深度神经网络（DNN）在解决图像分类、文本识别和语音转录等实际难题方面显示出卓越的效能。但是，为给定问题设计合适的 DNN 架构依然是一项具有挑战性的任务。考虑到巨大的架构搜索空间，就计算资源和时间而言，为具体应用从零开始设计一个网络是极其昂贵的。神经架构搜索（NAS）和 AdaNet 等方法使用机器学习来搜索架构设计空间，从而找出适合的改进版架构。另一种方法是利用现有架构来解决类似问题，即针对手头任务一次性对架构进行优化。
计算机视觉作为一门让机器学会如何去“看”的学科，具体的说，就是让机器去识别摄像机拍摄的图片或视频中的物体，检测出物体所在的位置，并对目标物体进行跟踪，从而理解并描述出图片或视频里的场景和故事，以此来模拟人脑视觉系统。因此，计算机视觉也通常被叫做机器视觉，其目的是建立能够从图像或者视频中“感知”信息的人工系统。
深度神经网络(DNNs)在解决图像分类、文本识别和语音转录等实际关联难题方面具有显著的效果。然而，为给定的问题设计合适的DNN体系结构仍然是一项具有挑战性的任务。考虑到可能的架构有很大的搜索空间，从零开始为特定的应用程序设计一个网络在计算资源和时间方面代价可能非常昂贵。神经结构搜索和AdaNet等方法使用机器学习搜索设计空间，以找到改进的结构。另一种方法是使用现有的体系结构来解决类似的问题，并一次性地为手头的任务进行优化。
深度神经网络（DNN）在解决图像分类、文本识别和语音转换等实际难题方面具有显著的效果。然而，为一个给定的问题设计一个合适的 DNN 体系结构仍然是一个具有挑战性的任务。考虑到架构可能需要巨大的搜索空间，从头开始为特定的应用程序设计一个网络在计算资源和时间方面花销可能非常大。神经网络架构搜索和 AdaNet 等方法利用机器学习来搜索设计空间，以便找到改进架构的方法。另一种选择是将现有的体系结构用于类似的问题，并一次性为手头的任务进行优化。
第一个典型的CNN是LeNet5网络，而第一个大放异彩的CNN却是AlexNet。2012年在全球知名的图像识别竞赛 ILSVRC 中，AlexNet 横空出世，直接将错误率降低了近 10 个百分点，这是之前所有机器学习模型无法做到的。
在学习神经网络之前，我们需要对神经网络底层先做一个基本的了解。我们将在本节介绍感知机、反向传播算法以及多种梯度下降法以给大家一个全面的认识。
【新智元导读】普林斯顿大学研究人员提出了一种会在训练过程中连接、生长、移除神经元的神经网络。这种神经网络使用梯度和神经元强弱来生长（grow）和修剪（prune），从而实现权重和结构的同时训练。此算法可同时实现神经网络结构的自动选择和超高效压缩。所取得的压缩率，所获得的神经网络模型均为当前业内最好纪录。 神经网络的结构对其性能有极其重要的影响。目前主流的神经网络结构搜索法仍然是试凑法，该方法存在三大问题： 训练过程中神经网络结构是固定的，训练并不能改善结构 时间和计算消耗巨大 生成的网络通常很冗余，计算和存
为了解决这些问题，本文将轻量化CNNs的4个重要组成部分从粗到细分解并重新设计：
计算机视觉研究院主要涉及AI研究和落地实践，主要致力于目标检测、目标跟踪、图像分割、OCR、模型量化、模型部署等研究方向。研究院每日分享最新的论文算法新框架，提供论文一键下载，并分享实战项目。研究院主要着重”技术研究“和“实践落地”！
论文地址：https://arxiv.org/pdf/2401.06426.pdf
在过去的十年里，计算机视觉任务的Backbone神经网络从基于卷积的信息提取演化为基于Transformer的语义表示，该表示充分利用自注意力机制进行信息叠加。然而，这种先进的机制带来了巨大的计算成本。具体而言，自注意力生成涉及复杂的神经信息交互，如图1(a)所示，导致计算资源消耗和内存开销增加。
在深度神经网络中最常用的方法是Regularization和dropout。在本文中，我们将一起理解这两种方法并在python中实现它们
以脉冲神经网络（SNN）为代表的脑启发神经形态计算（neuromorphic computing）由于计算上的节能性质在最近几年受到了越来越多的关注 [1]。受启发于人脑中的生物神经元，神经形态计算通过模拟并行的存内计算、基于脉冲信号的事件驱动计算等生物特性，能够在不同于冯诺依曼架构的神经形态芯片上以低功耗实现神经网络计算。
paper:Hebbian Deep Learning Without Feedback （华为实验室）
code：softhebb 代码 https://openreview.net/attachment?id=IJ-88dRfkdz&name=supplementary_material 修改成下面代
假设你正在练习投篮，目标是投进篮筐。已知的是投篮和你的出手点高度、投篮角度、手腕力度大小有关，作为一个小白你并不知道出手点高度、投篮角度、手腕力度大小该控制多少，那么你的第一次出手就是一个随机控制，至于篮球进不进篮筐就交给上帝吧。
选自HeartBeat 作者：Julien Despois 机器之心编译 参与：Pedro、张倩、刘晓坤 运行深度神经网络对计算能力、能耗及磁盘空间要求甚高，智能手机的计算资源十分有限，需要多种优化
最近我们被客户要求撰写关于CNN（卷积神经网络）的研究报告，包括一些图形和统计输出。
