连接神经网络模型是一种多层感知机(MLP)，感知机的原理是寻找类别间最合理、最具有鲁棒性的超平面，最具代表的感知机是SVM支持向量机算法。神经网络同时借鉴了感知机和仿生学，通常来说，动物神经接受一个信号后会发送各个神经元，各个神经元接受输入后根据自身判断，激活产生输出信号后汇总从而实现对信息源实现识别、分类，一个典型的神经网络如下图所示：
卷积神经网络是深度学习中非常重要的一种神经网络模型，目前在图像识别、语音识别和目标检测等领域应用非常广泛。卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）是一种前馈神经网络，使用反向传播(Back Propagation，BP)算法进行训练。
如图1所示，假设输入到神经网络中的是一张大小为256*256的图像，第一层隐藏层的神经元个数为241*241。在只考虑单通道的情况下，全连接神经网络输入层到第一层隐藏层的连接数为，也就是说输入层到第一层隐藏层有个参数（1为偏置项参数个数）。而在卷积神经网络中，假设我们使用了一个大小为16*16的卷积核，则输入层到第一层隐藏层的连接数为，由于我们的卷积核是共享的，因此参数个数仅为个。有时候为了提取图像中不同的特征，我们可能会使用多个卷积核，假设这里我们使用了100个大小为16*16的卷积核，则输入层到第一层隐藏层的参数个数也仅为，这依然远远少于全连接神经网络的参数个数。
上一次我们讲述了人工智能的完整历史，自从图灵提出了“机器智能”，达特茅斯会议提出“人工智能”学科后，研究人员就开始活跃起来。
1、输入数据的空间信息丢失。这里指的是RGB通道间的数据具有关联性，但是将其展开为1维向量输入全连接神经网络时，这些信息会丢失。并且像素点之间的空间关系也会丢失。
这是专栏《AI初识境》的第2篇文章。所谓初识，就是对相关技术有基本了解，掌握了基本的使用方法。
深度学习中有许多框架，包括Tensorflow、PyTorch、Keras等，框架中实现了各种网络，并且可以自动求导，因此构建一个完整的网络只需要十几行代码。因为框架高度封装，因此我们无法知道底层的原理。为了更好地理解神经网络，本文使用numpy构建一个完整的神经网络，并实现反向传播和梯度下降算法，使用自己实现的神经网络训练一个分类模型。
深度学习是近年来兴起的一种机器学习方法，它通过模拟人脑神经网络的结构和功能，实现对大规模数据进行高效处理和学习。卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，简称CNN）是深度学习中最重要和最常用的算法之一，它在图像识别、计算机视觉和自然语言处理等领域取得了巨大的成功。
首先，来说一下卷积的概念，从数学角度来看，可以简单的认为卷积是一种数学运算，在通信领域，卷积也被应用在滤波上，因此通常将卷积和滤波同等看待，卷积核也经常被称为滤波器。
《Network in Network》简称NIN，出自颜水成老师团队，首次发表在arxiv的时间为2013年12月，至20190921引用量为2871（google scholar）。
大数据文摘转载自数据派THU 作者：陈之炎 本文让你读懂卷积神经网络。 2022年有专家曾经预测：在视觉领域，卷积神经网络(CNN)会和Transformer平分秋色。随着Vision Transformers (ViT)成像基准SOTA模型的发布， ConvNets的黎明业已到来，这还不算：Meta和加州大学伯克利分校的研究认为， ConvNets模型的性能优越于ViTs。 在视觉建模中，虽然Transformer很快取代了递归神经网络，但是对于那些小规模的ML用例， ConvNet的使用量会出现陡降。而
一张图片在计算机中是以三个独立的矩阵存储的，对应于下图中的红色，绿色和蓝色通道。三个矩阵与图像大小相同，例如，下图中猫的图像的分辨率是64×64，三个矩阵（RGB）分别是64×64的大小。
