以全连接模型为例：输入数据为a[784]的数组，模型共2层神经元，第一层100个，第二层即输出层为10个神经元，则第一层的权重有[784,100]个，截距有[100]个，第二层有[100,10]个权重，截距[10]个，代码用W1表示第一层权重矩阵，B1表示截距行向量，W2表示第二层权重矩阵，B2表示截距行向量，设置每次输入101批数据，则输入数据矩阵为[101,784]，用X表示，输入标签为[10
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2023-08-13 21:57:11
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Stochastic Weight Averaging：优化神经网络泛化能力的新思路Stochastic Weight Averaging（SWA）是一种优化算法，旨在提高神经网络的泛化能力。在本文中，我将介绍SWA的详细信息，包括其原理、优缺点和代码实现。1. SWA的介绍Stochastic Weight Averaging的主要思想是在训练神经网络时，通过平均多个模型的权重，从而获得
针对梯度消失或者梯度爆炸问题，我们想出了一个不完整的解决方案，虽然不能彻底解决问题，却很有用。有助于我们为神经网络更谨慎地选择随机初始化参数，为了更好地理解它，我们先举一个神经单元权重初始化的例子，然后再演变到整个神经网络。 来看只有一个神经元的情况，然后才是深度网络，如上图，单个神经元可能有4个输入特征，从到，经过处理，最终得到。 稍后讲深度网络时，这些输入表示为，暂时我们用表示，根据图，可知，
例如LSTM第一个单元权重矩阵正交化，预训教词向量，还有各种权重矩阵初始化的技巧。 想问的就是反正最后都得拟合了，初始化的意义何在？为了更快收敛还是对效…显示全部 也说说我的看法，神经网络要优化一个非常复杂的非线性模型，而且基本没有全局最优解，初始化在其中扮演着非常重要的作用，尤其在没有BN等技术的早期，它直接影响模型能否收敛。下面从几个方向来说，参考龙鹏：【AI初识境】什
卷积神经网络优化–潘登同学的深度学习笔记 文章目录卷积神经网络优化--潘登同学的深度学习笔记Alexnet网络结构连续使用小的卷积核的作用使用1*1的卷积核的作用使用1*1卷积核代替全连接Dropout技术使用方法为什么Dropout技术多用在全连接层数据增强技术VGG16网络Topolopy结构VGG16及其变形Inception-V1Inception的NIN回顾1*1卷积核的作用解决超深度网
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2023-08-21 20:21:10
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学习率、权重衰减、动量被称为超参数，因为他们不是由网络训练而得到的参数权重衰减代表原始的代价函数，后面那一项就是正则化项，λ就是权重衰减项作用：防止过拟合过拟合的时候，拟合函数的系数往往非常大，为什么？如下图所示，过拟合，就是拟合函数需要顾忌每一个点，最终形成的拟合函数波动很大。在某些很小的区间里，函数值的变化很剧烈。这就意味着函数在某些小区间里的导数值（绝对值）非常大，由于自变量值可大可小，所以
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2023-08-23 21:09:43
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目录1.卷积神经网络介绍1.1各层介绍1.2卷积神经网络可视化介绍 1.卷积神经网络介绍1.1各层介绍卷积神经网络类似于普通的神经网络，由可学习权重的神经元组成，由于其在图像处理上的优势，经常用于计算机视觉处理相关领域。整个卷积神经网络的简单理解为一个打分函数，将原始的图像像素作为输入，将对分类的评分作为输出。在最后的全连接层内，损失函数用于对权重进行评分。卷积神经网络是专门为图像处理设计的，其
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2023-08-10 13:14:00
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cnn中权值共享理解第一步，针对一个神经元，一幅640*360图像，一个神经元要对应640*360个像素点，即一个神经元对应全局图像，全连接的话一个神经元就有640*360个参数；第二步，然而，图像的空间联系是局部的，就像人是通过一个局部的感受野去感受外界图像一样，每一个神经元都不需要对全局图像做感受，每个神经元只感受局部的图像区域，然后在更高层，将这些不同局部的神经元综合起来就可以得到全局信息。
卷积神经网络一般由卷积层、池化层和全连接层构成。 在全连接前馈神经网络中，如果第l 层有个神经元，第l − 1 层有个神经元，连接边有 × 个，也就是权重矩阵有 个参数。当m和n都很大时，权重矩阵的参数非常多，训练的效率会非常低。 如果采用卷积来代替全连接，第L 层的净输入z(L) 为第
人工神经网络里的权值和权向量是什么意思啊？？神经网络权值的具体含义是什么神经网络权值怎么确定？神经网络的权值是通过对网络的训练得到的。如果使用MATLAB的话不要自己设定，newff之后会自动赋值。也可以手动：{}=;{}=。一般来说输入归一化，那么w和b取0-1的随机数就行。神经网络的权值确定的目的是为了让神经网络在训练过程中学习到有用的信息，这意味着参数梯度不应该为0。参数初始化要满足两个必要
