PyTorch上搭建简单神经网络实现回归和分类的示例
本文介绍了PyTorch上搭建简单神经网络实现回归和分类的示例，分享给大家，具体如下：一、PyTorch入门1. 安装方法登录PyTorch官网，http://pytorch.org，可以看到以下界面：按上图的选项选择后即可得到Linux下conda指令：conda install pytorch torchvision -c soumith目前PyTorch仅支持MacOS和Linux，暂不支持Windows。安装...
2024-01-10神经网络的Scilab
认识我试着运行这个例子，它采用神经网络工具箱的Scilab https://burubaxair.wordpress.com/2014/03/12/artificial-neural-networks-in-scilab/神经网络的Scilab这是代码：T = [ 1 1 1 1 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 ]'; U = [ 1 0 0 0 1 1 0 0 0 1 1 0 0 0 1 1 0 0 0 1 1 0...
2024-01-10
C++实现神经网络框架SimpleNN的详细过程
目录Features DependenciesPlatformTo DoUsageSimpleNN is a simple neural network framework written in C++.It can help to learn how neural networks work.源码地址：https://github.com/Kindn/SimpleNNFeaturesConstruct neural networks.Configure optimizer and loss layer f...
2024-01-10Numpy实现卷积神经网络(CNN)的示例
import numpy as npimport sysdef conv_(img, conv_filter): filter_size = conv_filter.shape[1] result = np.zeros((img.shape)) # 循环遍历图像以应用卷积运算 for r in np.uint16(np.arange(filter_size/2.0, img.shape[0]-filter_size/2.0+1)): for c in np.uint16(np.arange(f...
2024-01-10神经网络训练采用gpu设置的方式
在定义图结构之前不用加入gpu：0，只有在session中计算之前在加入，否则的话会提示不能使用gpu保存模型等问题。 with tf.device( '/gpu:0' ):补充：关于应用gpu训练神经网络的注意事项对于GPU来说，一定要注意的是，要分别在两个GPU上，或者不同时的在一个GPU上运行train和evaluation的部分，否则限于GPU...
2024-01-10
C++实现神经BP神经网络
本文实例为大家分享了C++实现神经BP神经网络的具体代码，供大家参考，具体内容如下BP.h#pragma once#include<vector>#include<stdlib.h>#include<time.h>#include<cmath>#include<iostream>using std::vector;using std::exp;using std::cout;using std::endl;class BP{private: int studyNum;//允许学习次数 double h;//...
2024-01-10
神经网络全连接层（1）
接下来聊一聊现在大热的神经网络。最近这几年深度学习发展十分迅速，感觉已经占据了整个机器学习的“半壁江山”。各大会议也是被深度学习占据，引领了一波潮流。深度学习中目前最火热的两大类是卷积神经网络（CNN）和递归神经网络（RNN），就从这两个模型开始聊起。当然，这两个模型所涉...
2024-01-10什么是神经网络？
神经网络是一系列算法，通过模仿人脑运作方式的过程，努力识别一组记录中的基本关系。在这种方法中，神经网络定义了神经元系统，无论是有机的还是人工的。神经网络是仿照认知系统中的（假设）学习过程和大脑的神经功能建模的分析技术，并且能够在实施所谓的从现有的学习过程后从其他观察...
2024-01-10神经网络调试入门
以下建议主要针对神经网络的初学者，它是基于我的经验对工业界和斯坦福的神经网络新手给出的建议。神经网基本上比大多数程序更难调试，因为大多数神经网络错误不会导致类型错误或运行时间错误。他们只是导致神经网络难以收敛。特别是当你刚接触这个的时候，它可能会让你非常沮丧！但是一...
2024-01-10
C++实现简单BP神经网络
本文实例为大家分享了C++实现简单BP神经网络的具体代码，供大家参考，具体内容如下实现了一个简单的BP神经网络使用EasyX图形化显示训练过程和训练结果使用了25个样本，一共训练了1万次。该神经网络有两个输入，一个输出端下图是训练效果，data是训练的输入数据，temp代表所在层的输出，target...
2024-01-10
神经网络在分类中有何用处？
神经网络是一系列算法，旨在通过模仿人脑工作方式的过程来识别一组数据中的基本关系。在这种方法中，神经网络定义了有机的或人工的神经元系统。神经网络是在认知系统中的（假设的）学习过程和大脑的神经功能之后建模的分析技术，并且能够在实施所谓的从现有的学习过程之后从其他观察中预...
2024-01-10
机器学习之神经网络简介：剖析
如果您还记得特征组合这一单元的话，就会发现以下分类问题属于非线性问题：图 1.非线性分类问题。“非线性”意味着您无法使用形式为b + w_1x_1 +w_2x_2的模型准确预测标签。也就是说，“决策面”不是直线。之前，我们了解了对非线性问题进行建模的一种可行方法-特征组合。现在，请考虑以下数...
2024-01-10神经网络有哪些应用？
神经网络是一系列算法，通过模仿人脑操作技术的过程，努力识别一组数据中的基本关系。从这个意义上说，神经网络指的是有机或人工神经元系统。神经网络几乎适用于预测变量（独立变量、输入）和预测变量（依赖变量、输出）之间存在关系的所有情况，即使这种关系非常复杂并且不容易用通常的...
2024-01-10
卷积神经网络协同推断仿真系统
随着移动云计算和边缘计算的快速发展，以及人工智能的广泛应用，产生了边缘智能 (Edge Intelligence) 的概念。深度神经网络(例如CNN)已被广泛应用于移动智能应用程序中，但是移动设备有限的存储和计算资源无法满足深度神经网络计算的需求。神经网络压缩与加速技术可以加速神经网络的计算，例如剪...
