摘要： 纯NumPy代码从头实现简单的神经网络。 Keras、TensorFlow以及PyTorch都是高级别的深度学习框架，可用于快速构建复杂模型。前不久，我曾写过一篇文章，对神经网络是如何工作的进行了简单的讲解。该文章侧重于对神经网络中运用到的数学理论知识进行详解。本文将利用NumPy实现简单的神经网络，在实战中对其进行深层次剖析。最后，我们会利用分类问题对模型进行测试，并与Keras所构建的神经网络模型进行性能的比较。 Note：源码可在我的GitHub中查看。 在正式开始之前，需要先对所做实验进行构思。我们想要编写一个程序，使其能够创建一个具有指定架构（层的数量、大小以及激活函数）

本文通过考虑深度在特征提取和泛化中的作用，研究了深度网络的理论优势。主要贡献是四个。首先，在相同的容量成本下 (通过覆盖数量)，我们证明了深网在提取组结构特征方面优于浅网。其次，我们证明了深remu网是提取平滑度特征的最佳工具之一。第三，我们严格证明了特征对深度和反之的适应性，从而得出了在深度网络上实现经验风险最小化的最佳学习率。最后，我们进行了广泛的数值实验，包括玩具模拟和真实数据验证，以显示深度网络在特征提取和泛化方面的出色表现。所有这些结果为深度学习的成功提供了合理的解释，并为使用深度网络提供了坚实的指导。在本文中，我们仅考虑回归问题中的深度选择。为分类制定类似的结论将是有趣且重要的。我们将考虑这个主题，并在以后的研究中报告进展。

1.领域：FPGA，CNN卷积神经网络 2.内容：题目，vivado2019.2平台中通过verilog实现CNN卷积神经网络包括卷积层,最大化池化层以及ReLU激活层+操作视频 3.用处：用于CNN卷积神经网络算法编程学习 4.指向人群：本科，硕士，博士等教研使用 5.运行注意事项： 使用vivado2019.2或者更高版本测试，用软件打开FPGA工程，然后参考提供的操作录像视频跟着操作。 工程路径必须是英文，不能中文。

verilog实现卷积神经网络CNN，包括卷积层，Relu激活层，FC全连接层，pool池化层，输入图片需要满足28*28

文章目录声明前言引入相关依赖包初始化参数前向传播函数线性部分linear线性激活部分linear–>avtivation计算成本反向传播线性部分linear backward线性激活部分linear–>activation backward更新参数整合两层神经网络模型L层神经网络分析 声明 本文参考何宽、念师 前言 本次教程，将构建两个神经网络，一个是具有两个隐藏层的神经网络，一个是多隐藏层的神经网络。 一个神经网络的计算过程如下： 初始化网络参数 前向传播 计算一层的中线性求和的 部分 计算激活函数的部分（ReLU使用L-1次，sigmoid使用1次） 结合线性求和与激活函数 计算误差 反向

测试代码： import torch import torch.nn as nn #inplace为True，将会改变输入的数据 ，否则不会改变原输入，只会产生新的输出 m = nn.ReLU(inplace=True) input = torch.randn(7) print("输入处理前图片：") print(input) output = m(input) print("ReLU输出：") print(output) print("输出的尺度：") print(output.size()) print("输入处理后图片：") print(input) 输出为： 输入处理前图片： t

CNN实现对FashionMNIST图像分类 卷积神经网络相对于全连接神经网络的优势： 参数少 -> 权值共享 因为全连接神经网络输入的图片像素较大， 所以参数较多 而卷积神经网络的参数主要在于核上， 而且核的参数可以共享给其他通道 全连接神经网络会将输入的图片拉直， 这样就会使图片损失原来的效果，从而导致效果不佳 而卷积神经网络不会将图片拉直，用步长去移动核 可以手动选取特征，训练好权重，特征分类效果比全连接神经网络的效果好 CNN过程： conolution层： 实现对feature map局部采样(相似于感受野) pooling层: 增加感受野 dense层: 也就是全连接层 大概思路

MNIST-Tensorflow 99.6599％ 我写了一个Tensorflow代码用于MNIST数据的分类。 您可以使用以下命令获取结果： python main.py 此代码具有以下功能 使用了数据扩充（训练数据：50,000-> 250,000） 使用具有He_initializer的3x3转换，交错转换，衰减速率为0.9的batch_norm，Max_Pooling 激活功能为tf.nn.leaky_relu 使用全球平均池代替MLP 使用L2正则化损失，学习率衰减，beta1 = 0.5的Adam优化 它包含Tensorboard，保存，恢复的代码 环保环境 操作系统：Ubuntu 16.04 的Python 3.5 Tensorflow-gpu版本：1.4.0rc2（要求版本1.4.0以上） 如果出现错误，例如： "Expected int32, g

门控循环单元(GRU)是一种改进型的长短期记忆模型(LSTM)结构,有效改善了LSTM训练耗时的缺点。在GRU的基础上,对激活函数sigmoid,tanh,ReLU等性能进行了比较和研究,详细分析了几类激活函数的优缺点,提出了一种新的激活函数双曲正切线性单元(TLU)。实验证明:新的激活函数既能显著地加快深度神经网络的训练速度,又有效降低训练误差。

从ReLU到GELU，一文概览神经网络的激活函数（https://mp.weixin.qq.com/s/pA9JW75p9J5e5KHe3ifcBQ），除上述外，本文还提供了若干相应的支撑论文。