1.神经网络的表示（Neural Network Representaiton） 这就是一张神经网络的图片。我们输入特征x1,x2,x3，他们被竖直的堆叠起来，这就叫做神经网络的输入层，它主要包含了神经网络的输入；然后我们看输入串旁边二点一层叫做隐藏层，在一个神经网络中，当你使用监督学习训练它的时候，训练集包含了输入x也包含了输出y，所以术语隐藏层的含义是在训练集中，这些中间
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2024-04-09 21:03:31
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摘要：本文主要包含神经网络模型的结构、单隐藏层的神经网络结构、单个样本的神经网络计算过程、m个样本的神经网络计算过程、常见的激活函数、为什么要使用非线性激活函数、激活函数的导数（梯度）、神经网络中如何进行梯度计算和网络模型中的参数权重W不能全部初始化为零的原因等知识点。 本文目录1.神经网络模型的结构2.单隐藏层的神经网络结构3.神经网络计算过程3.1单个样本的神经网络推导过程3.2m个样本的神经
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2023-09-30 14:53:11
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神经网络表示 所谓“隐藏”的含义就是在训练集中这些中间节点的真正数值我们是不知道的，在训练集中我们看不到它们的数值。我们能看到输入值，也能看到输出值，但是隐藏层的值我们是无法看到的 之前我们利用x来表示输入特征，现在我们也可以使用来表示，它意味着网络中不同层的值会传递给后面的层 输入层将x的值传递给 ...
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2021-07-20 16:42:00
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学习目标 目标 知道浅层神经网络的前向计算过程 知道选择激活函数的原因 说明浅层网络的反向传播推导过程 应用 应用完成一个浅层神经网络结构进行分类 1.3.1 浅层神经网络表示之前已经说过神经网络的结构了，在这不重复叙述。
原创
2022-05-09 15:40:47
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1 神经网络 1.1 浅层神经网络 如上所示，首先你需要输入特征x，参数w和b，通过这些你就可以计算出z,接下来使用z就可以计算出a,我们将的符号换为表示输出y^ ⟹ a = σ(z),然后可以计算出 loss function L(a, y) 1.2 神经网络的表示（Neural Network ...
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2021-07-25 15:33:00
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目录浅层神经网络神经网络的表示 计算神经网络的输出单个样本前向传播多个样本前向传播激活函数sigmoid函数与tanh函数Relu函数和Leaky Relu函数使用非线性激活函数原因神经网络的梯度下降（反向传播）随机初始化深层神经网络深层神经网络前向传播核对矩阵的维数搭建深层神经网络块参数和超参数浅层神经网络神经网络的表示 用上标[i]代表神经网络的第i层，用上标(i)代表第i
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2024-01-12 08:34:29
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一、浅层神经网络概览其实简单来看，就是下图中的输入一组，预测的过程： 正向传播过程 计算线性函数的值，从而计算激活函数值，从而计算成本函数，如图所示： 比如有一个两层网络的模型，其中一层隐含层。第一层用上标[1]表示，第二层用上标[2]表示。在每一层中重复上述计算过程，注意是把层的预测值代入到第层中的线性函数计算式中，如下图所示。 反向传播过程即是从右到左计算出各个变量的导数值。 上述的简单网络模
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2023-11-18 14:18:53
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浅层神经网络个人学习笔记Shallow neural networks作者arsoooo1.1 计算一个神经网络的输出（Computing a Neural Network's output）1.2 多样本向量化（Vectorizing across multiple examples）1.3激活函数（Activation functions） 作者arsoooo1.1 计算一个神经网络的输出（C
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2024-01-26 06:32:44
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Neural Network Overview一个神经元构成（其中a=yhat）：那么，当有两层隐藏层时，具体的计算过程，是每层有每层的w和b，进行上述z[1]->a[1]->z[2]->a[2]->L的运算，其中z[1]和z[2]的输入分别为w[1]，b[1]和w[2]，b[2]。同样，在神经网络中，也会像逻辑回归一样，计算后向传播的da[2]，dz[2]，dw[2]，d
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2024-03-05 20:16:17
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浅层神经网络(Shallow neural networks)神经网络概述（Neural Network Overview）公式3.1建立联系。 图3.1.1 :公式3.1： $$ \left. \begin{array}{l} x\ w\ b \end{array} \right} \implies{z={w}^Tx+b} $$如上所示，首先你需要输入特征$x$，参数$w$和$b$，通过这些你就
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2023-12-11 17:32:35
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3.1 神经网络表示如图是一个两层神经网络结构示意图：reminder: 注意两层之间参数的维度。输入层和隐藏层之间： 4个隐藏层神经元，3个输入层神经元；和隐藏层神经元个数相同。隐藏层和输出层之间： 1个输出层神经元，4个隐藏层神经元；和输出层神经元个数相同。总结： 神经网络中，以相邻两层为观测对象，前面一层作为输入，后面一层作为输出，两层之间的w参数大小为，这里是从的线性关系来说的，在神经网络