1 . 神经网络组成 : 由 一组 连接的 输入 和 输出单元 组成 , 每个连接都有一个 权值 ( 系数 ) ;
作者：陈之炎 本文约2000字，建议阅读5分钟本文让你读懂卷积神经网络。 2022年有专家曾经预测：在视觉领域，卷积神经网络(CNN)会和Transformer平分秋色。随着Vision Transformers (ViT)成像基准SOTA模型的发布， ConvNets的黎明业已到来，这还不算：Meta和加州大学伯克利分校的研究认为， ConvNets模型的性能优越于ViTs。 在视觉建模中，虽然Transformer很快取代了递归神经网络，但是对于那些小规模的ML用例， ConvNet的使用量会出现陡降。
在全连接神经网络中，同一层中的节点（即神经元）组织成一列，每相邻两层之间的节点都有边相连, 上一层的输出作为下一层的输入。
深度学习是基于多层神经网络的一种对数据进行自动表征学习的框架，能使人逐步摆脱传统的人工特征提取过程，它的基础之一是distributed representation，读论文时注意以下概念区分：
前面几节课我们给大家介绍的都是全连接神经网络，但全连接神经网络有个明显的缺点，那就是当网络层数较多时（尤其是在图像识别任务中），它每层的参数数量容易变得很大，不好控制。所以本节课老shi准备给大家介绍另外一种非常重要的网络结构——卷积神经网络。卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CNN)近几年在深度学习中的应用非常广泛，特别是在图像识别、语音识别以及本文处理方面。可以说，卷积神经网络是深度学习中最重要的神经网络之一，例如图像识别中非常有名的LeNet、AlexNet、 ResNet、VGGNet、InceptionNet等网络结构都是在卷积神经网络基础上得来的。
安妮 编译自 Insight Data Science 量子位出品 | 公众号 QbitAI 本文作者Sheng Weng，现亚马逊Alexa项目组数据专家，莱斯大学应用物理专业已毕业博士生，主要研究用超快激光转化生物光子学成像及显微镜检查。 前不久，他参加了Insight Data Science的青年计划——这是一个为期7周的博士后团体的交流计划，是学术界与企业界的医学数据研究交流桥梁。参加本项目期间，Sheng Weng为为医疗检测公司iSono创建了用深度学习自动检测乳腺癌的新模型，并将研究原理发布
如下，设置一维卷积网络的输入通道为16维，输出通道为33维，卷积核大小为3，步长为2
感知机（Perceptron）是 Frank Rosenblatt 在1957年提出的概念，其结构与MP模型类似，一般被视为最简单的人工神经网络，也作为二元线性分类器被广泛使用。通常情况下指单层的人工神经网络，以区别于多层感知机（Multilayer Perceptron）。尽管感知机结构简单，但能够学习并解决较复杂问题
深度学习还没学完，怎么图深度学习又来了？别怕，这里有份系统教程，可以将0基础的你直接送到图深度学习。还会定期更新哦。
编者按：本文选自图书《Keras快速上手：基于Python的深度学习实战》第七章，本书覆盖当前最热门的传统数据挖掘场景和四个深度学习应用场景，据调研，是目前唯一一本以应用为导向的介绍机器学习和深度学习的专业书籍，具备很高的参考价值和学术价值。 注意啦！文末活动评论赠送此书！ 自然语言情感分析简介 情感分析无处不在，它是一种基于自然语言处理的分类技术。其主要解决的问题是给定一段话，判断这段话是正面的还是负面的。例如在亚马逊网站或者推特网站中，人们会发表评论，谈论某个商品、事件或人物。商家可以利用情感分析工具
随着深度学习的发展，学术界造就了一个又一个优秀的神经网络，目前，最受欢迎的神经网络之一则是卷积神经网络，尽管有时它出现让我们无法理解的黑盒子现象，但它依然是值得我们去探索的，CNN的设计也遵循了活生物体的视觉处理过程。
