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柚子快報激活碼778899分享:深度學(xué)習(xí) 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)結(jié)構(gòu)

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1. 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中,每個神經(jīng)元都有一個與之關(guān)聯(lián)的權(quán)重和偏置,它們用于計算神經(jīng)元的輸出值。神經(jīng)元接收來自上一層神經(jīng)元的輸入,并將這些輸入與權(quán)重相乘并加上偏置,然后通過激活函數(shù)進(jìn)行非線性處理,最終產(chǎn)生輸出值。

輸入層(Input Layer):輸入層是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)接收外部輸入數(shù)據(jù)的地方。每個輸入層節(jié)點代表輸入數(shù)據(jù)的一個特征或?qū)傩?。例如,對于圖像分類任務(wù),每個輸入節(jié)點可以表示圖像中的像素值。隱藏層(Hidden Layers):隱藏層位于輸入層和輸出層之間,用于處理輸入數(shù)據(jù)并提取特征。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以有一個或多個隱藏層,這取決于網(wǎng)絡(luò)的復(fù)雜程度。每個隱藏層由多個神經(jīng)元(節(jié)點)組成,每個神經(jīng)元接受來自前一層的輸入,并通過權(quán)重和激活函數(shù)處理輸入。輸出層(Output Layer):輸出層是神經(jīng)網(wǎng)路產(chǎn)生結(jié)果的地方。每個輸出節(jié)點對應(yīng)于網(wǎng)絡(luò)的一個輸出類別或預(yù)測結(jié)果。例如,在圖像分類任務(wù)中,每個輸出節(jié)點可以表示一種可能的類別。

2. 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)

與傳統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)區(qū)別:

卷積層(Convolutional Layer):在卷積層中,有一組可學(xué)習(xí)的濾波器(也稱為卷積核),每個濾波器都是一個小的二維矩陣。這些濾波器通過對輸入數(shù)據(jù)進(jìn)行卷積操作,可以提取出不同的特征。卷積操作是通過將濾波器與輸入數(shù)據(jù)的局部區(qū)域進(jìn)行逐元素相乘,并將結(jié)果相加得到特征圖的過程。 卷積層的主要功能包括:

特征提取:通過對輸入數(shù)據(jù)進(jìn)行卷積操作,提取出不同的特征,如邊緣、紋理等。 參數(shù)共享:卷積層中的每個濾波器都使用相同的權(quán)重參數(shù)對輸入數(shù)據(jù)進(jìn)行卷積操作,從而減少了參數(shù)數(shù)量,降低了模型復(fù)雜度。 平移不變性:卷積操作具有平移不變性,即無論物體在圖像中的位置如何變化,卷積操作都能夠識別出相同的特征。 通過堆疊多個卷積層,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以逐漸提取出越來越抽象和高級的特征,從而實現(xiàn)對復(fù)雜數(shù)據(jù)的表征和分類。卷積層的引入極大地提升了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在圖像處理等領(lǐng)域的性能和應(yīng)用范圍。

其中W1、H1表示輸入的寬度、長度;W2、H2表示輸出特征圖的寬度、長度; F表示卷積核長和寬的大??;S表示滑動窗口的步長;P表示邊界填充(加幾圈0)。

計算卷積特征是卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNNs)的核心操作。卷積操作的目的是提取輸入數(shù)據(jù)中的特征,這通常涉及將一個小的過濾器(卷積核)在輸入數(shù)據(jù)上滑動,并進(jìn)行點積運(yùn)算。

輸入數(shù)據(jù):通常是二維或三維矩陣(例如圖像)。卷積核(過濾器):一個小的矩陣,通常尺寸為 k×k?;瑒硬僮鳎壕矸e核在輸入數(shù)據(jù)上滑動,每次移動一個步長(stride)。點積運(yùn)算:卷積核的元素與輸入數(shù)據(jù)對應(yīng)位置的元素相乘并求和。生成特征圖:每個位置的點積結(jié)果構(gòu)成輸出的一個特征圖。

池化層(Pooling Layer):池化層是卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)中的一個重要組成部分,用于減少數(shù)據(jù)維度并保留最顯著的特征。它通常緊跟在卷積層之后,有助于提高網(wǎng)絡(luò)的計算效率和泛化能力。 池化層的主要功能包括:

下采樣:池化層通過將輸入數(shù)據(jù)進(jìn)行下采樣,即減少數(shù)據(jù)的尺寸和維度。這樣可以大幅降低網(wǎng)絡(luò)的參數(shù)量,減少計算復(fù)雜度,并提高模型訓(xùn)練和推理的效率。特征選擇:通過池化操作,池化層會選擇輸入數(shù)據(jù)中最顯著的特征,并保留其相對位置關(guān)系。這有助于提取出最重要的特征,并且使得網(wǎng)絡(luò)具有一定程度的平移不變性和局部不變性。降噪:在某些情況下,池化層可以幫助降低輸入數(shù)據(jù)中的噪聲和冗余信息,提高模型的魯棒性和泛化能力。

常見的池化操作包括最大池化和平均池化。最大池化從輸入數(shù)據(jù)的局部區(qū)域中選擇最大值作為輸出,而平均池化則計算輸入數(shù)據(jù)局部區(qū)域的平均值作為輸出。最大池化更常用,因為它能夠更好地保留輸入數(shù)據(jù)的顯著特征。

通過交替堆疊多個卷積層和池化層,CNN能夠逐漸提取出抽象和高級的特征,并在全連接層中進(jìn)行進(jìn)一步的處理和分類。池化層的引入不僅有效地減少了計算量,還有助于提高網(wǎng)絡(luò)對位置和尺度變化的魯棒性,使得CNN在圖像處理、物體識別等任務(wù)中表現(xiàn)出色。

