文章目录引言一、二分类问题二、逻辑回归三、逻辑回归损失函数四、梯度下降法五、Computation graph—计算图六、逻辑回归梯度下降法七、多个样本的梯度下降八、总结 引言本节课，我们将开始介绍神经网络的基础：逻辑回归（Logistic Regression）。通过对逻辑回归模型结构的分析，为我们后面学习神经网络模型打下基础。一、二分类问题我们知道逻辑回归模型一般用来解决二分类（Binary
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2023-09-22 15:40:14
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以下就是完整的神经网络模型训练套路，我们拿到的数据集是CRIF10，CIFAR-10数据集由10个类的60000个32x32彩色图像组成，每个类有6000个图像。有50000个训练图像和10000个测试图像。它能够将图像进行10分类。我们就用CIFAR10来进行神经网络的训练：利用CPU训练# 姓 名：杨雅静
# 开发时间：2021/11/
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2023-08-21 13:09:55
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一、AlexNet简介AlexNet是Alex和Hinton参加2012年imagenet比赛时提出的卷积网络框架，夺得了当年ImageNet LSVRC的冠军，且准确率远超第二名，带来了深度学习的又一次高潮。论文地址：http://papers.nips.cc/paper/4824-imagenet-classification-with-deep-convolutional-neural-ne
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2023-11-21 14:09:39
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神经网络实战数据集一共分为50000训练集，10000测试集。但是我们为了速度考虑选择5000训练，500测试。初始化input_dim：输入数据是32*32彩色的。hidden_dim；隐藏层有十个神经元；num_classes输出十个类别的可能性。weight_scale：权重初始化小一些，reg正则化惩罚力度。#初始化w,b
def __init__(self, input_dim=3*32
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2023-09-17 00:00:38
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文章目录前言一、数据集二、训练一个基准模型二、使用数据增强在小型数据集上训练一个神经网络 前言深度学习的一个基本特性就是能够独立地在训练数据中找到有趣的特征，无须人为的特征工程，而这只在拥有大量训练样本时才能实现。特别是对于输入样本的维度非常高（比如图像）的问题。所谓“大量”样本是相对的，即相对于你所要训练网络的大小和深度而言。但如果模型很小， 并做了很好的正则化（提高范化能力），同时任
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2024-01-15 13:38:03
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监督学习最重要的思想就是，在已知答案的标注数据集上，模型给出的预测结果要尽量接近真实的答案。通过调整神经网络中的参数对训练数据进行拟合，可以使得模型对未知的样本提供预测的能力。 在神经网络优化算法中，最常用的方法是反向传播算法（backpropagation）。反向传播算法的具体工作原理将在之后博文中详述，本文将主要介绍训练神经网络的整体流程及TensorFlow对于这个流程的支持。下图展示了使用
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2023-09-24 18:17:02
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要找车辆的练习样本呢？情表的练习样本呢？猫的练习样本？飞机的练习样本？。。。）；这个时候，就要需拍摄或者下载很多含包正样本（如，人脸）的图片；当然，这个图片当中，某些域区是人脸（正样本），其它域区长短人脸（负样本）；明显，...
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2013-05-03 19:53:00
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mnist 数据集是一个非常出名的数据集，基本上很多网络都将其作为一个测试的标准，其来自美国国家标准与技术研究所, National Institute of Standards and Technology (NIST)。 训练集 (training set) 由来自 250 个不同人手写的数字构成, 其中 50% 是高中学生, 50% 来自人口普查局 (the Census Bureau) 的
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2023-10-26 14:52:11
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经典神经网络分类器感知器感知器学习算法是误分类驱动的在线学习算法，任意选取一个具有参数的分离超平面，采用随机梯度下降法不断极小化损失函数，多次迭代训练得到感知器参数w b。定义损失函数（训练样本被错分的程度）： 随机梯度下降法:BP网络由于感知器学习算法是一种单层网络的学习算法，在多层网络中，它只能改变最后层的权值。BP算法即误差反向传播算法，解决了多层神经网络隐含层神经元连接权值学习的问题，它用
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2023-07-04 13:03:28
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(1)BP算法的学习过程中有两个过程是什么?(2)写出BP神经网络的数学模型,并以20bp（backpropagation）网络是1986年由rumelhart和mccelland为首的科学家小组提出，是一种按误差逆传播算法训练的多层前馈网络，是目前应用最广泛的神经网络模型之一。bp网络能学习和存贮大量的输入-输出模式映射关系，而无需事前揭示描述这种映射关系的数学方程。它的学习规则是使用最速下降法
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2023-10-19 21:18:02