2024-01-10PyTorch上实现卷积神经网络CNN的方法
一、卷积神经网络卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork，CNN）最初是为解决图像识别等问题设计的，CNN现在的应用已经不限于图像和视频，也可用于时间序列信号，比如音频信号和文本数据等。CNN作为一个深度学习架构被提出的最初诉求是降低对图像数据预处理的要求，避免复杂的特征工程。在卷积神...
2024-01-10
一个艺术风格化的神经网络算法
效果图快读a 图的 style 和 p 图的 content 进行融合，得到第三幅图 x代价函数 Loss正文对于好的艺术，尤其是画作，人们掌握了通过在内容和风格中构成复杂的影响来创造独特的视觉体验的技能。因此这个过程的算法基础是未知的而且不存在任一人工系统有同样的能力。但是，在其他基于视觉概念...
2024-01-10
修改一个像素，就能让神经网络识别图像出错
用于识别图片中物体的神经网络可以被精心设计的对抗样本欺骗，这个问题目前在计算机视觉领域备受关注。此前，生成对抗样本通常需要向原图片中加入一些特定的噪点（参见：经得住考验的「假图片」：用 TensorFlow 为神经网络生成对抗样本）。然而最近，日本九州大学的 Su Jiawei 等人发表的研究证...
2024-01-10
图表示学习：图神经网络框架
这是图表示学习(representation learning)的第三部分——图神经网络框架，主要涉及PyG [ICLR workshop’19]、DGL [ICLR’19]、Euler、NeuGraph [ATC’19]和AliGraph [VLDB’19]五个框架。除了NeuGraph没有开源外，其他框架都已开源。PyGDGLEulerNeuGraphAliGraphDortmundNYUAlibabaPKUAlibabaICLR workshop’19ICLR’19N/AATC’19VLDB’19...
2024-01-10
图表示学习：图神经网络
这是图表示学习(representation learning)的第二部分——图神经网络(graph neural network, gnn)，主要涉及GCN [ICLR’17]、GraphSAGE [NeurIPS’17]、GAT [ICLR’18]和C&S [Arxiv:2010.13993]三篇论文。关于图数据挖掘/表示学习的内容强烈建议去看Stanford Jure Leskovec的Tutorial - Representation Learning on Networks (WWW’18)。前一...
2024-01-10
图表示学习：图神经网络加速器
这是图表示学习(representation learning)的第四部分——图神经网络加速器，主要涉及HyGCN [HPCA’20]和GraphACT [FPGA’20]两篇文章。目前（截止至2020年3月10日），图神经网络加速器的文章共3篇，除了上述两篇还有DAC’20一篇尚未放出全文。之所以大部分加速器都做成推理引擎，是因为推理端好做，只有前...
2024-01-10
基于神经网络的图像风格迁移研究
只是图像风格迁移没有模型训练！！！！！！！！！！！！！！！！干货满满话不多说直入主题 上链接：https://pan.baidu.com/s/1_BM62MkA6jY_Tkwoca-Lsw 提取码：tzac环境：win10 CUDA10.0、 cuDNN7.4（如果用cpu训练这两个都不用装直接运行就好了）、tensorflow-gpu 1.14 还有numpy什么的啦具体报错安装对应的包就...
2024-01-10
一维卷积神经网络池化后为什么特征图没有减少？
小弟刚接触卷积神经网络，用mnist数据集练手，想将其展成一维向量输入，训练时发现对其进行池化操作后特征图的shape没有变化，不知道有没有大神指导一下，以下是代码，还有请问和tf的版本有关吗，因为看到tf的网站上api有版本之分，旧版本没有tf.nn.max_pool1d这个函数，不知道是否有关系？def max_pool_1x2(x): return tf.nn.max_pool1d(x...
2024-02-29numpy实现神经网络反向传播算法的步骤
一、任务实现一个4 层的全连接网络实现二分类任务，网络输入节点数为2，隐藏层的节点数设计为：25,50,25，输出层2 个节点，分别表示属于类别1 的概率和类别2 的概率，如图所示。我们并没有采用Softmax 函数将网络输出概率值之和进行约束，而是直接利用均方差误差函数计算与One-hot 编码的真实标签...
2024-01-10python实现神经网络感知器算法
现在我们用python代码实现感知器算法。# -*- coding: utf-8 -*-import numpy as npclass Perceptron(object): """ eta:学习率 n_iter:权重向量的训练次数 w_：神经分叉权重向量 errors_：用于记录神经元判断出错次数 """ def __init__(self, eta=0.01, n_iter=2): self.eta = eta self.n_iter = n_iter pass def fit(self, X, ...
2024-01-10python实现简单神经网络算法
python实现简单神经网络算法，供大家参考，具体内容如下python实现二层神经网络包括输入层和输出层import numpy as np #sigmoid function def nonlin(x, deriv = False): if(deriv == True): return x*(1-x) return 1/(1+np.exp(-x)) #input dataset x = np.array([[0,0,1], [0,1,1], [1,0,1],...
2024-01-10
70行Java代码实现深度神经网络算法分享
对于现在流行的深度学习，保持学习精神是必要的――程序员尤其是架构师永远都要对核心技术和关键算法保持关注和敏感，必要时要动手写一写掌握下来，先不用关心什么时候用到――用不用是政治问题，会不会写是技术问题，就像军人不关心打不打的问题，而要关心如何打赢的问题。程序员如何...
2024-01-10