原创声明：本文为 SIGAI 原创文章，仅供个人学习使用，未经允许，不能用于商业目的。
文章来自：https://leonardoaraujosantos.gitbooks.io 作者：Leonardo Araujo dos Santos
这是奔跑的键盘侠的第189篇文章 作者|我是奔跑的键盘侠 来源|奔跑的键盘侠（ID：runningkeyboardhero） 转载请联系授权（微信ID：ctwott） 接上一篇，我们继续…… ML
之前介绍的全连接神经网络和卷积神经网络的模型中，网络结构都是从输入层到各隐藏层再到输出层，层与层之间是全连接（或者部分连接）的，但每层之间的节点是无连接的。
在SIGAI之前的公众号文章“反向传播算法推导-全连接神经网络”中，我们推导了全连接神经网络的反向传播算法。其核心是定义误差项，以及确定误差项的递推公式，再根据误差项得到对权重矩阵、偏置向量的梯度。最后用梯度下降法更新。卷积神经网络由于引入了卷积层和池化层，因此情况有所不同。在今天这篇文章中，我们将详细为大家推导卷积神经网络的反向传播算法。对于卷积层，我们将按两条路线进行推导，分别是标准的卷积运算实现，以及将卷积转化成矩阵乘法的实现。在文章的最后一节，我们将介绍具体的工程实现，即卷积神经网络的卷积层，池化层，激活函数层，损失层怎样完成反向传播功能。
卷积不是一个新的概念，在很早以前的索贝算子就应用到，在影像处理及电脑视觉领域中常被用来做边缘检测
卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）和全连接神经网络（Fully Connected Neural Network，FCN）都是深度学习领域中常见的神经网络模型。下面是二者的比较。
CNN，即卷积神经网络，主要用于图像识别，分类。这篇卷积神经网络是前面介绍的多层神经网络的进一步深入，它将深度学习的思想引入到了神经网络当中，通过卷积运算来由浅入深的提取图像的不同层次的特征，而利用神经网络的训练过程让整个网络自动调节卷积核的参数，从而无监督的产生了最适合的分类特征。
导读：卷积神经网络（CNNs）在“自动驾驶”、“人脸识别”、“医疗影像诊断”等领域，都发挥着巨大的作用。这一无比强大的算法，唤起了很多人的好奇心。当阿尔法狗战胜了李世石和柯杰后，人们都在谈论“它”。 但是， “它”是谁？ “它”是怎样做到的？ 已经成为每一个初入人工智能——特别是图像识别领域的朋友，都渴望探究的秘密。 本文通过“算法可视化”的方法，将卷积神经网络的原理，呈献给大家。教程分为上、下两个部分，通篇长度不超过7000字，没有复杂的数学公式，希望你读得畅快。 下面，我们就开始吧！ 上一节课，我们已
前面我们介绍的全连接神经网络以及卷积神经网络都只能单独处理一个个输入，并且前一个输入和后一个输入往往是没有直接联系。但是，在某些情况下我们需要很好地处理序列信息，即前一个输入与后一个输入是有关系的。比如我们理解一句话的时候，往往需要联系前后的句子才能得到这句话表达的准确含义。序列问题有很多，例如语音对话、文本理解以及视频/音频分析等。今天老shi将给大家介绍深度学习中另外一种非常重要的神经网络类型——循环神经网络RNN，它最擅长处理序列问题！
主要是基于图深度学习的入门内容。讲述最基本的基础知识，其中包括深度学习、数学、图神经网络等相关内容。该教程由代码医生工作室出版的全部书籍混编节选而成。偏重完整的知识体系和学习指南。在实践方面不会涉及太多基础内容 (实践和经验方面的内容，请参看原书)。
其中 n 为原始图像大小，p 为 Padding 填充维度,f 为卷积核大小,s 为步长
的基础上额外加入一个偏置项b，不过只要把x扩展出一维常数分量，就可以把带偏置项的线性函数归并到
在上一篇文章,我们介绍了CNN的一些基本概念和lenet神经网络的架构,今天这一篇文章我们就模仿lenet网络去微调,使其符合mnist数据集的要求,并且达到我们练手的目的.
