1、梯度下降算法的正确步骤是什么？a.计算预测值和真实值之间的误差b.重复迭代，直至得到网络权重的最佳值c.把输入传入网络，得到输出值d.用随机值初始化权重和偏差e.对每一个产生误差的神经元，调整相应的（权重）值以减小误差A.abcde B.edcba C.cbaed D.dcaeb解析：正确答案D，考查知识点-深度学习。 2、已知：- 大脑是有很多个叫做神经元的东西构成，神经网络是对大
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2024-02-25 12:00:24
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1.神经网络 1.1算法描述 以人脑中的神经网络为启发，提出了神经网络算法。基本原理是，通过对大量样本集的训练和学习，使模型输出与实际值越来越接近，从而对类似的数据做出合理的预估。如图，X1,x2…是输入数据，Wij是连接单元之间的权重，Oj是隐藏层，Ok为数据输出。神经网络算法的目标是，调整权重w，使的输出与实际值之间的误差最小。隐藏层的数量是任意的，理论上如果有足够多的输入和隐藏层可模拟出任何
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2024-01-05 14:07:38
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神经网络
题目背景人工神经网络（Artificial Neural Network）是一种新兴的具有自我学习能力的计算系统，在模式识别、函数逼近及贷款风险评估等诸多领域有广泛的应用。对神经网络的研究一直是当今的热门方向，兰兰同学在自学了一本神经网络的入门书籍后，提出了一个简化模型，他希望你能帮助他用程序检验这个神经网络模型的实用性。题目描述在兰兰的模型中，神经网络就是一张有向图，图中的节点称为神经
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2023-08-27 22:48:15
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（神经网络知识很多且复杂，此篇是周志华老师的西瓜书对神经网络的解释，仔细学习后我对神经网络部分有了更深刻的认识，在此处致谢周老师，我也在持续学习中，之后在其他资料或文献中总结的概念也会更新在此处）五.神经网络（课后习题答案见文末）5.1 神经元模型1. "神经网络是由具有适应性的 简单单元组成的广泛并行互连的网络，它的组织能够模拟生物神经系统对真实 世界 体所作出的交互反应 [Kohonen, 9
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2023-08-07 07:58:44
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文章目录@[toc]期末复习题一一、选择题二、填空题三、判断题四、简答题期末复习题二一、选择题二、填空题三、判断题四、简答题期末复习题一一、选择题1.【多选题】在卷积神经网络中，常用的池化方法有 （ABC） A. 最大池化法 B. 平均池化法 C. 概率池化法 D. 最小池化法2.【单选题】本原问题所对应的节点称为 （B） A. 端节点 B. 终叶节点 C. 子节点 D. 父节点3.【单选题】支持
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2023-11-30 18:28:46
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【问题描述】 人工神经网络（Artificial Neural Network）是一种新兴的具有自我学习能力的计算系统，在模式识别、函数逼近及贷款风险评估等诸多领域有广泛的应用。对神经网络的研究一直是当今的热门方向，兰兰同学在自学了一本神经网络的入门书籍后，提出了一个简化模型，他希望你能帮助他用程序检验这个神经网络模型的实用性。 在兰兰的模型中，
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2023-10-18 13:47:35
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1. 为节省神经网络模型的训练时间，神经网络模型的权重和偏移参数一般初始化为A 0.5 B 1 C 随机值正确答案是：C， 您的选择是：C 解析：一般都是随机初始化，然后训练进行更新参数。2. 以下关于深度神经网络的说法中错误的是A 使用梯度裁剪(gradient clipping)有助于减缓梯度爆炸问题 B 若batch size过小，batch normalization的效果会出现退化 C
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2023-11-25 13:34:07
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➤06 第六题参考答案1.题目分析按照题意，构造如下的神经网络。隐层的传递函数使用sigmoid函数，输出层的传递函数采用线性传递函数。
▲ 网络结构 2.网络训练训练网络，使用学习速率。
▲ 训练过程中样本4对应的输出值变化
▲ 网络训练误差变化曲线 样本y1y2y3y4(0,0,0,1)0.00711268-0.009869730.003054760.9998889(0,0
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2023-08-08 15:42:16
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➤09 第九题参考答案1.数据整理根据char7data.txt中的文件将训练样本（21个字符）以及对应的输出值转化到两个矩阵：chardata， targetdata.对应的转换程序参见后面作业程序中的hw19data部分的代码：数据整理程序。2.构建网络(1) 单层网络单层网络的输入节点的个数与训练样本的输入向量长度相同，输出节点个数与训练样本的输出向量长度相同。输出节
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2023-11-10 22:20:36
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神经网络的基础知识返回已经超过规定的测试次数或提交截止时间已过。你可以作为自我学习进行测验，但提交的结果将无法获得学分。1单选(2分)有关神经网络训练时使用的学习率参数说法错误的是？A.网络训练时刚开始学习率可以大一些，以便提高学习速度，随后应减少学习率，以免引起学习震荡B.学习率可以与其他网络参数一起训练，对降低代价函数是有利的C.学习率过大更容易导致训练陷入局部极小值D.学习率可以随着训练误差
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2024-04-13 09:37:09