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# 神经网络 多输入 多输出 训练样本
## 简介
神经网络是一种模拟人脑的计算模型，可以用来解决各种问题，包括分类、回归等。在神经网络中，输入和输出是非常重要的概念，多输入多输出意味着网络可以接受多个输入，并产生多个输出。本文将介绍如何使用神经网络实现多输入多输出的训练样本。
## 流程
实现神经网络多输入多输出训练样本的一般流程如下：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ----
原创
2023-12-06 15:38:27
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摘要深度神经网络的模型很复杂，需要通过训练来估计的参数很多。为了达到相同的收敛效果，复杂的模型需要更多的训练数据。我们提出在极坐标空间进行径向变换来进行数据增强，以解决小样本的网络训练问题。像素级别的变换提供了原始图片在极坐标下的表达，这增大了数据量不够的类别的表达。在MNIST和多模态医学图像上进行实验，采用alexnet和googlenet，得到很好的分类精度。方法笛卡尔坐标映射到极坐标，论文
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2023-12-10 11:53:03
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1. 引言在深度学习十分火热的今天，不时会涌现出各种新型的人工神经网络，想要实时了解这些新型神经网络的架构还真是不容易。光是知道各式各样的神经网络模型缩写（如：DCIGN、BiLSTM、DCGAN……还有哪些？)，就已经让人招架不住了。因此，这里整理出一份清单来梳理所有这些架构。其中大部分是人工神经网络，也有一些完全不同的怪物。尽管所有这些架构都各不相同、功能独特，当我在画它们的节点图时……其中潜
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2023-11-28 10:52:16
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深层神经网络 文章目录深层神经网络1. MNIST 数据集2. 多分类问题2.1 softmax2.2 交叉熵3. 数据加载4. 搭建网络并训练 前面一篇我们简要介绍了神经网络的一些基本知识，同时也是示范了如何用神经网络构建一个复杂的非线性二分类器，更多的情况神经网络适合使用在更加复杂的情况，比如图像分类的问题，下面我们用深度学习的入门级数据集 MNIST 手写体分类来说明一下更深层神经网络的优
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2023-11-03 17:50:16
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参考论文:基于原型网络的小样本图像识别方法引言部分针对小样本数据集的图像分类方法大致可分为两类: ①传统机器学习：形状及色域变化,需要解决特征协方差矩阵的不稳定性和奇异性 ②基于深度卷积神经网络的图像识别算法：迁移学习、图神经网络、度量学习等，利用卷积神经网络的多层结构将图像的底层特征抽象为高层特征，使模型具有更高效的特征学习能力本文以度量学习模型为基础//度量学习模型[1]度量 在数学中，一个度
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2024-01-12 15:28:42
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程序说明： 1.该程序的正向传递函数为：forward_propagation()； 2.该程序的反向传递函数可以使用两种方法： 2.1：方法一：使用 backward_propag
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2023-06-14 17:15:54
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1.前言 深度神经网络的架构如上图，这里是一个网页版的在线绘图工具，是比较实用 下面，文章将一步一步解密神秘的神经网络2.数据2.1 常见的神经网络数据集2.1.1 MNIST手写数字数据集下载网址：http://yann.lecun.com/exdb/mnist/index.html2.1.2 CIFAR-10，CIFAR-100以MNIST数据集为例，它是最常见的图像数据，有28*28=784
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2023-11-06 21:58:10
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神经网络是一种模拟人脑神经元之间相互连接的计算模型，它通过学习大量的训练样本，来自动发现输入数据中的规律和模式。然而，在神经网络中加入激活函数时，我们必须小心操作，因为一旦选择错误，就可能导致网络性能下降甚至无法收敛。
激活函数的作用是将输入信号转换为输出信号，以便神经网络可以更好地处理非线性问题。常见的激活函数包括sigmoid函数、ReLU函数和tanh函数等。这些函数在不同的情况下有不同的
原创
2023-08-28 06:43:50
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在小型数据集上从头开始训练一个卷积神经网络使用很少的数据来训练一个和图像分类模型，这是很常见的情况。”很少的“样本可能是几百张图像，也可能是几万张图像。看一个实例，讨论猫狗图像分类，数据几种包括4000张猫和狗的图像（2000张猫的，2000张狗的）。将两千张用于训练，1000张用于验证，1000张用于测试。这一问题的基本策略，即使用已有的少量数据从头开始训练一个新模型。首先，在2000个训练样本
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2024-02-04 09:24:20
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原标题：人工神经网络算法的例子大脑中的信号以大约每秒118.872米的速度从一个神经元跳到另一个神经元。另一方面，光在一秒钟内传播的速度3.0×10^8m/s 。想象一下，如果人类大脑中想信号传播速度也有光那么快，那将会发生什么不可思议的事。加州大学洛杉矶分校(UCLA)的研究人员周四公布了一种3D打印的光学神经网络，它能让计算机以光速来解决复杂的数学计算问题。除了有点夸张之意外，研究人员认为，这
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2024-01-06 20:04:11
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