作者：Simon S. Du、Jason D. Lee、Haochuan Li、Liwei Wang、Xiyu Zhai
在上一篇文章,我们介绍了CNN的一些基本概念和lenet神经网络的架构,今天这一篇文章我们就模仿lenet网络去微调,使其符合mnist数据集的要求,并且达到我们练手的目的. 因为mnist的数据集的
用 GPU 运行神经网络的方法近年来已经为人工智能领域带来了惊人的发展，然而两者的组合其实并不完美。IBM 研究人员希望专门为神经网络设计一种新芯片，使前者运行能够更快、更有效。
本文来自李宏毅机器学习笔记（LeeML-Notes）组队学习，详细介绍了使用深度学习技术的三大主要步骤。
神经网络类似于人类的神经细胞，电信号在神经元上传递，类似于数值在神经网络中传递的过程。
近些年，随着深度学习理论，GPU 和 CPU 等计算机硬件，TensorFlow、Caffe、PyTorch 等算法平台的发展，深度学习算法在个性化推荐、计算机视觉、自然语言处理、语音识别等领域大放光彩。本文从神经网络结构的角度梳理深度推荐算法的发展，把近几年业界主流的算法归纳为四个阶段的网络结构：Embedding+MLP 的网络结构，基于特征组合的网络结构，基于用户行为序列的网络结构和融入知识图谱的网络结构。
AI 科技大本营按：本文节选自微软亚洲研究院机器学习研究团队刘铁岩、陈薇、王太峰、高飞合著的《分布式机器学习：算法、理论与实践》一书。为了让大家更好地理解分布式机器学习，AI科技大本营联合华章科技特别邀请到了本书的作者之一——微软亚洲研究院副院长刘铁岩老师进行在线公开课分享，详情请见文末信息，还有福利哦~~
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在深度学习中，优化算法是非常重要的，因为它们可以帮助我们训练出更好的模型。然而，现有的优化算法需要调整大量的超参数，这是一项非常耗时和困难的任务。此外，现有算法忽略了神经网络结构信息，而采用隐式的体系结构信息或体系结构不可知的距离函数。
哈喽，大家好，今天来让我们了解下什么是卷及神经网络，在这篇文章中，我会介绍什么是卷积神经网络，以及卷积神经网络的基本结构和某些具体的应用。话不多说，马上进入正题。 卷积神经网络是近些年来兴起的一种人工网络结构，因为利用卷积神经网络在图片和语言方面能够给出更优秀的结果，因此呢，这种技术也被广泛的传播和应用。卷积神经网络最常用的部分是计算机图片识别。不过因为他的不断创新和不断地迭代也被广泛的用于了视频分析，自然语言处理，药物发现等等。近期很火的阿尔法狗能让计算机看懂围棋，这也是利用了这门技术。 那现在让我们概
卷积神经网络（convolutional neural network，CNN）是一种专门用来处理网格结构数据（例如图像数据）的前馈神经网络，是由生物学家Hubel和Wiesel在早期关于猫脑视觉皮层的研究发展而来。Hubel和Wiesel通过对猫脑视觉皮层的研究，发现初级视觉皮层中的神经元会响应视觉环境中特定的特征（称之为感受野机制），他们注意到了两种不同类型的细胞，简单细胞和复杂细胞。其中，简单细胞只对特定的空间位置和方向具有强烈的反应，而复杂细胞具有更大的接受域，其对于特征位置的微小偏移具有不变性。
针对这一问题，我主要通过对课上老师讲解的代码的复现和网上资料的查证寻找到问题的答案，同时，对于Flatten（）和Linear（）函数有了更深的理解。
之前花了不小的篇幅来解释线性回归，尽管线性模型本身十分简单，但是确定模型参数的过程，却是一种数据驱动的、自学习的通用方式。准确的说，这个过程，是基于数据的、运用梯度下降算法来优化模型（减小损失）的算法框架。无论模型变得多复杂（多维、高阶），理论上我们都可以利用这个算法过程拟合模型。 似乎当有了数据就有了一切，但是这其中隐藏着一个假设：要事先知道模型的函数形式。 在复杂的现实问题面前，这个假设注定是毫无用处的。如果要对手写体数字进行分类，那么这个模型是几元的？几次的？包含多少项？不知道。这个时候，仅有大量的样
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