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2023-06-09 23:48:07
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在多层感知器模型中，神经元通常是全部连接，参数较多。而卷积层的参数较少，这也是由卷积层的主要特性即局部连接和共享权重所决定。局部连接：每个神经元仅与输入神经元的一块区域连接，这块局部区域称作感受野（receptive field）。在图像卷积操作中，即神经元在空间维度（spatial dimension，即上图示例H和W所在的平面）是局部连接，但在深度上是全部连接。对于二维图像本身而言，也是局部像
权重的初始值①权重的初始值十分重要，关系到神经网络的学习是否成功。可以将权重初始值设置为0吗为了抑制过拟合、提高泛化能力，采用权值衰减的方法，它是一种以减小权重参数的值为目的进行学习的方法。 在误差反向传播法中，所有的权重值都会进行相同的更新。比如，在2层神经网络中，假设第1层和第2层的权重为0。这样一来，正向传播时，因为输入层的权重为0，所以第2层的神经元全部会被传递相同的值。第2层的神经元中全
如果说线性分类器使用直线作为分类的边界，那么神经网络则是在使用线性分类的基础上加了非线性的分类，也就是曲线。直接说就是，比如在svm上是权重w与输入x相乘之后就是计算损失函数（直接使用w权重矩阵对输入x进行分类，而神经网络是在使用w权重对输入x进行分类之前，先用激活函数计算输入x的值，），而神经网络里则不是，它是在权重矩阵w与输入x相乘之后，再将这个结果输入到一个名为激活函数里面，这个激活函数就好
神经网络是很好的函数逼近器和特征提取器，但有时它们的权值过于专门化而导致过度拟合。这就是正则化概念出现的地方，我们将讨论这一概念，以及被错误地认为相同的两种主要权重正则化技术之间的细微差异。1943年，沃伦·麦卡洛克(Warren McCulloch)和沃尔特·皮茨(Walter Pitts)首次提出了神经网络，但它并不受欢迎，因为它们需要大量的数据和计算能力，而这在当时是不可行的。但随着上述约束
九浅一深理解L2正则化和权重衰减1. 什么是L2正则化？针对权重参数的范数惩罚；神经网络的损失函数（或者说目标函数）中加入一个额外的正则化项；2. 什么是权重衰减？神经网络的损失函数（或者说目标函数）不做改变；权重参数迭代更新时直接裁剪一定比例3. 使用随机梯度下降优化器（SGD）时，权重参数如何更新3.1 不使用正则化和权重衰减为普通损失函数，比如交叉熵函数损失函数对权重参数求偏导得到梯度权重参
1. 误差反馈1.1 误差反馈校正权重矩阵可以理解，输出和误差都是多个节点共同作用的结果，那么该如何更新链接权重？ 思考一下，得到误差后，该怎么分配？平均分的话是否会有失公平？毕竟我们在之前的学习中了解到，前一层每个节点的贡献都是不一样的。考虑极端情况，当某权重为0时，它对下一个节点的贡献为0；这时如果误差仍然平均分配显然是不那么合适的。 但我们很容易想到这个标准：较大链接权重的连接分配更多的误差
BP神经网络概念BP神经网络的计算过程：由正向计算过程和反向计算过程组成；正向计算过程，输入模式从输入层经隐单元层逐层处理，并转向输出层，每一层神经元的状态只影响下一层神经元的状态。如果在输出层不能得到期望的输出，则转入反向计算，将误差信号沿原来的连接通路返回，通过修改各神经元的权值，使得误差信号最小； 1.正向计算 2.反向计算误差传递 采用矩阵就算反向传递的误差：
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2023-06-20 21:57:43
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我们知道神经网络的每个层（layer）都会对输入数据做如下的转换：
output = relu(dot(W, input) + b)
上面表达式中的W和b都是张量数据（tensor），它们代表这个神经网络层的属性，也被称作权重（weights）。这些权重数据就是神经网络通过学习训练数据而获得的。
我们知道神经网络的每个层（layer）都会对输入数据做如下
当节点个数比较多的时候，显然直接用公式计算比较费劲了。这个时候线性代数就派上用场了，当下大部分神经网络运算其实就是矩阵的运算（这里例子是矩阵的乘积）。上图这个神经网络省略了偏置和激活函数，只设定了权重。 import numpy as np
X=np.array([1,2])
W=np.array([[1,3,5],[2,4,6]])
Y=np.dot(X,W)
print(Y)&nbs
前言 本篇主要介绍神经网络的基本结构、激活函数以及学习算法（BP算法） 神经网络 主要由三个组成部分，第一个是架构（architecture）或称为拓扑结构（topology），描述神经元的层次与连接神经元的结构。第二个组成部分是神经网络使用的激励/激活函数。第三个组成部分是找出最优权重值的学习算法。 为了能够解决感知机人工设定权重的工作，即确定合适的、能符合预期的输入与输出的权重，神经网络
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2023-08-14 15:36:13
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