经网络的应用领域研究 随着人工智能的不断发展，神经网络逐渐成为人工智能领域的重要组成部分。神经网络是一种基于人脑神经元连接方式的计算模型，可以模拟人脑神经元之间的相互作用，从而实现人工智能任务。神经网络的应用领域非常广泛，下面我们将对神经网络的应用领域进行研究。 一、机器学习 机器学习 ......

[toc] 文章标题：《17. "机器学习中的神经网络：如何创建强大的模型并解决复杂的问题"》 文章背景介绍：随着人工智能技术的快速发展，神经网络已经成为机器学习领域中最受欢迎的模型之一。神经网络是一种基于深度学习的技术，能够通过多层神经元来学习和提取特征，从而实现复杂的分类、回归和聚类等任务。在实 ......

一.数据的加载： ``` (x, y), (x_test, y_test) = datasets.fashion_mnist.load_data() print(x.shape, y.shape) ``` ![image](https://img2023.cnblogs.com/blog/19141 ......

首先这个是链式法则：  ![image](https://img2023.cnblogs.com/blog ......

 # 1 Basic Rule ![image](https://img2023.cnblogs.com/ ......

# 1 单输出感知机  ![image](https://img2023.cnblogs.com/blog ......

# 1 梯度下降简介 ## 1.1 什么是梯度下降  梯度是一个向量 ![image](https:// ......

前言 人工神经网络（Artificial neural networks，ANNs）被广泛认为诞生于 20 世纪四五十年代，其核心理论可以追溯到 19 世纪初 Adrien-Marie Legendre 发明的最小二乘法，而在今天，经过了半个世纪互联网和计算机技术的迅猛发展，这片耕耘良久的沃土重新掀 ......

▪ MSE ▪ Cross Entropy Loss(针对分类问题) ▪ Hinge Loss  # 1 ......

这里的输出方式有这几种：  # 1 𝑦∈𝑅^d ▪ linear regression(线性回归) ......

本文是文章 [A Gentle Introduction to Graph Neural Networks](https://distill.pub/2021/gnn-intro/) 的个人笔记，强烈建议大家去体验原文的交互式阅读，以及李沐老师的[讲解](https://www.bilibili.c ......