神经网络基础得分函数损失函数前向传播反向传播正则化与激活函数正则化激活函数神经网络过拟合解决方法方法一：增加数据方法二：运用正则化方法三：dropout 得分函数假设我们拥有一张32×32×3的图片，我们现在的目标是需要得到这张图片是各个类别的得分。上图中我们的图片便是函数中的x，对于这张图片中的每一个像素点而言，有些像素点对判定其为狗起到正向作用，相反有些像素点例如旁边的草坪则对判定为狗起抑制
转载
2023-09-17 10:32:13
253阅读
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
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
神经网络是如何进行学习的神经网络通过反向传播算法来进行学习。首先，网络接收输入数据并将其传递给输出层。输出与预期结果进行比较，并计算误差。这个误差被反向传播到网络的各个层，以调整权重和偏差，使得输出与预期结果更接近。这个过程重复进行直到达到一定的精度或次数。形象的比喻就是：爬山神经网络的学习过程就像是一个人在爬山，网络的输入就是他出发的起点，输出就是他到达的终点，权重和偏差就是他在爬山过程中会用到
转载
2023-07-05 20:18:31
267阅读
在以往的文章里面，全连接层的权重我是给初始化成0的，但卷积层是初始化成正态分布。其实，权重初始化成0是一件很糟糕的事情。举一个二分类的例子。我们有损失函数L=f−yL=f−y一共两个神经元，每个神经元又是一个两个数值的向量。如图： 那么问题来了，既然我们都把权重初始化成0，所以w0w0是完全一模一样的，接收的数据也都一样，囊括了所有的数据，那输出也是一样了。根据权重更新的规则，他们得到的更新也都
转载
2023-09-05 18:43:06
125阅读
作者：James Dellinger编译：ronghuaiyang这篇文章中，我会通过不同的方法探索初始化神经网络层权值。一步一步地，通过各种简短的实验和思维练习，我们将发现为什么适当的初始化权重对训练深度神经网络如此重要。在此过程中，我们将介绍研究人员多年来提出的各种方法，并最终深入研究最适合你的最有可能使用的现代网络体系结构的方法。为什么要初始化权值权值初始化的目的是防止层激活输出在深度神经网
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
转载
2023-08-23 21:09:43
137阅读
一、神经网络 神经网络由大量的神经元相互连接而成。神经元接收到来自n个其他神经元传递过来的输入信号，这些输入信号通过带权重进行传递，当某个神经元接收到的总输入值与该神经元的阈值进行比较，然后通过激活函数处理产生 神经元的输出。每个神经元接受线性组合的输入后，最开始只是简单的线性加权，后来给每个神经元加上了非线性的激活函数，从而进行非线性变换后输出。每
转载
2023-08-21 14:05:47
227阅读
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L2正则化就是在代价函数后面再加上一个正则化项：C0代表原始的代价函数，后面那一项就是L2正则化项，λ就是权重衰减项。作用：防止过拟合原理：一个所谓“显而易见”的解释就是：更小的权值w，从某种意义上说，表示网络的复杂度更低，对数据的拟合刚刚好（这个法则也叫做奥卡姆剃刀），而在实际应用中，也验证了这一点，L2正则化的效果
人工神经网络神经网络起源于生物学中有关神经元的研究。神经元通过控制自身的神经突触接受信息。这些神经突出的连接，又被认为是大脑行为的关键因素。所谓人工神经网络，就是使用一套函数模型模拟这些相互连接的神经元。他既可以对连续性目标变量做回归分析，也可以对分类型目标变量做分类分析。1、神经元主要分为权重系数，加法器，激活函数3个部分。1）带有权重系数wj的突触。连接到输入值xj2）加法器将所有的输入做加，
作用：大大减少网络训练参数的同时，还可以实现并行训练。 原理：所谓权值共享就是说给定一张输入图片，用一个卷积核来卷积这张图，卷积核里的值叫做权重，这张图的每个位置是被同一个卷积核扫的，即卷积的时候所用的权重是一样的。其实权值共享这个词说全了就是整张图片在使用同一个卷积核内的参数，比如一个3*3
转载
2023-08-13 18:50:41
254阅读
目录 文章目录目录前言模型函数零初始化随机初始化He初始化总结参考资料 前言良好的初始化权重有以下的好处：加快梯度下降的收敛速度增加梯度下降收敛到较低训练（和泛化）错误的几率所以一个良好的初始化也是非常重要的，这里尝试三种初始化化方式：零初始化，将权重参数初始化为零。随机初始化，使用随机的方式，初始化权重参数。He初始化，这个公式的初始化方式。我们来尝试这个三种方法吧。模型函数编写一个model函
关于神经网络权重初始值的设置的研究一、权重初始值二、权重初始值会影响隐藏层的激活值分布三、Xavier初始值四、He初始值五、基于MNIST数据集的权重初始值的比较 一、权重初始值权值衰减—抑制过拟合、提高泛化能力。所谓权值衰减，即，以减小权重参数的值为目的进行学习。所以说人们一开始，就想把权重初始值设置的比较小。那如果权重初始值全设为0或者一样的值呢？那可不行，如果输入层权重为0，那么
转载
2023-05-22 15:02:23
67阅读
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
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
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
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
转载
2023-06-09 23:48:07
217阅读
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
