卷积神经网络是一种专门用来处理
前馈神经网络、BP神经网络、卷积神经网络的区别与联系
2、BP神经网络：是一种按照误差逆向传播算法训练的多层前馈神经网络。3、卷积神经网络：包含卷积计算且具有深度结构的前馈神经网络。二、作用不同 1、前馈神经网络：结构简单，应用广泛，能够以任意精度逼近任意连续函数及平方可积函数．而且可以精确实现任意有限训练样本集。2、BP神经网络：具有很强的非线性...
什么是神经网络
神经网络（neural network）是一种模拟人脑神经思维方式的数据模型，神经网络有多种，包括BP神经网络、卷积神经网络，多层感知器MLP等，最为经典为神经网络为多层感知器MLP（Multi-Layer Perception），SPSSAU默认使用该模型。类似其它的机器学习模型（比如决策树、随机森林、支持向量机SVM等），神经网络模型构...
叙述试验的背景、理论基础和目的
然而，随着机器学习算法的广泛应用，也出现了一些重要的问题，例如：如何保证机器学习算法的鲁棒性，如何防止过拟合等问题。因此，对于机器学习算法的研究和改进，具有重要的理论和实践意义。理论基础：本实验的主要理论基础是机器学习中的神经网络和深度学习理论。神经网络是一种模拟人类神经系统的计算模型，由...
一文看懂四种基本的神经网络架构
刚刚入门神经网络,往往会对众多的神经网络架构感到困惑,神经网络看起来复杂多样,但是这么多架构无非也就是三类,前馈神经网络,循环网络,对称连接网络,本文将介绍四种常见的神经网络,分别是CNN,RNN,DBN,GAN。通过这四种基本的神经网络架构,我们来对神经网络进行一定的了解。 神经网络是机器学习中的一种模型,是一种模仿动...
GCN图卷积网络入门详解
(图片来自[1]) 如果能以某种方式同时得到图的节点特征和结构信息作为输入,让机器自己去判断哪些信息是有用的,那就更好了。 这也是为什么我们需要图表示学习的原因。 我们希望图能够自己学习 "特征工程"。(图片来自[1]) 论文:基于图神经网络的半监督分类 (2017)[3] GCN是一种卷积神经网络,它可以直接在图上...
哪些算法通常用于解决深度学习问题
语音识别深度学习的发展使语音识别有了很大幅度的效果提升，类似于在计算机视觉中处理图像数据一样，深度学习中将声音转化为特征向量，然后对这些数字信息进行处理输入到网络中进行训练，得到一个可以进行语音识别的模型。深度学习模型是一种人工神经网络模型，通过多层非线性变换来实现高级别的抽象表达和学习。
神经网络的学习内容是什么?
神经网络的学习内容主要包括：感知机（perceptron）：是一种线性分类模型，能够解决二分类问题。多层感知机（multilayer perceptron, MLP）：是一种由多个感知机堆叠而成的神经网络模型，能够解决多分类问题。卷积神经网络（convolutional neural network, CNN）：是一种深度学习模型，能够自动学习数据的特征，并...
深度学习中的卷积网络到底怎么回事
深度学习的概念源于人工神经网络的研究。含多隐层的多层感知器就是一种深度学习结构。深度学习通过组合低层特征形成更加抽象的高层表示属性类别或特征，以发现数据的分布式特征表示。深度学习的概念由Hinton等人于2006年提出。基于深信度网(DBN)提出非监督贪心逐层训练算法，为解决深层结构相关的优化难题带来...
图像分割:全卷积神经网络(FCN)详解
全卷积网络（Fully Convolutional Networks，FCN）是UC Berkeley的Jonathan Long等人于2015年在Fully Convolutional Networks for Semantic Segmentation一文中提出的用于图像语义分割的一种框架。虽然已经有很多文章介绍这个框架，我还是希望在此整理一下自己的理解。整体的网络结构分为两个部分：全卷积部分和反卷...
神经网络算法三大类
具体如下：1、多层感知机，一种前馈人工神经网络模型，其将输入的多个数据集映射到单一的输出的数据集上，也称为全连接神经网络。2、卷积神经网络核心是卷积层，是一类包含卷积计算且具有深度结构的前馈神经网络算法之一。3、残差收缩网络，残差收缩网络是卷积神经网络的改进，引入了软阈值化，更适合强噪...
柳江县国大回答： 卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)是一种前馈神经网络,它的人工神经元可以响应一部分覆盖范围内的周围单元,对于大型图像处理有出色表现.[1] 它包括卷积层(alternating convolutional layer)和池层(pooling layer). ...
古届17146204795问： 层有什么用处,以及是如何实现的 - ？
柳江县国大回答： 1.卷积神经网络简介 卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)是一种前馈神经网络,它的人工神经元可以响应一部分覆盖范围内的周围单元,对于大型图像处理有出色表现.[1] 它包括卷积层(alternating convolutional layer)和池...
古届17146204795问： 卷积神经网络和深度神经网络的区别是什么 - ？
柳江县国大回答： 卷积神经网络只是深度神经网络/深度学习的一种特殊形式而已.
古届17146204795问： 如何计算卷积神经网络中接受野尺寸 - ？
柳江县国大回答： #Compute input size that leads to a 1x1 output size, among other things# [filter size, stride, padding]convnet =[[11,4,0],[3,2,0],[5,1,2],[3,2,0],[3,1,1],[3,1,1],[3,1,1],[3,2,0],[6,1,0]] layer_name = ['conv1','pool1','conv2','pool2','conv3','conv4','conv5','pool5...
古届17146204795问： 卷积神经网络 连接表是怎么定义的 - ？
柳江县国大回答： 卷积神经网络就是将图像处理中的二维离散卷积运算和人工神经网络相结合.这种卷积运算可以用于自动提取特征,而卷积神经网络也主要应用于二维图像的识别.“深”的问题是一个不确定的概念,多少算深?有人认为除了输入层和输出层以...
