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  改善神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)——優(yōu)化算法（mini-batch、動(dòng)量梯度下降法、Adam優(yōu)化算法）

  優(yōu)化算法可以使神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)運(yùn)行的更快，機(jī)器學(xué)習(xí)的應(yīng)用是一個(gè)高度依賴經(jīng)驗(yàn)的過程，伴隨著大量迭代的過程，你需要訓(xùn)練諸多模型，才能找到合適的那一個(gè)，所以，優(yōu)化算法能夠幫助你快速訓(xùn)練模型。 其中一個(gè)難點(diǎn)在于，深度學(xué)習(xí)沒有在大數(shù)據(jù)領(lǐng)域發(fā)揮最大的效果，我們可以

  2024年02月12日

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  目標(biāo)檢測(cè)算法——YOLOv5/YOLOv7改進(jìn)結(jié)合新神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算子Involution（CVPR 2021）

  2023年04月23日

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  Brief. Bioinformatics2021 | sAMP-PFPDeep+：利用三種不同的序列編碼和深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)短抗菌肽

  文章標(biāo)題：sAMP-PFPDeep: Improving accuracy of short antimicrobial peptides prediction using three different sequence encodings and deep neural networks 代碼：https://github.com/WaqarHusain/sAMP-PFPDeep 一、問題 短抗菌肽(sAMPs)：紅色是α-helices，藍(lán)色為隨機(jī)coil 最著名的生物計(jì)算問題之一是在離散模型中描述生物序列

  2024年02月09日

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  深度學(xué)習(xí)”和“多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)”的區(qū)別

  在討論深度學(xué)習(xí)與多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)之間的差異時(shí)，我們必須首先理解它們各自是什么以及它們?cè)谟?jì)算機(jī)科學(xué)和人工智能領(lǐng)域的角色。 深度學(xué)習(xí)是一種機(jī)器學(xué)習(xí)的子集，它使用了人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的架構(gòu)。深度學(xué)習(xí)的核心思想是模擬人腦神經(jīng)元的工作方式，以建立模型并學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)的抽

  2024年02月02日

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• 深度學(xué)習(xí)、機(jī)器學(xué)習(xí)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)之間的區(qū)別

  深度學(xué)習(xí)是機(jī)器學(xué)習(xí)的一個(gè)子類別，有效地是一個(gè)三層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。這些神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)旨在通過模仿人腦的功能來“學(xué)習(xí)”大量數(shù)據(jù)，但它們遠(yuǎn)遠(yuǎn)達(dá)不到人腦的能力。盡管單層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)只能做出近似處理，但增加隱藏層可以幫助優(yōu)化和提高準(zhǔn)確性。 深度學(xué)習(xí)用于人工智能（AI）應(yīng)用

  2024年02月20日

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• 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中參數(shù)與超參數(shù)的區(qū)別是什么?

  在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，參數(shù)和超參數(shù)是兩個(gè)非常重要但概念上不同的元素。它們的主要區(qū)別在于它們?cè)谀Ｐ陀?xùn)練和構(gòu)建中的角色和如何被確定。 參數(shù)（Parameters） 定義：參數(shù)是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在訓(xùn)練過程中學(xué)習(xí)的變量。這些包括權(quán)重（weights）和偏差（biases）。 確定方式：參數(shù)是通過訓(xùn)練

  2024年01月22日

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• MATLAB 創(chuàng)建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的patternnet和newff函數(shù)區(qū)別

  patternnet 和 newff 都是在MATLAB中用于創(chuàng)建人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的函數(shù)，但它們有一些區(qū)別和適用場(chǎng)景。 網(wǎng)絡(luò)類型 ： patternnet ：用于創(chuàng)建多層感知器（MLP）類型的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，MLP是一種前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，由輸入層、若干隱藏層和輸出層組成。它適用于各種問題，包括分類和回歸任務(wù)。 new

  2024年02月15日

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• 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)ANN(MLP),CNN以及RNN區(qū)別和應(yīng)用

  1. Artificial Neural Network(ANN) 又稱為Multilayer Perception Model(MLP) 2. CNN AAA 3. RNN 22 先占坑，后期再整理 References [1]?CNN vs.RNN vs.ANN——淺析深度學(xué)習(xí)中的三種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) - 知乎 [2]?https://www.youtube.com/watch?v=u7obuspdQu4 [3]?深度學(xué)習(xí)——CNN與ANN的區(qū)別_51CTO博客_cnn ann

  2024年02月13日

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• 【目標(biāo)檢測(cè)】epoch、、batch、、batch_size理解

  1 epoch ????????當(dāng)一個(gè)完整的數(shù)據(jù)集通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)一次并且返回一次的過程稱為一個(gè)epoch。 然而，當(dāng)一個(gè)epoch對(duì)于計(jì)算機(jī)太過龐大時(shí)，就需要把它分成多個(gè)小塊。 2 batch ????????在不能將數(shù)據(jù)一次性通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的適合，就需要將數(shù)據(jù)集分成幾個(gè)batch。 3 batch_size ?????

  2024年02月16日

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• 深度學(xué)習(xí)中epoch、batch、batch size和iterations詳解

  1.epoch 在訓(xùn)練一個(gè)模型時(shí)所用到的全部數(shù)據(jù)； 備注：一般在訓(xùn)練時(shí)都要使用多于一個(gè)的epoch，因?yàn)樵谏窠?jīng)網(wǎng)絡(luò)中傳遞完整的數(shù)據(jù)集僅僅一次是不夠的，只有將完整的數(shù)據(jù)集在同樣的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中傳遞多次，才會(huì)得到比較優(yōu)秀的訓(xùn)練效果，當(dāng)然也不行，容易過擬合，所以要根據(jù)實(shí)

  2023年04月25日

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