1单输出感知机在这里我们可以看到，\(W_2,1^1\)其中他的下标第一个2，表示的连着上一层的x2,下标第一个1代表着连着下一侧的x1。然后上标1代表着第一层。E是做了一个loss处理。\(X_i^1\)这个下标的i代表当前层数节点的编号，然后这个1代表着第1层。\(W_i,j^k\),i表示上一层的节点编......

前言人工神经网络（Artificialneuralnetworks，ANNs）被广泛认为诞生于20世纪四五十年代，其核心理论可以追溯到19世纪初 Adrien-MarieLegendre发明的最小二乘法，而在今天，经过了半个世纪互联网和计算机技术的迅猛发展，这片耕耘良久的沃土重新掀起了机器学习的研究热潮。本文主要......

▪MSE▪CrossEntropyLoss(针对分类问题)▪HingeLoss1MSE一般这个N都会取一个banch。或者取到一个banch*类别个数b这里有三种求MSE的方法：loss1=tf.reduce_mean(tf.squaare(y-out))loss2=tf.squre(tf.norm(y-out))/(banch*类别个数b)loss3=tf.reduce_mean(tf.losse......

这里的输出方式有这几种：1......

▪Matmul▪NeuralNetwork▪DeepLearning▪Multi-Layer1.Matmulout=f(x@w+b)out=relu(x@w+b)我们只看第一位h00,h10,其中类似于一个激活函数（relu函数)在一层中我们包括这一层的权值和偏置在里面的。HerecomesDeepLearning：在以前不叫作DeepLearning叫......

本文是文章AGentleIntroductiontoGraphNeuralNetworks的个人笔记，强烈建议大家去体验原文的交互式阅读，以及李沐老师的讲解。我的宗旨是尽量使用浅显易懂的白话，而不是晦涩的术语，把概念和理论讲清楚。开始吧！作为一枚资(ruo)深(ji)NLPer，我常见的神经网络输入是一段文本序......

目录1.引言2.技术原理及概念3.实现步骤与流程4.示例与应用5.优化与改进6.结论与展望随着深度学习技术的不断发展，特别是在计算机视觉领域，基于神经网络的大模型在图像识别中的应用越来越广泛。这些模型能够在处理大量图像数据的同时，准确地识别出各种物体和场景，取得了令人瞩目......

1.算法仿真效果matlab2022a仿真结果如下：     2.算法涉及理论知识概要        在语音识别（SpeechRecognition）和话者识别（SpeakerRecognition）方面，最常用到的语音特征就是梅尔倒谱系数（Mel-scaleFrequencyCepstralCoefficients，简称MFCC）。根据人耳听觉机理......

人工智能领域：面试常见问题超全（深度学习基础、卷积模型、对抗神经网络、预训练模型、计算机视觉、自然语言处理、推荐系统、模型压缩、强化学习、元学习）人工智能领域：面试常见问题1.深度学习基础为什么归一化能够提高求解最优解的速度？为什么要归一化？归一化与标准化有什么联系......

✅作者简介：热爱科研的算法开发者，Python、Matlab项目可交流、沟通、学习。......