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6.1 试述将线性函数f(x) = wTx作为激活函数的缺陷。答：如果使用线性函数作为激活函数时，无论是在隐藏层还是在输出层，本质上其单元值还是输入x的线性组合。这个时候的若神经网络输出层使用Sigmoid函数退化为逻辑回归，若输出层也使用线性函数作为激活函数，那么就退化为线性回归。6.2 以下是几种在神经网络或深度学习网络中常用的激活函数，试总结激活函数所具备的特征，并解释下面几种函数是否适合作
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2023-08-21 12:38:28
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人工神经网络入门教程
1 人工神经网络简介生物学动机人工神经网络ANN的研究一定程度上受到了生物学的启发，生物的学习系统由相互连接的神经元（neuron）组成的异常复杂的网格。而人工神经网络由一系列简单的单元相互密集连接构成的，其中每一个单元有一定数量的实值输入，并产生单一的实数值输出。
据估计人类的大脑是由大约\(10^{11}\)次
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2023-07-07 19:13:20
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➤ 01第一题1.问题描述异或问题是一类简单的非线性可分问题，通过人工神经网络完成对异或逻辑关系的实现，可以帮助加深对人工神经网络算法的理解。
▲ 异或问题两种表示
▲ 异或问题两种表示图示 相关DOP文件所在目录可以使用以下两种网络结构求解异或问题,其中结构1是标准的前馈分层网络，结构2是最简化的求解神经网络。
▲ 两种网络结构求解异或问题 2.求解要求(1) 分
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2024-01-05 14:19:46
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前言吴恩达的课程堪称经典，有必要总结一下。 学以致用，以学促用，通过笔记总结，巩固学习成果，复习新学的概念。目录 文章目录前言目录正文 正文本周主要讲述单隐层神经网络的相关特性。下面的公式是单隐层神经网络整个的计算流程。图是一个两层神经网络的结构图和计算流程。神经网络表示学习神经元激活信息流图。神经网络符号表示。神经网络表示学习神经网络表示方法。神经网络表示方法神经网络计算流程神经网络表示方法多样
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2023-11-11 20:45:00
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1.请简单介绍一下什么是卷积以及它的原理？ 答：对图像（不同的数据窗口数据）和滤波矩阵（一组固定的权重：因为每个神经元的多个权重固定，所以又可以看做一个恒定的滤波器filter）做内积（逐个元素相乘再求和）的操作就是所谓的『卷积』操作。 卷积神经网络最主要的特点就是局部感知和权值共享
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2023-11-02 10:05:48
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hw4 第四章课后题4-2题目内容使设计一个前馈网络来解决XOR问题，要求该前馈网络具有两个隐藏神经元和一个输出神经元，并使用ReLU作为激活函数。题目分析XOR问题：异或问题，是在多层感知机没有发明出来之前困扰大家的二分类问题，但是多层的前馈神经网络因为其能够以任意精度拟合任意复杂的函数，因此我们这题只需要按照题目要求，构建题目所说的神经网络即可。解答答：前馈神经网络设计如下（使用torch作为
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2023-08-08 11:43:56
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习题4-1试设计一个前馈神经网络来解决 XOR 问题，要求该前馈神经网络具有两个隐藏神经元和一个输出神经元，并使用 ReLU 作为激活函数。答：XOR就是逻辑运算中的异或问题，异或是对两个运算元的一种逻辑分析类型，当两两数值相同时为否，而数值不同时为真。下面是异或运算表：输入输出ABA XOR 000011101110要解决XOR运算问题，需要生成非线性的决策边界。因此，我们
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2024-01-16 20:02:23
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➤第十题参考答案-第1小题1.题目分析（1）数据集分析数据集合包括有两个目录：test, train。其中分别包括有95,510张车牌号的图片。图片命名的最后一个字符表明了车牌号的颜色。（2）数据转换使用本文后面作业程序附件中的：1.将车牌图片目录转换成YUV将test、train两个车牌号的图片转换成YUV参数。形成两个数据NPZ文件：test_data_npz, train_data_npz。
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2023-08-28 19:33:48
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目录习题4-2 试设计一个前馈神经网络来解决XOR问题，要求该前馈神经网络具有两个隐藏神经元和一个输出神经元，并使用ReLU作为激活函数。习题4-3 试举例说明“死亡ReLU问题”，并提出解决办法。习题4-7 为什么神经网络模型的结构化风险函数中不对偏置b进行正则化。习题4-8 为什么用反向传播算法进行参数学习时要采用随机参数初始化的方法而不是直接令W=0,b=0?习题4-9 梯度消失问题是否可以
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2024-01-11 07:01:55
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文章目录前言一、前馈神经网络模型1、请说说你对前馈神经网络中“前馈”二字的理解。2、记忆和知识是存储在_____上的。我们通常是通过逐渐改变_____来学习新知识。3、在一个人工神经元中，首先对输入信号进行____，然后加上一个____，最后经过_____得到输出信号。4、请简要说明生物神经元和人工神经元的相似之处。5、不同神经元之间的连接被赋予了不同的______，用来表示一个神经元对另一个神
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2023-09-18 20:17:00
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