全連接(Fully Connected Layer):全連接層也稱為密集連接層或輸出層,是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的一種常見層類型。它通常位于卷積層和池化層之后,負(fù)責(zé)將前面層的特征進(jìn)行扁平化并與權(quán)重進(jìn)行全連接操作。

在全連接層中,每個神經(jīng)元都與前一層的所有神經(jīng)元相連。這意味著每個神經(jīng)元都接收來自前一層所有神經(jīng)元的輸入,并通過權(quán)重進(jìn)行處理。全連接層的每個神經(jīng)元都有其獨立的權(quán)重參數(shù),這些參數(shù)將在訓(xùn)練過程中進(jìn)行學(xué)習(xí)和更新。

全連接層的主要功能包括:

特征組合:全連接層能夠?qū)⑶懊鎸犹崛〉降奶卣鬟M(jìn)行組合和整合,從而得到更高級別的表征。這有助于網(wǎng)絡(luò)對輸入數(shù)據(jù)進(jìn)行更復(fù)雜、更抽象的分析和理解。分類和預(yù)測:全連接層是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的最后一層,通常用于進(jìn)行分類、預(yù)測或輸出。它將前面層的特征映射到最終的輸出類別或數(shù)值。

在深度學(xué)習(xí)任務(wù)中,通常會將全連接層放置在卷積層和池化層之后,構(gòu)成一個典型的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)結(jié)構(gòu)。全連接層的引入可以增加網(wǎng)絡(luò)的靈活性和表達(dá)能力,使其能夠適應(yīng)各種復(fù)雜的任務(wù),并進(jìn)行準(zhǔn)確的分類和預(yù)測。然而,隨著網(wǎng)絡(luò)層數(shù)的增加,全連接層的參數(shù)量也會大幅增加,導(dǎo)致計算量增加和過擬合的風(fēng)險,因此需要適當(dāng)?shù)恼齽t化和優(yōu)化策略來處理。

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)層數(shù) = CONV + FC

3. 殘差網(wǎng)絡(luò)(ResNet)

ResNet是一種深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu),由何凱明等人在2015年提出,旨在解決深層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中常見的梯度消失和梯度爆炸問題。ResNet通過引入殘差模塊(Residual Block),使得深層網(wǎng)絡(luò)更容易訓(xùn)練,并且能夠有效地增加網(wǎng)絡(luò)的深度,從而提高模型的性能。

輸入層:通常是一個7x7的卷積層,步幅為2,后接最大池化層,提取初步特征。殘殺塊(Residual Block):每個殘差塊包括多個卷積層(通常是2個或3個),每個卷積層后面跟著批歸一化(Batch Normalization)和 ReLU 函數(shù)。最后的卷積層輸出和輸入層通過跳躍直接相加。這一加法操作后,輸出經(jīng)過 ReLU 激活。跳躍連接(Shortcut Connection):跳躍連接將殘差塊輸入直接傳遞到輸出層,與卷積層輸出相加。在 ResNet 的初始版本中,跳躍連接通常是恒等映射(直接連接)。在某些情況下(例如,當(dāng)輸入輸出尺寸不匹配時),跳躍連接會包含一個1x1的卷積操作來調(diào)整維度。重復(fù)堆疊:多個殘差塊堆疊在一起,形成更深的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。全局平均池化層:在最后一個殘差快之后,網(wǎng)絡(luò)通常包含一個全局平均池化層,減少參數(shù)數(shù)量。全連接層和輸出層:全局平均池化層的輸出連接到一個全連接層,用于分類任務(wù)的最終預(yù)測。

4. 感受野(Receptive Field)

指的是輸出特征圖上某個位置的神經(jīng)元對應(yīng)輸入圖像的區(qū)域。簡單來說,感受野描述了網(wǎng)絡(luò)中某個神經(jīng)元能夠“看到”輸入圖像的范圍。

在卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中,每一層的感受野隨著網(wǎng)絡(luò)深度的增加而增大。卷積層、池化層、和步長(stride)都會影響感受野的大小

初始感受野:輸入圖像的感受野為自身大小。卷積層:如果卷積核大小為 k×k,步長為 s,則輸出特征圖每個位置的感受野會增加 (k?1)×s。新感受野大小 = 舊感受野大小 + (卷積核大小 - 1) \times 步長。池化層:池化層的計算類似于卷積層。如果池化窗口大小為 k×k,步長為 s,感受野增加 (k?1)×s。

5. 遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(RNN)

遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Recurrent Neural Network)是一種專門處理序列數(shù)據(jù)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)。RNN 通過在網(wǎng)絡(luò)中引入循環(huán)(遞歸)連接,可以記住以前的輸入信息,這使得它在處理時間序列數(shù)據(jù)或自然語言等具有順序依賴性的任務(wù)時非常有效。

RNN 的基本原理:

時間步:RNN處理序列數(shù)據(jù)的每一個時間步,每個時間步都會產(chǎn)生一個隱藏狀態(tài),代表當(dāng)前時間步的記憶。隱藏狀態(tài):在每個時間步,RNN會根據(jù)當(dāng)前輸入和前一個時間步的隱藏狀態(tài)來更新當(dāng)前的隱藏狀態(tài)。這種機(jī)制使得網(wǎng)絡(luò)能夠捕捉時間上的依賴關(guān)系。遞歸連接:RNN的隱藏狀態(tài)在時間步之間共享權(quán)重,通過遞歸公式進(jìn)行更新。

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