深度学习入门(一):神经网络基础

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了深度学习入门(一):神经网络基础。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方,请大家不吝赐教,您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

一、深度学习概念

1、定义

通过训练多层网络结构对位置数据进行分类或回归,深度学习解决特征工程问题。

深度学习入门(一):神经网络基础,深度学习入门,深度学习,神经网络,人工智能

2、深度学习应用

  • 图像处理
  • 语言识别
  • 自然语言处理

在移动端不太好,计算量太大了,速度可能会慢
eg.医学应用、自动上色

3、例子

使用k最近邻进行判断时,背景主导是最大的问题,因为我们关注的是主体(主要成分)

二、神经网络基础

1、线性函数

例如输入一个小猫图片,通过 f ( x , W ) f(x,W) f(x,W)得到每个类别的得分:
深度学习入门(一):神经网络基础,深度学习入门,深度学习,神经网络,人工智能

f ( x , W ) f(x,W) f(x,W)中每个像素点的权重参数不同:
10 10 10:10种分类
b b b:偏置项(微调操作)
w w w:权重参数
深度学习入门(一):神经网络基础,深度学习入门,深度学习,神经网络,人工智能

2、损失函数

正则化惩罚项:减轻某个及其突出特征的重要性
损失函数=数据损失+正则化惩罚项

深度学习入门(一):神经网络基础,深度学习入门,深度学习,神经网络,人工智能

3、Softmax分类器

我们关注属于正确类别概率值,越接近于1,损失越小,因此用对数函数求损失值。

e x ex exp: e x e^{x} ex次方,用于放大映射
n o r m a l i z e normalize normalize:归一化
L i L_i Li:实际损失值

深度学习入门(一):神经网络基础,深度学习入门,深度学习,神经网络,人工智能文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-612131.html

到了这里,关于深度学习入门(一):神经网络基础的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容,请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章,希望大家以后多多支持TOY模板网!

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处: 如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请点击违法举报进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

领支付宝红包 赞助服务器费用

相关文章

  • 深度学习基础知识-感知机+神经网络的学习

    参考书籍:(找不到资源可以后台私信我) 《深度学习入门:基于Python的理论与实现 (斋藤康毅)》 《Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn, Keras, and TensorFlow, 2nd Edition (Aurelien Geron [Géron, Aurélien])》 机器学习和深度学习的区别: Perceptron(感知机) 感知机就是一种接收多种输入信

    2023年04月26日
    浏览(60)
  • Pytorch第2周:深度学习基础 - Day 8-9: 神经网络基础

    Pytorch第2周:深度学习基础 - Day 8-9: 神经网络基础 学习目标: 理解神经网络的基础概念。 学习如何使用PyTorch的nn模块构建神经网络。 学习内容: 神经网络基础概念: 神经元:构成神经网络的基本单元,模拟生物神经元的功能。 层:神经网络的构建块,包括输入层、隐藏层

    2024年01月20日
    浏览(55)
  • 深度学习基础:循环神经网络中的长期依赖问题

    在深度学习中,循环神经网络(RNN)是一种经典的模型,用于处理序列数据,如自然语言处理、时间序列预测等任务。然而,传统的RNN存在着一个长期依赖问题,即在处理长序列时,模型往往难以捕捉到序列中远距离的依赖关系,导致性能下降。在本文中,我们将介绍长期依

    2024年04月28日
    浏览(40)
  • 深度学习基础——卷积神经网络的感受野、参数量、计算量

    深度学习在图像处理领域取得了巨大的成功,其中卷积神经网络(Convolutional Neural Networks,CNN)是一种非常重要的网络结构。本文将介绍卷积神经网络的三个重要指标:感受野、参数量和计算量。首先,会对这些指标进行定义,然后介绍如何计算它们,并通过Python实现示例代

    2024年04月28日
    浏览(42)
  • 计算机视觉基础知识(十二)--神经网络与深度学习

    一种机器学习的算法 一般有输入层--隐藏层--输出层 隐藏层数量多于两个的称为深度神经网络; 输入的是特征向量; 特征向量代表的是变化的方向; 或者说是最能代表这个事物的特征方向; 权重是特征值,有正有负,加强或抑制; 权重的绝对值大小,代表输入信号对神经元的影响大小

    2024年02月21日
    浏览(59)
  • 16 PyTorch 神经网络基础【李沐动手学深度学习v2】

    在构造自定义块之前,我们先回顾一下多层感知机的代码。 下面的代码生成一个网络,其中包含一个具有256个单元和ReLU激活函数的全连接隐藏层, 然后是一个具有10个隐藏单元且不带激活函数的全连接输出层。 层和块 构造单层神经网咯:线性层+RELU+线性层 生成2x20(2是批量

    2024年03月10日
    浏览(88)
  • 《PyTorch深度学习实践》第十一讲 循环神经网络(基础篇 + 高级篇)

    b站刘二大人《PyTorch深度学习实践》课程第十一讲循环神经网络(基础篇 + 高级篇)笔记与代码: https://www.bilibili.com/video/BV1Y7411d7Ys?p=12vd_source=b17f113d28933824d753a0915d5e3a90 https://www.bilibili.com/video/BV1Y7411d7Ys?p=13spm_id_from=pageDrivervd_source=b17f113d28933824d753a0915d5e3a90 markdown笔记:https://gi

    2024年02月13日
    浏览(42)
  • 40 深度学习(四):卷积神经网络|深度可分离卷积|colab和kaggle的基础使用

    卷积神经网络的基本结构 1: (卷积层+(可选)池化层) * N+全连接层 * M(N=1,M=0) 卷积层的输入和输出都是矩阵,全连接层的输入和输出都是向量,在最后一层的卷积上,把它做一个展平,这样就可以和全连接层进行运算了,为什么卷积要放到前面,因为展平丧失了维度信息,因

    2024年02月08日
    浏览(46)
  • 深度学习基础——通过PyTorch构建神经网络实现1维/2维序列分类

    通过PyTorch构建前馈神经网络,并对二维数据点进行分类。在该例子当中,所有的训练数据和测试数据都是通过高斯混合模型GMM生成的: 更换使用循环神经网络RNN模型,进行1维序列分类任务。 为了简化问题,我们假定: 序列的长度是固定的。我们将其长度设为T=4。 我们只有

    2024年02月11日
    浏览(43)
  • 深度学习实战基础案例——卷积神经网络(CNN)基于SqueezeNet的眼疾识别|第1例

    SqueezeNet是一种轻量且高效的CNN模型,它参数比AlexNet少50倍,但模型性能(accuracy)与AlexNet接近。顾名思义,Squeeze的中文意思是压缩和挤压的意思,所以我们通过算法的名字就可以猜想到,该算法一定是通过压缩模型来降低模型参数量的。当然任何算法的改进都是在原先的基

    2024年02月12日
    浏览(49)

觉得文章有用就打赏一下文章作者

支付宝扫一扫打赏

博客赞助

微信扫一扫打赏

请作者喝杯咖啡吧~博客赞助

支付宝扫一扫领取红包,优惠每天领

二维码1

领取红包

二维码2

领红包