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人工神经网络概念梳理与实例演示

人工神经网络概念梳理与实例演示神经网络是一种模仿生物神经元的机器学习模型，数据从输入层进入并流经激活阈值的多个节点。

这样的实际实例之一是使用人工神经网络(ANN)识别图像中的对象。在构建一个识别“猫“图像的一个系统中，将在包含标记为“猫”的图像的数据集上训练人工神经网络，该数据集可用作任何进行分析的参考点。

人工神经网络(Artificial Neural Network，ANN)简称神经网络(NN)，是基于生物学中神经网络的基本原理，在理解和抽象了人脑结构和外界刺激响应机制后，以网络拓扑知识为理论基础，模拟人脑的神经系统对复杂信息的处理机制的一种数学模型。

神经网络:卷积神经网络(CNN)

卷积神经网络是一种多层神经网络，擅长处理图像特别是大图像的相关机器学习问题。卷积网络通过一系列方法，成功将数据量庞大的图像识别问题不断降维，最终使其能够被训练。 CNN最早由Yann LeCun提出并应用在手写字体识别上。

卷积神经网络(Convolutional Neural Networks，CNN)是一种前馈神经网络。卷积神经网络是受生物学上感受野(Receptive Field)的机制而提出的。感受野主要是指听觉系统、本体感觉系统和视觉系统中神经元的一些性质。

CNN一共有卷积层（CONV）、ReLU层（ReLU）、池化层（Pooling）、全连接层（FC（Full Connection））下面是各个层的详细解释。

神经网络训练过程中图片像素对训练结果有什么影响,由于GPU内存太小...

神经网络的分类知识体现在网络连接上，被隐式地存储在连接的权值中。 神经网络的学习就是通过迭代算法，对权值逐步修改的优化过程，学习的目标就是通过改变权值使训练集的样本都能被正确分类。

同时，科研人员发现GPU的大规模并行矩阵运算模式完美地契合神经网络训练的需要，在同等情况下，GPU的速度要比CPU快50-200倍，这使得神经网络的训练时间大大减少，最终再一次掀起了神经网络研究的热潮，并且一直持续到现在。

卷积神经网络最早是主要用来处理图像信息。如果用全连接前馈网络来处理图像时，会存在以下两个问题： 目前的卷积神经网络一般是由卷积层、汇聚层和全连接层交叉堆叠而成的前馈神经网络，使用反向传播算法进行训练。

深度学习用cpu训练和用gpu训练的区别 （1）CPU主要用于串行运算；而GPU则是大规模并行运算。由于深度学习中样本量巨大，参数量也很大，所以GPU的作用就是加速网络运算。

而步长太小，又会使寻解过程进行得太慢。因此，步长设置适当非常重要。

如何通过人工神经网络实现图像识别

神经元个数的设计：第二层就比第一层少一半的神经元，基本没有起到压缩维度的作用。这个问题中的图像比较简单，觉得压缩到20-50维左右比较合适； 既然是一个分类问题，顶层的至少还得有一个分类器吧。。

因此二维图像的识别是三维图像识别的基础。基于卷积网络的人脸检测 卷积神经网络与传统的人脸检测方法不同，它是通过直接作用于输入样本，用样本来训练网络并最终实现检测任务的。

正如人们可能学会根据尾巴或皮毛等独特特征来识别狗一样，人工神经网络(ANN)也可以通过将每个图像分解成不同的组成部分(如颜色和形状)进行识别。

一文读懂神经网络

卷积神经网络与普通神经网络的区别在于，卷积神经网络包含了一个由卷积层和子采样层构成的特征抽取器。在卷积神经网络的卷积层中，一个神经元只与部分邻层神经元连接。

在GNN中，函数 不需要满足特定的约束，直接使用多层前馈神经网络，对于函数 ，则需要着重考虑，因为 需要满足压缩映射的条件，而且与不动点计算相关。

卷积层负责提取图像中的局部特征；池化层用来大幅降低参数量级(降维)；全连接层类似传统神经网络的部分，用来输出想要的结果。

入门|一文简述循环神经网络本文简要介绍了什么是循环神经网络及其运行原理，并给出了一个RNN实现示例。什么是循环神经网络(RNN)... 入门| 一文简述循环神经网络本文简要介绍了什么是循环神经网络及其运行原理，并给出了一个 RNN 实现示例。

很喜欢 最简单的神经网络--Bp神经网络 一文对算法原理的解释，语言活泼，案例简单，由浅入深。

误区1 热衷参加Kaggle比赛 你通过参与Kaggle比赛练习了数据科学技能。如果你掌握决策树和神经网络那就再好不过了。但其实作为数据科学家，你不需要完成这么多的模型融合。

CNN输入必须是n*n像素?

用CNN卷积的情况，这里面有几个关键点：一个是文本跟图片不一样，图片有长宽，然后还有深度（RGB)。对应到文本上，假设文章总共N个词，每个词嵌入维度K维，那么输入是N K的，N可以理解为高度，K作为长度，深度为1。

在MNIST上训练的CNN可以找到某个特定的数字。比如发现数字1，可以通过使用边缘检测发现图像上两个突出的垂直边缘。 通常，卷积有助于我们找到特定的局部图像特征(如边缘)，用在后面的网络中。

为啥cnn不能随便尺寸输入：因为cnn的全连接层会得到一个拉直的向量，向量中比方说有n*n个元素，这n*n个元素每个元素当作一个结点与下一层全连接，如果下一层比方说节点数是4096，权值数就是4096*n*n。

Networks-简称CNN)。现在，CNN已经成为众多科学领域的研究热点之一，特别是在模式分类领域，由于该网络避免了对图像的复杂前期预处理，可以直接输入原始图像，因而得到了更为广泛的应用。