LeNet卷积神经网络 背景含隐藏层的多层感知机模型对图像进行分类时，是将图像中的像素逐行展开，得到一个向量输入到全连接层中。这种方法有一些局限性：同一列的像素在最后的向量中相距较远；大尺寸图像输入到全连接层导致模型过大，开销过高 。卷积层可以解决以上两个问题： 卷积层保留输入的形状，图像在高和宽两个方向都可以被处理； 卷积层通过滑动窗口将卷积核与不同位置
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2023-08-21 22:58:45
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神经网络基本原理一.神经元模型 图中x1~xn是从其他神经元传来的输入信号，wij表示表示从神经元j
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2023-08-29 20:14:06
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作者 | Anticoder神经网络构建好，训练不出好的效果怎么办？明明说好的拟合任意函数(一般连续) ，说好的足够多的数据(Occam's razor)，仔细设计的神经网络都可以得到比其他算法更好的准确率和泛化性呢(当然不是我说的)，怎么感觉不出来呢？很直观，因为神经网络可以随意设计，先验假设较少，参数多，超参数更多，那模型的自由度就非常高了，精心设计对于新手就变得较难了。这里讲一
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2023-10-13 10:54:03
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1、神经网络优缺点，优点：（1）具有自学习功能。例如实现图像识别时，只在先把许多不同的图像样板和对应的应识别的结果输入人工神经网络，网络就会通过自学习功能，慢慢学会识别类似的图像。自学习功能对于预测有特别重要的意义。预期未来的人工神经网络计算机将为人类提供经济预测、市场预测、效益预测，其应用前途是很远大的。（2）具有联想存储功能。用人工神经网络的反馈网络就可以实现这种联想。（3）具有高速寻找优化解
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2023-08-07 21:45:19
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危险，危险，危险——好久不见，等你在这里见面~在经过前两期关于神经网络的简单介绍后，今天小Mi将进一步介绍神经网络的代价函数、前向传播和反向传播，废话不多说，我们开干吧~1 代价函数首先引入一些便于稍后讨论的新标记方法：假设神经网络的训练样本有m个，每个包含一组输入x和一组输出信号y，L表示神经网络层数，表示每层的neuron个数(表示输出层神经元个数)，代表最后一层中处理单元的个数。将神经网络的
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2023-10-28 18:56:23
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文章目录神经网络感知机全连接层神经网络优化目标激活函数SigmoidReLULeakyReLUTanh输出层的设计普通实数空间[0, 1][0, 1]和为1[-1, 1]误差计算均方差交叉熵神经网络的类型卷积神经网络循环神经网络注意力（机制）网络图神经网络油耗预测实战 神经网络感知机感知机 Perceptron感知机的偏置 bias感知机的权重 weight感知机的净活性值 z Net Acti
ResNet作为卷积神经网络的一个里程碑式的模型一直在各个领域被应用，因此学习这样一个模型架构很有必要。网上也有很多关于这个网络的介绍，也从中衍生了很多改进的模型（无论改动幅度大小）。因此，有必要就ResNet的变体进行总结。本篇文章涉及到的文章有：原始版本ResNet[1]、Wider ResNet[3]、ResNeXt[4]、DarkNet53[5]，这几篇是我看到变化相对明显；还有一些则是改
神经网络一直是迷人的机器学习模型之一，不仅因为花哨的反向传播算法，而且还因为它们的复杂性（考虑到许多隐藏层的深度学习）和受大脑启发的结构。神经网络并不总是流行，部分原因是它们在某些情况下仍然存在计算成本高昂，部分原因是与支持向量机（SVM）等简单方法相比，它们似乎没有产生更好的结果。然而，神经网络再一次引起了人们的注意并变得流行起来。 在这篇文章中，我们将使用neuralnet包装拟合一
精度问题，比如如果压缩后的数值表示精度能到0.01，而更新的梯度的值没到这个精度，比如0.001，此时该如何更新这个值？答案就是用一定的概率去更新这个值。 第二种方法虽然看起来比第一种更合理，但是在实现时却有一个问题，那就是每次生成随机数会非常耗时，所以一般使用第一种方法。 梯度计算和累加BNN的参数和各层的激活值是二值化的，但由于两个原因，导致梯度不得不用较高精度的实数而不是二值进行存储。两个原
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2023-11-06 19:08:54
