神经网络与深度学习讲义.pdf

神经网络与深度学习讲义2015年1211.pdf 《神经网络与深度学习》讲义邱锡鹏

2018-08-25 约16.57万字 70页立即下载

深度学习循环神经网络.pptx 深度学习之循环神经网络;目录 1：深度学习发展史 2：从神经网络到深度学习 3：循环神经网络基础 4：自然语言处理基础（扩充知识） ;1：深度学习发展史 ;深度学习发展史;深度学习（多层神经网络）;synapse;;;最简单的神经网络： Perceptrons;Single Layer Perceptrons;两类样本：白色和黑色分类错误的样本用红色轮廓目标：分类正确所有样本，直到没有红色轮廓的样本。;Single Layer Perceptrons：局限性;;;2：从神经网络到深度学习;神经网络;深度学习思想起源：人脑视觉机理; 人的视觉系统的信息处理是分级的；高层的特征是低层特征

2018-11-10 约小于1千字 49页立即下载

深度学习-循神经网络.pptx 深度学习之循环神经网络;目录 1：深度学习发展史 2：从神经网络到深度学习 3：循环神经网络基础 4：自然语言处理基础（扩充知识） ;1：深度学习发展史 ;深度学习发展史;深度学习（多层神经网络）;synapse;;;最简单的神经网络： Perceptrons;Single Layer Perceptrons;两类样本：白色和黑色分类错误的样本用红色轮廓目标：分类正确所有样本，直到没有红色轮廓的样本。;Single Layer Perceptrons：局限性;;;2：从神经网络到深度学习;神经网络;深度学习思想起源：人脑视觉机理; 人的视觉系统的信息处理是分级的；高层的特征是低层特征

2018-10-16 约小于1千字 49页立即下载

深度学习 第3章-卷积神经网络.ppt ******与之前的CNN结构相比，AlexNet的设计和训练具有以下特点：ReLU激活函数：使用ReLU代替传统的sigmoid或tanh，加快训练速度，减少梯度弥散和爆炸。数据扩充：通过随机裁剪、平移和翻转扩充数据量。从256×256图像中截取224×224区域及水平翻转镜像，增加数据量。Dropout：在训练中随机丢弃神经元，防止过拟合。主要应用于最后三个全连接层。多GPU训练：使用多块GPU并行计算，突破单GPU显存限制，加快训练速度。局部响应归一化（LRN）：借鉴“侧抑制”思想，对ReLU输出进行局部归一化，增强泛化能力。*3.3.2AlexNetVGG是由牛津大学VGG组提出的CN

2025-04-10 约1.05万字 52页立即下载

《深度学习 》课件第7章-图神经网络.pptx 7图神经网络 目录|CONTENTS图神经网络概述1图卷积神经网络2图循环网络3图注意力网络4 图神经网络概述1 1.1传统深度学习的局限性欧式空间数据的特点图像(网格结构)、文本(序列结构)、语音(时域信号)传统方法的不足?手工特征工程效率低(如PageRank仅利用结构信息)?CNN/RNN无法直接处理图结构数据非欧式空间数据的挑战?示例:社交网络(节点间关系复杂)、分子结构(拓扑不规则)、知识图谱(多关系图)?核心问题:如何建模不规则拓扑关系?如何聚合邻居信息? 1.2图数据与图神经网络的兴起图数据的定义与表示?图结构：节点（Node）、边（Edge）、邻接矩阵（AdjacencyMat

2025-04-07 约8.33千字 42页立即下载

神经网络讲义p.ppt 第一页，共二十一页，2022年，8月28日内容安排一、生物神经元二、人工神经网络结构三、神经网络基本学习算法第二页，共二十一页，2022年，8月28日一、生物神经元生物神经元突触信息处理信息传递功能与特点第三页，共二十一页，2022年，8月28日 1.1 生物神经元神经元是大脑处理信息的基本单元人脑大约由1011个神经元组成，神经元互相连接成神经网络 神经元以细胞体为主体，由许多向周围延伸的不规则树枝状纤维构成的神经细胞，其形状很像一棵枯树的枝干主要由细胞体、树突、轴突和突触(Synapse，又称神经键)组成第四页，共二十一页，2022年，8月28日生

2023-03-15 约1.41千字 21页立即下载

5_神经网络讲义.ppt * 神经网络学习就是不断调整权重的过程。训练之前，必须将数据集分为训练数据集和测试数据集，将权重指定给第一层的神经元。大多数软件包使用向后传播方法(Back propagation)，任何一种后向传播算法的最重要部分都是使用误差度量来调整权重。后向传播神经网络通过更新权重和偏置使得网络预测的误差达到最小。具体步骤如下：通过输入节点将输入变量加以标准化，标准化后的变量数值落在0和1之间，或者是-1和1之间。将网络权重初始值设定为0（或随机产生）。通过各节点的函数，估计数据的目标变量值。 * 六、权重和偏置的调整比较实际值和估计值之间的误差，并根据误差值重新调整各权重和偏置。重新执

