【CDA干货】前向神经网络隐藏层与神经元个数的确定：从原理到实操指南

2025-10-29

在构建前向神经网络（Feedforward Neural Network，简称 FNN）时，“隐藏层数目设多少？每个隐藏层该放多少个神经元？” 是每个开发者都会面临的核心决策。这两个参数直接决定了模型的 “容量”—— 即拟合复杂数据 ...

【CDA干货】Python 实践：神经网络与卡尔曼滤波融合系统的构建与应用

2025-10-23

在 “神经网络与卡尔曼滤波融合” 的理论基础上，Python 凭借其丰富的科学计算库（NumPy、FilterPy）、深度学习框架（PyTorch、TensorFlow）及数据处理工具，成为实现融合系统的理想选择。本文将以 “无人机姿态估计 ...

【CDA干货】神经网络与卡尔曼滤波的融合：突破传统局限的智能状态估计技术

2025-10-23

在工业控制、自动驾驶、机器人导航、气象预测等领域，“状态估计” 是核心任务 —— 即从含噪声的观测数据中，精准推断系统的真实状态（如无人机的位置与速度、化工反应釜的温度与压力、汽车的行驶轨迹）。卡尔曼滤 ...

【CDA干货】神经网络越大越好吗？—— 规模选择的辩证思考与实践边界

2025-10-22

在人工智能领域，“大模型” 已成为近年来的热点标签：从参数超 1750 亿的 GPT-3，到万亿级参数的 PaLM，再到多模态大模型 GPT-4，神经网络的规模似乎正朝着 “越大越好” 的方向演进。但事实果真如此吗？神经网络的 ...

【CDA干货】神经网络隐藏层个数怎么确定？从原理到实战的完整指南

2025-10-21

在神经网络设计中，“隐藏层个数” 是决定模型能力的关键参数 —— 太少会导致 “欠拟合”（模型无法捕捉复杂数据规律，如用单隐藏层 MLP 识别复杂图像），太多则会引发 “过拟合”“训练缓慢”“资源浪费”（如用 1 ...

【CDA干货】神经网络隐藏层层数怎么确定？从原理到实战的完整指南

2025-10-14

在神经网络模型设计中，“隐藏层层数” 是决定模型能力与效率的核心参数之一 —— 层数过少，模型可能 “欠拟合”（无法捕捉数据复杂规律）；层数过多，又会导致 “过拟合”（记忆训练噪声）、训练效率低下、梯度消 ...

【CDA干货】球面卷积神经网络（SCNN）

2025-09-30

球面卷积神经网络（SCNN） 为解决这一痛点，球面卷积神经网络（Spherical Convolutional Neural Network, SCNN） 应运而生。它通过重构 “卷积核设计、数据采样、特征聚合” 的底层逻辑，让神经网络能够适配球面的非 ...

【CDA干货】深度神经网络神经元个数确定指南：从原理到实战的科学路径

2025-09-25

深度神经网络神经元个数确定指南：从原理到实战的科学路径 在深度神经网络（DNN）的设计中，“神经元个数” 是决定模型性能的关键超参数之一 —— 过少的神经元会导致模型 “欠拟合”（无法学习到数据的复杂规律）， ...

【CDA干货】密集连接卷积神经网络（DenseNet）：最后归一化的技术价值与实践

2025-09-04

在卷积神经网络（CNN）的发展历程中，解决 “梯度消失”“特征复用不足”“模型参数冗余” 一直是核心命题。2017 年提出的密集连接卷积神经网络（DenseNet），通过 “密集块（Dense Block）” 中相邻层的全连接设计 ...

【CDA干货】神经网络隐藏层神经元个数的确定方法与实践

2025-08-25

神经网络隐藏层神经元个数的确定方法与实践 摘要 在神经网络模型设计中，隐藏层神经元个数的确定是影响模型性能、训练效率与泛化能力的关键环节。本文从神经网络的基础结构出发，系统梳理隐藏层神经元个数确定的核 ...

【CDA干货】反向传播神经网络：突破传统算法瓶颈的革命性力量

2025-08-07

反向传播神经网络：突破传统算法瓶颈的革命性力量​ 在人工智能发展的历史长河中，传统算法曾长期主导着数据处理与模式识别领域。然而，随着数据复杂度的激增和应用场景的深化，传统算法在非线性关系建模、特征提取 ...

【CDA干货】解析神经网络中 Softmax 函数的核心作用

2025-07-29

解析神经网络中 Softmax 函数的核心作用 在神经网络的发展历程中，激活函数扮演着至关重要的角色，它们为网络赋予了非线性能力，使得神经网络能够处理复杂的任务。而 Softmax 函数作为一种常用的激活函数，在神经网 ...

每天一个数据分析题（五百一十一）- 神经网络

2024-08-30

BP(back propagation)神经网络是1986年由Rumelhart和McClelland为首的科学家提出的概念，是一种按照误差逆向传播算法训练的多层前馈神经网络，是应用最广泛的神经网络。BP神经网络的训练顺序为何？（ A:调整权重; B: ...

每天一个数据分析题（五百一十）- 类神经网络

2024-08-30

类神经网络（ANN），又称人工神经网络，根据计算的连接路径连接信息处理的数学计算模型或者使用。在进行类神经网络之前，数据要如何做准备？ A.        将所有数值属性转成类别属性 ...

卷积神经网络与循环神经网络：深度学习的双剑合璧

2024-08-09

在当今的数据挖掘领域，深度学习技术已经成为了推动科技进步的关键力量。其中，卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）作为两种核心的深度学习模型，在图像识别、自然语言处理等多个领域发挥了重要作用。尽管这 ...

如何在R中实现深度学习神经网络？

2023-10-11

深度学习神经网络是一种在许多领域取得突破性成果的机器学习技术。它能够通过模拟人脑神经元之间的连接方式，从大量的数据中学习和提取特征，进而完成任务如图像识别、自然语言处理等。在R语言中，有几个流行的包 ...

如何在R中实现深度学习神经网络？

2023-09-07

深度学习神经网络是一种在许多领域取得突破性成果的机器学习技术。它能够通过模拟人脑神经元之间的连接方式，从大量的数据中学习和提取特征，进而完成任务如图像识别、自然语言处理等。在R语言中，有几个流行的包可 ...

常用的卷积神经网络模型有哪些？

2023-07-17

常用的卷积神经网络模型有很多，每个模型都有不同的结构和应用领域。以下是一些常见的卷积神经网络模型： LeNet-5：LeNet-5 是最早的卷积神经网络之一，由Yann LeCun等人在1998年提出。它主要应用于手写数字识别， ...

如何理解卷积神经网络多个卷积核?

2023-04-19

卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）是一种经典的深度学习模型，广泛应用于图像识别、目标检测等领域。在CNN中，卷积核（Convolutional Kernel）是一个非常重要的组成部分，它通过卷积操作对输入数 ...

BP神经网络是否优于logistic回归？

2023-04-19

BP神经网络和logistic回归是两种常见的机器学习算法，它们都被广泛应用于分类问题。虽然这两种算法都有其独特的优点和适用范围，但在许多情况下，BP神经网络比logistic回归更为优越。 首先，BP神经网络可以处理非线 ...