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每天一個(gè)數(shù)據(jù)分析題（五百一十一）- 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

2024-08-30

BP(back propagation)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是1986年由Rumelhart和McClelland為首的科學(xué)家提出的概念，是一種按照誤差逆向傳播算法訓(xùn)練的多層前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，是應(yīng)用最廣泛的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練順序?yàn)楹?？?A:調(diào)整權(quán)重; B: ...

每天一個(gè)數(shù)據(jù)分析題（五百一十）- 類神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

2024-08-30

類神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ANN），又稱人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，根據(jù)計(jì)算的連接路徑連接信息處理的數(shù)學(xué)計(jì)算模型或者使用。在進(jìn)行類神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)之前，數(shù)據(jù)要如何做準(zhǔn)備？ A.        將所有數(shù)值屬性轉(zhuǎn)成類別屬性 ...

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)：深度學(xué)習(xí)的雙劍合璧

2024-08-09

在當(dāng)今的數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域，深度學(xué)習(xí)技術(shù)已經(jīng)成為了推動(dòng)科技進(jìn)步的關(guān)鍵力量。其中，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）和循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）作為兩種核心的深度學(xué)習(xí)模型，在圖像識(shí)別、自然語言處理等多個(gè)領(lǐng)域發(fā)揮了重要作用。盡管這 ...

如何在R中實(shí)現(xiàn)深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)？

2023-10-11

深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種在許多領(lǐng)域取得突破性成果的機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)。它能夠通過模擬人腦神經(jīng)元之間的連接方式，從大量的數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)和提取特征，進(jìn)而完成任務(wù)如圖像識(shí)別、自然語言處理等。在R語言中，有幾個(gè)流行的包 ...

如何在R中實(shí)現(xiàn)深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)？

2023-09-07

深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種在許多領(lǐng)域取得突破性成果的機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)。它能夠通過模擬人腦神經(jīng)元之間的連接方式，從大量的數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)和提取特征，進(jìn)而完成任務(wù)如圖像識(shí)別、自然語言處理等。在R語言中，有幾個(gè)流行的包可 ...

常用的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型有哪些？

2023-07-17

常用的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型有很多，每個(gè)模型都有不同的結(jié)構(gòu)和應(yīng)用領(lǐng)域。以下是一些常見的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型： LeNet-5：LeNet-5 是最早的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)之一，由Yann LeCun等人在1998年提出。它主要應(yīng)用于手寫數(shù)字識(shí)別， ...

如何理解卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)多個(gè)卷積核?

2023-04-19

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Convolutional Neural Network，CNN）是一種經(jīng)典的深度學(xué)習(xí)模型，廣泛應(yīng)用于圖像識(shí)別、目標(biāo)檢測(cè)等領(lǐng)域。在CNN中，卷積核（Convolutional Kernel）是一個(gè)非常重要的組成部分，它通過卷積操作對(duì)輸入數(shù) ...

BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是否優(yōu)于logistic回歸？

2023-04-19

BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和logistic回歸是兩種常見的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，它們都被廣泛應(yīng)用于分類問題。雖然這兩種算法都有其獨(dú)特的優(yōu)點(diǎn)和適用范圍，但在許多情況下，BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)比logistic回歸更為優(yōu)越。 首先，BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以處理非線 ...

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練時(shí)間主要耗時(shí)在于前向還是梯度反傳？

2023-04-18

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種基于人工神經(jīng)元相互連接的計(jì)算模型。它可以用于各種任務(wù)，如圖像或語音識(shí)別、自然語言處理、游戲AI等。訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是使其能夠執(zhí)行所需任務(wù)的一個(gè)重要步驟。在處理大規(guī)模數(shù)據(jù)集時(shí)，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練時(shí)間可 ...

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的經(jīng)典結(jié)構(gòu)是怎么設(shè)計(jì)出來的？

2023-04-18

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種模擬大腦神經(jīng)元之間相互作用的計(jì)算模型，它可以對(duì)輸入數(shù)據(jù)進(jìn)行高效的分類、識(shí)別、預(yù)測(cè)等任務(wù)。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的設(shè)計(jì)源于對(duì)生物神經(jīng)元與神經(jīng)系統(tǒng)運(yùn)作的研究，而其經(jīng)典結(jié)構(gòu)則是通過不斷的實(shí)驗(yàn)和優(yōu)化得來的。 ...