2017-02-12 约4.67千字 39页立即下载

神经网络与深度学习第12章典型卷积神经网络模型.pptx 典型卷积神经网络主讲人：王改华湖北工业大学电气学院自动化系电话mail GoogLenet，2014年Imagenet比赛第一Szegedy等更关注通过优化网络结构从而降低网络的复杂程度提出inception模型。使用Inception模块构建的GoogLeNet的训练参数数量只有AlexNet的1/12，但在ImageNet上的图像分类准确度提高了。GoogLenet网络 GoogLenet网络GoogLeNet是以Inception结构为基础搭建起来的。利用Inception结构增加网络的宽度和深度，很好地利用了网络中的计算资源。Inception的主要思想包括：（1）采用不同大小的卷积核

2024-09-16 约9.2千字 38页立即下载

循环神经网络-神经网络与深度学习.PDF 第六章循环神经网络 前馈神经网络假设每次输入都是独立的，也就是说每次网络的输出只依赖于当前的输入。但是在很多现实任务中，不同时刻的输入可以相互影响，比如视频、语音、文本等序列结构数据。某个时刻的输出可能和前面时刻的输入相关。此外，这些序列结构数据的长度一般是不固定的。而前馈神经网络要求输入和输出的维数都是固定的，不能任意改变。当处理序列数据

2017-09-01 约2.87万字 16页立即下载

机器学习课件 11.3双向循环神经网络和深度循环神经网络.pdf 双向RNN和深度RNN 双向循环神经网络（Bi-RNN）深度循环神经网络 两层循环神经网络 TheEnd

2025-04-08 约小于1千字 4页立即下载

神经网络与机器学习讲义09.doc 神经网络与机器学习讲义09 Chapter 9 Self-Organizing Maps Neural Networks and Learning Machines, Third Edition Simon Haykin Copyright ?2009 by Pearson Education, Inc. Upper Saddle River, New Jersey 07458 All rights reserved. Figure 9.1 Two self-organized feature maps. Neural Networks and Learning Machine

2018-05-10 约7千字 24页立即下载

2025-03-12 约2.36万字 33页立即下载

《神经网络与深度学习》课程教学大纲.docx 《神经网络与深度学习》课程教学大纲一、课程基本信息英文名称 NeuralNetworkandDeep Learning 课程代码 ARIN2006 课程性质专业核心课程授课对象人工智能学分 2.00 学时 36 主讲教师修订日期 2023年11月4日指定教材邱锡鹏等，《神经网络与深度学习》,机械工业出版社，2020 二、课程目标 (一)总体目标：《神经网络与深度学习》课程旨在让学生全面掌握神经网络和深度学习的基本概念、原理和方法，并能够使用深度学习框架解决实际问题。通过课程的学习，学生将能够了解神经网络和深度学习的基本原理和模型，如多层感知器、卷积神经网络、循环神经网络等，

2024-09-23 约9.38千字 14页立即下载

常见的深度学习-循环神经网络.ppt 深度学习之循环神经网络 陈鹏 1 目录 1：深度学习发展史 2：从神经网络到深度学习 3：循环神经网络基础 4：自然语言处理基础（扩充知识） 2 1：深度学习发展史 3 深度学习发展史 SVM Boosting Decision tree KNN … Neural network Back propagation 1986 2006 Deep belief net Science Speech 2011 2012 Computer vision NLP Speech …… 2014 Geoffrey Hinton 1949 Learning model of neurons 1958 P

2018-11-04 约5.74千字 49页立即下载

CMD命令神经网络与深度学习优化.pptx CMD命令神经网络与深度学习优化命令神经网络的兴起计算图优化技术概述 深度学习框架优化方法优化理论与算法研究高性能计算实现与应用云计算与分布式优化优化算法的理论分析优化算法的应用实证ContentsPage目录页命令神经网络的兴起CMD命令神经网络与深度学习优化命令神经网络的兴起命令神经网络的兴起：1.命令神经网络(NNCs)是一种新兴的人工智能模型，它允许用户从源到尾的设计和训练定制的神经网络，从而减少了ML模型的开发时间和成本。2.命令神经网络可以使机器在特定任务上解释性更强和可控性更好。3.命令神经网络可以产生更准确和有效的ML模型。神经网络架构搜索(NAS)的最新进展

2024-04-23 约8.41千字 36页立即下载