神经网络是当下计算应用中发展最快，使用最广的机器学习算法。然而，由于传统的神经网络只能使用单个网络来存储许多算法模式，随着应用不断复杂化导致网络结构不断扩大，存储性能瓶颈已逐渐凸显。
无人驾驶汽车最早可以追溯到1989年。神经网络已经存在很长时间了，那么近年来引发人工智能和深度学习热潮的原因是什么呢？答案部分在于摩尔定律以及硬件和计算能力的显著提高。我们现在可以事半功倍。顾名思义，神经网络的概念是受我们自己大脑神经元网络的启发。神经元是非常长的细胞，每个细胞都有称为树突的突起，分别从周围的神经元接收和传播电化学信号。结果，我们的脑细胞形成了灵活强大的通信网络，这种类似于装配线的分配过程支持复杂的认知能力，例如音乐播放和绘画。
(x_1,x_2)表示输入层的数据，w_{11}、w_{21}表示权重,b_1表示偏置。
神经网络不能直接处理单词，需要将单词转化成固定长度的向量，使用one-hot编码：
无人驾驶汽车最早可以追溯到1989年。神经网络已经存在很长时间了，那么近年来引发人工智能和深度学习热潮的原因是什么呢？[1秒]答案部分在于摩尔定律以及硬件和计算能力的显著提高。我们现在可以事半功倍。顾名思义，神经网络的概念是受我们自己大脑神经元网络的启发。神经元是非常长的细胞，每个细胞都有称为树突的突起，分别从周围的神经元接收和传播电化学信号。结果，我们的脑细胞形成了灵活强大的通信网络，这种类似于装配线的分配过程支持复杂的认知能力，例如音乐播放和绘画。
相比之下，最大的AI硬件集群大约占人类大脑规模的 1%，约 1 万亿个突触（参数）。
$(x1,x_2)$表示输入层的数据，$w{11}、w_{21}$表示权重,$b_1$表示偏置。
在深度学习中，视觉Transformer（ViTs）已成为一种主流的卷积神经网络架构，被广泛应用于计算机视觉领域。预训练的ViT模型通常通过finetuning适应到新的任务，但是fine-tuning需要消耗大量的计算和内存资源。为了减少fine-tuning所需的资源和时间，许多参数高效的迁移学习方法被提出，例如Adapter（adapters）。
（这种特性让人联想到全身麻醉中的一种现象，即患者在 醒来时似乎大致恢复到麻醉前的状态）
深度学习模型的应用必然要面对模型压缩的问题，训练出来的原始模型直接放到服务器或终端上跑是不明智的，因为有大量的算力可以省略！
来源 | Data Science from Scratch， Second Edition 作者 | Joel Grus 全文共6778字，预计阅读时间50分钟。 深度学习 1. 张量 2. 层（Layer）的抽象 3. 线性层 4. 神经网络作为一个层的序列 5. 损失和优化 6. 示例：XOR 重新实现 7. 其他激活函数 8. 示例：重新实现 FizzBuzz 9. softmax 和交叉熵（cross-entropy） 10. Dropout 11. 例子：MNIST 12
GPipe是一个基于 Lingvo （Lingvo 是 Google 基于 TensorFlow 二次开发的重点针对序列模型的框架）开发的，支持超大规模模型的神经网络训练并行库，本文介绍其基本功能和流水线机制。
神经网络的宽度很重要，因为增加宽度必然会增加模型的容量。但是，网络的性能不会随着宽度的增加而线性提高，并且很快就会饱和。
AI选自OpenAI 作者：JAKOB FOERSTER 机器之心编译 使用线性网络进行非线性计算是一种特立独行的思路，近日，OpenAI 发布了一篇博客，介绍了该机构在深度线性网络上的新研究，该方法没有使用激活函数，仍在 MNIST 上实现了 99% 的训练准确率和 96.7% 的测试准确率，新的研究再次点燃了人们的讨论热潮。让我们看看他们是如何做到的。 我们展示了深度线性网络（使用浮点运算实现）实际上并不是线性的，它可以执行非线性计算。我们利用这一点使用进化策略在线性网络中寻找参数，使我们能够解决重要
人工神经网络是一个令人神往的研究领域，尽管当新手入门的时候它们可能会令人生畏。
原文地址：https://machinelearningmastery.com/timedistributed-layer-for-long-short-term-memory-networks-in-python/
How to Use the TimeDistributed Layer for Long Short-Term Memory Networks in Python 如何在Python中将TimeDistributed层用于Long Short-Term Memory Networks Long Short-Term Memory Networks或LSTM是一种流行的强大的循环神经网络(即RNN)。 对于任意的序列预测(sequence prediction )问题，配置和应用起来可能会相当困难，即使在P
The repo also follows from this journal paper (Neuromorphic Computing and Engineering 2022), which has been selected as one of the journal's top papers for 2022.