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2024-04-08 20:38:49
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深度学习笔记（4） 浅层神经网络1. 神经网络概述2. 激活函数3. 激活函数的导数4. 神经网络的梯度下降5. 随机初始化 1. 神经网络概述神经网络看起来是如下: 有输入特征x1、x2、x3，它们被竖直地堆叠起来，包含了神经网络的输入,这叫做神经网络的输入层 然后这里有另外一层,他的数据无法在训练集中看到，称之为隐藏层 最后一层只由一个结点构成，它负责产生预测值,而这个只有一个结点的层被称为
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2023-08-27 21:43:32
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摘要：BP神经网络拟合目标函数，并添加高斯随机噪声，通过使用feedforwardnet函数构建BP神经网络进行函数拟合。通过调试设定的参数及所使用的训练函数，得出结论：BP神经网络可以较好地解决黑盒问题。且随着设定参数的提升及采用的训练函数的改变，会对BP神经网络的拟合效果造成较大的影响，因此要想得到较好的拟合效果，需要设定合适的训练参数及采用对应情况下的训练函数。1.1
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2023-07-06 20:27:28
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文章目录1.4.1 神经网络概览（Neural Networks Overview）1.4.2 神经网络表示（Neural Network Representation）1.4.3 计算神经网络的输出（Computing a Neural Network’s Output）1.4.4 多样本向量化（Vectorizing across multiple examples）1.4.5 向量化实现的
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2023-10-27 00:35:59
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目录概念正向传播反向传播概念单隐藏层神经网络就是典型的浅层（shallow）神经网络，即只包含一层隐含层。 从左到右，可以分成三层：输入层（Input layer），隐藏层（Hidden layer）和输出层（Output layer）。输入层和输出层，对应着训练样本的输入和输出。隐藏层是抽象的非线性的中间层，这也是其被命名为隐藏层的原因。正向传播通过输入层输入的值计算出隐含层和输出层的
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2023-06-21 15:53:28
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简单的引入简单的神经网络示意图如下：其中的每个节点都做着和logistic回归类似的工作，只不过仅输出层计算成本每一层其实就是把前一层输入的特征向量进行预测，并把这些每个节点的预测值作为新的特征向量来传给下一层。简单来说就是把原本可以”具体”反应数据的最原始的特征向量抽象化，而每个节点都有自己的参数最后通过不断迭代，得到满意的参数 正向传播单个样本，在隐藏层：当隐藏层节点数很多时，这样就
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2023-11-07 01:40:51
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1. 神经网络综述首先，我们从整体结构上来大致看一下神经网络模型。前面的课程中，我们已经使用计算图的方式介绍了逻辑回归梯度下降算法的正向传播和反向传播两个过程。如下图所示。神经网络的结构与逻辑回归类似，只是神经网络的层数比逻辑回归多一层，多出来的中间那层称为隐藏层/中间层。这样从计算上来说，神经网络的正向传播和反向传播过程只是比逻辑回归多了一次重复的计算。正向传播过程分成两层，第一层是输入层到隐藏
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2023-09-15 10:44:22
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深度学习笔记（一）（3）浅层神经网络(Shallow neural networks)返回目录 ?表示激活的意思，它意味着网络中不同层的值会传递到它们 后面的层中，输入层将?传递给隐藏层，所以我们将输入层的激活值称为?[0]；3.2 神经网络的表示（Neural Network Representation）有输入特征?1、?2、?3，它们被竖直地堆叠起来，这叫做神经网络的输入层。它包含了神经网络
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2024-02-03 14:25:50
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1.神经网络的表示名称：输入层，隐藏层hidden layer，输出层。神经网络的层数，我们一般不计入输入层，因此这是一个两层的神经网络；用分别表示每一层的激活单元，用下标表示每个激活单元中的第几个结点，所以表示第一层的激活单元的第一个结点；向量的维数，w的行是这一层的单元数，列是上一层的单元数；b的行是这一层的单元数，列是1.2.神经网络的输出当只有一个样本输入时： 这个图中可以看出每一层的每一
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2023-12-15 19:00:54
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复习首先复习一下之前的CBOW笔记。采用推理的方法认知单词：CBOW模型的核心思路：给出周围的单词（上下文）时，预测目标词处会出现什么单词。要用神经网络处理单词，需要先将单词转化为固定长度的向量，这就引出了单词的表示。单词的表示：将单词转化为固定长度的向量(one-hot 表示)，神经网络的输入层的神经元个数就可以固定下来。CBOW模型：它是根据上下文预测目标词的神经网络。模型的输入是上下文。大致
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2023-12-17 11:23:04
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