AutoEncoder 这是一种非监督学习方式，主要用于数据的降维或者特征的抽取。 Autoencoder 实际上跟普通的神经网络没有什么本质的区别，分为输入层，隐藏层和输出层。 autoencoder的意义在于学习的（通常是节点数更少的）中间coder层（最中间的那一层），这一层是输入向量的良好表 ...
分类：
其他好文 时间：
2020-08-28 14:36:04
阅读次数：
62
构建数据流程是实践过程中核心环节。熟悉pipeline的的构建过程，有助于理解不同代码的结构，也是实现自主创建网络的第一步。 使用Pytorch实现神经网络模型的一般流程包括：1，准备数据 2，定义模型 3，训练模型 4，评估模型 5，使用模型 6，保存模型。 1- 数据加载 在Pytorch中构建 ...
分类：
其他好文 时间：
2020-08-28 12:04:03
阅读次数：
58
Deeplearning4j实现CNN（卷积神经网络）原创liululee锅外的大佬5天前专注分享最新技术内容1.简述在本篇文章中，我们将使用Java中的Deeplearning4j库构建并训练一个卷积神经网络模型。有关如何设置库的更多信息，请参阅deeplearning4j入门.2.图像分类2.1.问题陈述（ProblemStatement）假设我们有一组图像。每个图像代表一个特定类的对象。此外
分类：
其他好文 时间：
2020-08-28 11:51:51
阅读次数：
82
循环神经网络 1. 绪论 基本应用： 机器翻译 股票预测 作词 模仿写论文、写代码 图像理解 视觉问答 与卷积神经网络相比 循环神经网络可以更好的处理具有时序关系的任务； 循环神经网络通过循环结构引入“记忆”的概念； 输出不仅依赖于输入，还依赖于“记忆” 将同一个结构循环利用 2.基本结构 2.1 ...
分类：
其他好文 时间：
2020-08-27 13:08:43
阅读次数：
50
循环神经网络往往应用于具有前后文关系的任务，比如语音识别，机器翻译，文本填空，股票预测，图像理解等等 RNN引入了时序的概念，有些类似于时序数字电路，由此具有记忆的能力 RNN的基本结构为 可以看到，最大的不同就是添加了记忆单元 整体结构为 不断地对 \(h_t\) 进行更新，使其具有记忆功能，其中 ...
分类：
其他好文 时间：
2020-08-27 13:04:16
阅读次数：
57
Keras是基于Tensorflow等底层张量处理库的高级API库。它帮我们实现了一系列经典的神经网络层（全连接层、卷积层、循环层等），以及简洁的迭代模型的接口，让我们能在模型层面写代码，从而不用仔细考虑模型各层张量之间的数据流动。 但是，当我们有了全新的想法，想要个性化模型层的实现，Keras的高 ...
分类：
其他好文 时间：
2020-08-25 18:43:23
阅读次数：
81
图神经网络的究竟有多强大？道翰天琼认知智能机器人平台API接口大脑为您揭秘。近年来，随着图神经网络在各个领域的火热应用，越来越多的学者试图从图论的角度对图神经网络的表达能力进行理论分析，并基于这些理论分析开发出了性能强大的模型。然而，在实际应用中，这些在理论上非常强大的模型的性能往往会受到计算复杂度等因素的限制。本文作者MichaelBronstein是一名来自帝国理工学院的教授，同时也是Twit
卷积神经网络（CNN）概述 Introduce 卷积神经网络（convolutional neural networks），简称CNN。卷积神经网络相比于人工神经网络而言更适合于图像识别、语音识别等任务。本文主要涉及卷积神经网络的概念介绍，首先介绍卷积神经网络相比于人工神经网络的优势，其次介绍卷积神 ...
分类：
其他好文 时间：
2020-08-15 23:57:30
阅读次数：
109
一、代码练习 完善HybridSN高光谱分类网络 HybridSN 高光谱分类 Roy, G. Krishna, S. R. Dubey, B. B. Chaudhuri HybridSN: Exploring 3-D–2-D CNN Feature Hierarchy for Hyperspect ...
分类：
其他好文 时间：
2020-08-15 22:38:06
阅读次数：
61
1、激活函数的概念 神经网络中的每个神经元节点接受上一层神经元的输出值作为本神经元的输入值，并将输入值传递给下一层，输入层神经元节点会将输入属性值直接传递给下一层（隐层或输出层）。在多层神经网络中，上层节点的输出和下层节点的输入之间具有一个函数关系，这个函数称为激活函数Activation Func ...
分类：
其他好文 时间：
2020-08-10 22:07:31
阅读次数：
67