在上一节，我们通过逐步分析的方式讲清楚了神经网络是如何将终端计算获得的误差逐层反向传播给每一个神经元的，同时我们根据节点链路上的权重比值，将误差依次分配给对应的节点，并通过笔算的方式计算了下面例子中每
神经网络在图像分类、检测和分割等各种计算机视觉任务中经历了快速发展。尽管其令人印象深刻的性能为许多应用程序提供了动力，但一个巨大的趋势是追求具有低延迟和高吞吐量的快速神经网络，以获得良好的用户体验、即时响应和安全原因等。
机器之心原创 作者：吴攀、李亚洲 当地时间 3 月 8 日-10 日，Google Cloud NEXT '17 大会在美国旧金山举行。谷歌在本次大会上正式宣布了对数据科学社区 Kaggle 的收购并宣布了多个重量级云 API。机器之心作为受邀媒体也在第一时间从现场发回了报道：《现场直击 | 李飞飞首度亮相谷歌云大会：发布全新 API，解读 AI 民主化》和《现场直击 | 谷歌云大会最后一天解读开放性：从 TensorFlow 开源到开放云平台》。而作为开发者，最关心的则莫过于本次大会中各种更加详细和专一的
由于内存和计算资源有限，很难在嵌入式设备上部署卷积神经网络（CNN）。特征图中的冗余是那些成功的CNN的重要特点，但很少在神经体系结构设计中进行研究。本文提出了一种新颖的Ghost模块，可以通过简单的操作生成更多的特征图。基于一系列内在的特征图，我们应用了一系列简单的线性变换以生成许多ghost特征图，这些ghost特征图可以充分揭示内部特征的信息。提出的Ghost模块可以作为即插即用组件来升级现有的卷积神经网络。Ghost boottlenecks 旨在堆叠Ghost模块，然后可以轻松建立轻量级的GhostNet。实验表明：我们的GhostNet可以实现比MobileNetV3更高的识别性能（例如75.7％top-1精度）。
在这个过程中很有可能因为连接剪枝是一个非常不规则的操作，我们实现的时候通常会维护一个维度相等的矩阵，称为掩膜(mask)矩阵。掩膜矩阵为1的地方表示要保持的权重，为0的地方表示要剪掉的权重。
【飞桨开发者说】王成，深度学习爱好者，淮阴师范学院，研究方向为计算机视觉图像与视频处理。
本文介绍了利用深度学习对空气污染进行预测的方法。首先介绍了数据集和深度学习模型的搭建，然后通过具体实例介绍了模型的预测过程。最后通过实验验证了该方法的可行性和有效性。
如何用训练好的模型来预测新的样本，这种操作很简单，这里就不着重记录了。需要重点记录的是如何进行模型的训练，也就是各个神经元之间权重和偏置的训练。
亲爱的关注者您好！真的是好久不见，上次与您相见还是8月18日的晚上，不知道35天的时间不见，你们都有了哪些成果？有了哪些成就？有了哪些offer？但是，本平台的所有学生工作者祝您前程似锦。 ---- 今天主要给大家详细说说深度学习的基础知识——卷积神经网络。这不是刚开学不久，绝对又有一大批同学选择进入计算机视觉领域。所以今天主要的内容是想让刚入门或想入门的您有一个简单轻松的入门方式（有兴趣或附近朋友想加入这个领域，欢迎他关注我们的平台，加入我们的学习群，谢谢！），希望可以给您带来一丝丝帮助，也希望给已经入门
感知机接受多个信号(x1,x2)，输出一个信号(y), w1/w2是权重，圆圈就代表神经元
版权声明：博主原创文章，微信公众号：素质云笔记,转载请注明来源“素质云博客”，谢谢合作！！ https://blog.csdn.net/sinat_26917383/article/details/54232791
【新智元导读】上周举行的Spark Summit 2016大会上，谷歌大脑的负责Jeff Dean就深度学习发表演讲，介绍了谷歌对深度学习的使用情况，从技术上解读如何在TensorFlow进行大规模的
了解神经网络工作方式的最佳途径莫过于亲自创建一个神经网络，本文将演示如何做到这一点。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
实时音视频
对象存储
即时通信 IM
