VGG（Visual Geometry Group）是一种著名的卷积神经网络（CNN）架构，最初由牛津大学的一个研究小组在2014年的ImageNet挑战赛中提出。VGG模型以其简单而深的网络结构而闻名，特别是在图像分类任务中取得了优异的成绩。以下是对VGG模型结...
基础电子 时间：2024/8/15 阅读：326
使用 PyTorch 构建神经网络通常涉及几个关键步骤，包括定义模型结构、定义损失函数、选择优化器以及训练模型。以下是一个简单的示例，演示如何使用 PyTorch 构建一个基本的全连接神经网络（多层感知机）来处理分类任务。 步骤 1: 导入...
基础电子 时间：2024/8/2 阅读：240
BP神经网络，全称为反向传播神经网络（Backpropagation Neural Network），是一种基于梯度下降算法的人工神经网络，常用于解决分类和回归问题。以下是BP神经网络的概述： 结构： BP神经网络通常包括输入层、若干个隐藏层和输出层。...
基础电子 时间：2024/7/29 阅读：237
BP神经网络（Backpropagation Neural Network）是一种常见的人工神经网络，用于监督学习任务，例如分类和回归。以下是BP神经网络算法的基本流程： 初始化： 初始化神经网络的结构，包括输入层、隐藏层（可能有多层）、输出层的神经...
基础电子 时间：2024/7/25 阅读：261
图神经网络（Graph Neural Network，GNN）是一种专门用于处理图结构数据的神经网络模型。传统的神经网络主要处理向量或序列数据，而图神经网络则致力于解决图数据的表示学习、节点分类、图分类、链接预测等任务。 图数据由节点（Node...
基础电子 时间：2024/4/1 阅读：276
深度学习前馈神经网络是一种常见的人工神经网络模型，用于解决各种机器学习问题。下面是对深度学习前馈神经网络技术的简要分析： 结构：前馈神经网络由多个神经元（或称为节点）组成的多层结构构成，每一层的神经元都与下一层的神经元...
基础电子 时间：2024/3/29 阅读：312
什么是单层感知器？ 在上一篇文章中，我们看到神经网络由分层排列的互连节点组成。输入层中的节点分发数据，其他层中的节点执行求和，然后应用激活函数。这些节点之间的连接是加权的，这意味着每个连接将传输的数据乘以标量值。 请...
基础电子 时间：2023/12/7 阅读：1615
小型机器学习神经网络的内存约束 在理解量化之前，有必要讨论一下为什么神经网络通常会占用如此多的内存。 神经网络由一系列层中的一系列互连神经元组成。如图 1 所示，标准神经网络由互连的神经元层组成，每个神经元都有自己的权...
基础电子 时间：2023/12/6 阅读：361
神经网络从根本上不同于其他信号处理系统。实现某种信号处理目标的“正常”方法是应用算法。在这个模型中，研究人员创建了一种数学方法来以某种方式分析或修改信号。有多种方法可以去除音频中的噪声、查找图像中的边缘、根据热敏电阻的电...
设计应用 时间：2023/6/6 阅读：298
偏置节点可以添加到感知器的输入层或隐藏层，产生一个由设计者选择的常数值。我们在第 11 部分讨论了偏置值，如果您不清楚偏置节点是什么或它们如何修改并可能增强神经网络的功能，我鼓励您阅读（或重新阅读）该文章的相关部分。在这篇文...
设计应用 时间：2023/4/23 阅读：835