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导语：在CVPR 2020上，商汤研究院链接与编译组和北京航空航天大学刘祥龙老师团队提出了一种旨在优化前后向传播中信息流的实用、高效的网络二值化新算法IR-Net。不同于以往二值神经网络大多关注量化误差方面，本文首次从统一信息的角度研究了二值网络的前向和后向传播过程，为网络二值化机制的研究提供了全新视角。同时，该工作首次在ARM设备上进行了先进二值化算法效率验证，显示了IR-Net部署时的优异性能
# 神经网络R²是什么
神经网络R²是神经网络模型的一个评价指标，用于衡量模型的拟合程度。R²值范围在0到1之间，越接近1表示模型越能够解释目标变量的变化。在神经网络中，R²值可以帮助我们评估模型的表现，选择最佳的模型结构和参数。
## 神经网络R²的计算方法
在神经网络中，R²值的计算方法与线性回归类似，公式如下：
$$
R² = 1 - \frac{SS_{res}}{SS_{tot}
8 神经网络的学习8.1 神经网络的代价函数神经网络的训练样本有m个，每个包含一组输入x和一组输出信号y，L表示神经网络层数，表示每层的neuron个数（表示输出层神经元个数），代表最后一层中处理单元的个数。将神经网络的分类定义为两种情况：二类分类和多类分类。二类分类：=0，y=0 or 1表示哪一类；K类分类：=k，=1表示分到第i类；（k>2）在逻辑回归中，只有一个输出变量，又称标量（
tensorflow基础3神经网络tensorflow基础3神经网络1.全连接层的实现1.1 通过张量的方式实现1.2 通过层的方式实现2. 激活函数2.1 sigmoid2.2 ReLU2.3 LeakyReLU2.4 Tanh3. 输出层的设计3.1 普通实数3.2 [0,1]区间3.3 [0,1]区间和为13.3 [-1,1]4. 误差计算4.1 均方误差函数4.2 交叉熵误差函数 ten
# BP神经网络中的R2函数
## 什么是BP神经网络
BP神经网络，即反向传播神经网络（Backpropagation Neural Network），是一种常用的人工神经网络模型。它的训练过程中使用了反向传播算法，可以通过大量的训练样本来学习输入和输出之间的映射关系。BP神经网络是一种有向无环图，由输入层、隐藏层和输出层组成，每个神经元与其他层的神经元相连。
## R2函数的定义
在B
论文 Deep Residual Learning for Image Recognition简述：本文分析了残差块后面的传播形式，表明当使用恒等映射作为skip connections（跳跃连接）和after-addition activation（可以理解为相加在激活之后）时，正向和反向信号可以直接从一个块传播到任何其他块。并提出了一种新的残差单元，使网络训练更加简单且具有很强的泛化能力。注：
训练神经网络我们接着上一讲继续，这一讲主要讲的是优化、正则化与迁移学习高级优化我们首先来看看传统的随机梯度优化有什么问题，如果损失函数在一个维度上梯度比较小，在另一个维度上梯度比较大，那么这种情况下就会出现沿着梯度小的维度变化缓慢，另一个方向变化迅速，出现如下图这种震荡现象导致收敛缓慢除此以外就是局部最小值与驻点的问题，局部最小值在多维特征的情况下出现的几率比较小，最常见的是驻点问题，这种情况下权
目录1 Embedding层2 预训练的词向量3 循环神经网络1 Embedding层在神经网络中，单词的表示向量可以直接通过训练的方式得到，把单词的表示层叫作Embedding层。在Tensorflow中，可以通过layers.Embedding(m,n)来定义一个Word Embedding层，其中m参数指定词汇数量，n指定单词向量的长度。2 预训练的词向量目前应用的比较广泛的预训练模型有 W
http://www.ai-start/ml2014/html/week5.html神经网络的学习(Neural Networks: Learning)代价函数首先引入一些便于稍后讨论的新标记方法：假设神经网络的训练样本有$m$个，每个包含一组输入$x$和一组输出信号$y$，$L$表示神经网络层数，$S_I$表示每层的neuron个数($S_l$表示输出层神经元个数)，$S_L$代表最后一
1.学习率的优化采用指数衰减学习率：可以先用较大的学习率，快速得到最优解，然后逐步减小学习率，使模型在训练后期稳定。import tensorflow as tf
w = tf.Variable(tf.constant(5, dtype=tf.float32))
epoch = 40
LR_BASE = 0.2 # 最初学习率
LR_DECAY = 0.99 # 学习率衰减率
线性神经网络前言：该大章分为7小章节， 本章我们将介绍神经网络的整个训练过程 :如下图顺序所示：
定义简单的神经网络架构
数据处理
指定损失函数
如何训练模型
1. linear-regression(线性回归)NOTE:
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2023-07-24 20:45:32
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