如何判別神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練過程中使用測(cè)試集訓(xùn)練的作弊行為？

2023-04-18

在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練過程中，測(cè)試集通常被用來評(píng)估模型的性能和泛化能力。然而，一些不道德的行為會(huì)利用測(cè)試集進(jìn)行作弊，以獲得不合理的成績(jī)或者優(yōu)越感。 以下是一些可能的作弊行為： 將測(cè)試集加入到訓(xùn)練數(shù)據(jù)中，因此模 ...

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)圖靈機(jī)的通俗解釋和詳細(xì)過程及應(yīng)用？

2023-04-13

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)圖靈機(jī)(Neural Turing Machine, NTM)是一種結(jié)合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和圖靈機(jī)的模型，旨在提高傳統(tǒng)圖靈機(jī)的計(jì)算能力。它由Google DeepMind的Alex Graves等人在2014年提出。NTM可以看作是將一個(gè)可微分的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)連接到一 ...

BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)里的訓(xùn)練次數(shù)，訓(xùn)練目標(biāo)，學(xué)習(xí)速率怎么確定？

2023-04-13

BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種常見的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，用于解決分類、回歸和聚類等問題。在BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，訓(xùn)練次數(shù)、訓(xùn)練目標(biāo)和學(xué)習(xí)速率是三個(gè)重要的超參數(shù)，對(duì)模型的性能和訓(xùn)練效率有著至關(guān)重要的影響。本文將從理論和實(shí)踐兩 ...

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)有哪些快速增量學(xué)習(xí)算法？

2023-04-13

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的快速增量學(xué)習(xí)算法是一種可以在不需要重新訓(xùn)練整個(gè)網(wǎng)絡(luò)的情況下對(duì)其進(jìn)行修改和更新的技術(shù)。這些算法對(duì)于處理實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)和動(dòng)態(tài)環(huán)境非常有用，并且可以大大降低計(jì)算成本和時(shí)間。以下是幾種流行的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)快速增 ...

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練圖像的時(shí)候，像素值都是大于0的，那么激活函數(shù)relu還有什么作用呢？

2023-04-13

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Convolutional Neural Network，CNN）是現(xiàn)代深度學(xué)習(xí)中最為常用的一種模型，在圖像處理、語音識(shí)別等領(lǐng)域取得了很多重要的成果。在卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練過程中，激活函數(shù)是一個(gè)非常重要的組成部分，其中R ...

深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練中Batch Size的設(shè)置必須要2的N次方嗎？

2023-04-12

在深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練中，Batch Size是一個(gè)非常重要的參數(shù)。它定義了一次迭代所使用的樣本數(shù)量，即每次從訓(xùn)練集中取出一批數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練。在實(shí)際應(yīng)用中，有很多人認(rèn)為Batch Size必須設(shè)置成2的N次方，但其實(shí)并不是 ...

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的concat為什么可以實(shí)現(xiàn)特征融合？

2023-04-12

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的concat操作是一種常見的特征融合方法，它能夠?qū)⒉煌瑢哟位騺碓吹奶卣餍畔⒔Y(jié)合起來，從而提高模型的性能和表現(xiàn)。在這篇文章中，我們將探討concat操作的原理和應(yīng)用，并解釋為什么它能夠?qū)崿F(xiàn)特征融合。 ...

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為什么要進(jìn)行歸一化的數(shù)據(jù)預(yù)處理工作？

2023-04-12

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) (Convolutional Neural Networks, CNNs) 是一種廣泛應(yīng)用于圖像識(shí)別、語音處理、自然語言處理等領(lǐng)域的深度學(xué)習(xí)模型。在使用CNNs進(jìn)行分類或回歸任務(wù)之前，通常需要對(duì)輸入數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理。其中一個(gè)重要的 ...

LSTM的一個(gè)batch到底是怎么進(jìn)入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的？

2023-04-12

LSTM（長(zhǎng)短期記憶）是一種常用的循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，廣泛應(yīng)用于自然語言處理、語音識(shí)別、時(shí)間序列預(yù)測(cè)等領(lǐng)域。在使用LSTM模型時(shí)，輸入數(shù)據(jù)通常按照batch方式加載到模型中進(jìn)行訓(xùn)練。下面將詳細(xì)介紹一個(gè)batch如何進(jìn)入LS ...

深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是如何訓(xùn)練的？

2023-04-11

深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種強(qiáng)大的機(jī)器學(xué)習(xí)模型，可以用于各種任務(wù)，例如圖像分類、語音識(shí)別和自然語言處理。但是，訓(xùn)練深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以是一個(gè)復(fù)雜的過程，需要考慮許多因素，例如網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)、損失函數(shù)和優(yōu)化算法。 網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu) ...