训练神经网络的7个技巧
前言 神经网络模型使用随机梯度下降进行训练，模型权重使用反向传播算法进行更新。通过训练神经网络模型解决的优化问题非常具有挑战性，尽管这些算法在实践中表现出色，但不能保证它们会及时收敛到一个良好的模型。 在本文中，您将了解在训练神经网络模型时如何充分利用反向传播算法的技巧和诀窍。 训练神经网络的挑战在...
ICLR 2024 Spotlight：训练一个图神经网络即可解决图领域所有分类问题！
在人工智能的发展浪潮中，模型的通用性和适应性一直是研究者们追求的目标。尤其是在处理图结构数据方面，如何设计一个能够应对各种分类任务的统一模型，成为了一个重要的研究方向。近年来，大型语言模型（LLMs）在自然语言处理领域取得了显著的成就，但相比之下，图结构数据的统一模型开发却相对滞后。这一现象的背后，...
人工智能应用工程师技能提升系列2、——TensorFlow2——keras高级API训练神经网络模型
TensorFlow 2中的Keras概述 TensorFlow 2中的Keras是一个高级深度学习API，它是TensorFlow的一个核心组件。Keras被设计为用户友好、模块化和可扩展的，允许快速构建和训练深度学习模型。 在TensorFlow 2中，Keras被集成作为TensorFlow的...
基于Kaggle训练集预测的多层人工神经网络的能源消耗的时间序列预测研究（Matlab代码实现）
💥1 概述本文为能源消耗的时间序列预测，在Matlab中实现。该预测采用多层人工神经网络，基于Kaggle训练集预测未来能源消耗。对于基于Kaggle训练集预测能源消耗的时间序列预测，从以下研究：1. 数据探索与可视化：首先，探索和分析你的训练集数据。了解数据的特征、分布和关系，并使...
【3-D深度学习：肺肿瘤分割】创建和训练 V-Net 神经网络，并从 3D 医学图像中对肺肿瘤进行语义分割研究（Matlab代码实现）
💥1 概述使用3D深度学习进行肺肿瘤分割是一种有前景的研究方向。V-Net是一种常用的3D神经网络，特别适用于医学图像分割任务。下面是一个基本的步骤：1. 数据收集和准备：收集具有标注好的3D医学图像数据集，其中包含肺肿瘤的区域标签。这些图像可以是通过CT扫描等方式获取的。确保数据集中包含多样性的...
使用FORCE训练的脉冲神经网络中的监督学习（Matlab代码实现）
💥 💥 💞 💞 欢迎来到本博客 ❤️ ❤️ 💥 💥🏆 博主优势： 🌞 🌞 🌞博客内容尽量做到思维缜密，逻辑清晰，为了方便读者。⛳ 座右铭：行百里者，半于九十。 ...
怎样让ChatGPT在其内部训练神经网络？先让它想象自己有4块3090
热评：想象自己有四块3090，什么赛博唯心主义？怎样让ChatGPT在其内部训练神经网络？这个话题有点超乎大多数人的理解。步骤是这样的:1. 先让它伪装成 Ubuntu 18.04，给它说你安装了 Python 3.9, Pytorch 1.8, CUDA 11.3 和其他训练一个 pytorch ...
物理系统执行机器学习计算，一种使用反向传播训练的深度物理神经网络
深度学习模型已成为科学和工程领域的普遍工具。然而，它们的能源需求现在越来越限制它们的可扩展性。深度学习加速器旨在高效地执行深度学习，通常针对推理阶段，并且通常通过利用传统电子设备之外的物理基板。迄今为止的方法一直无法应用反向传播算法来原位训练非常规的新型硬件。反向传播的优势使其成为事实上的大规模神经...
Nature子刊：未经训练的神经网络也可以进行人脸检测
最近发表在《自然 · 通讯》上的一项新研究表明，高级的视觉认知功能可以在未经训练的神经网络中自发产生，面部图像的视觉选择性甚至可以在完全未经训练的深度神经网络中产生。对于动物的社会行为（群体中不同成员分工合作，共同维持群体生活的行为）来说，检测和识别面孔的能力至关重要。这种能力被认为起源于单神经元或...
PyTorch 深度学习实战 |用 TensorFlow 训练神经网络
为了更好地理解神经网络如何解决现实世界中的问题，同时也为了熟悉 TensorFlow 的 API，本篇我们将会做一个有关如何训练神经网络的练习，并以此为例，训练一个类似的神经网络。我们即将看到的神经网络，是一个预训练好的用于对手写体数字（整数）图像进行识别的神经网络，它使用了 MNIST 数据集(h...
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