深度传送门 【导读】推荐一份WWW 2020上的图神经网络教程。本教程的目标有两个。首先，它将概述GNN背后的理论，讨论GNN非常适合的问题类型，并介绍一些最广泛使用的GNN模型体系结构和设计用来解决的问题/应用程序。其次，它将引入深度图库(Deep Graph Library, DGL)，这是一种新的软件框架，简化了高效的基于GNN的训练和推理程序的开发。为了使事情更具体，本教程将提供
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2024-01-05 22:10:36
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前言1.什么是循环神经网络？ 一个最简单的循环神经网络如下图所示：这样的神经网络一共有3层，分别是输入层x，隐藏层h和输出层y。定义每一层的节点下标如下：k表示的是输出层的节点下标，j表示的是当前时间节点隐藏层的节点下标，l表示的是上一时间节点隐藏层的节点下标，i表示的是输入层的节点下标。2.回归评价指标MSE ：均
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2023-11-29 18:45:05
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各种误差：RMSE、MSE、MAE、SDRMSE（Root Mean Square Error）均方根误差衡量观测值与真实值之间的偏差。常用来作为机器学习模型预测结果衡量的标准。MSE（Mean Square Error）均方误差MSE是真实值与预测值的差值的平方然后求和平均。通过平方的形式便于求导，所以常被用作线性回归的损失函数。MAE（Mean Absolute Error）平均绝对误差是绝对
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2024-01-25 17:54:50
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# 深度置信神经网络误差分析
深度置信神经网络（deep belief neural network, DBN）是一种具有多个隐藏层的前馈神经网络。它由一个或多个受限玻尔兹曼机（restricted Boltzmann machine, RBM）堆叠而成。DBN在模式识别、特征提取等领域取得了很好的效果。本文将介绍DBN的基本概念，并通过一个代码示例解释如何进行误差分析。
## DBN的基本概
原创
2023-08-01 14:25:22
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一 损失函数介绍损失函数用于描述模型预测值与真实值的差距大小。一般有有两种常见的算法——均值平方差（MSE）和交叉熵。下面来分别介绍每个算法的具体内容。1 均值平方差均值平方差（Mean Squared Error，MSE），也称“均方误差”，在神经网络中主要是表达预测值和真实值之间的差异，在数理统计中，均方误差是指参数估计值与参数真值之差平方的预期值，主要用于回归问题。公式如下：主要是对每一个真
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2024-01-11 11:33:13
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Deep Learning with TensorFlow
IBM Cognitive Class ML0120EN
Module 5 - Autoencoders使用DBN识别手写体
传统的多层感知机或者神经网络的一个问题： 反向传播可能总是导致局部最小值。
当误差表面(error surface)包含了多个凹槽，当你做梯度下降时，你找到的并不是最深的凹槽。 下面你将会看到D
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2023-06-06 11:59:56
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1.分析上文的代码，发现跟标准的神经网络相比，它没有偏置，但仍然可用，一般的系统中，偏置一般是全局的，每一层共享一个bias，或者所有层的所有节点 都使用同一个bias。 2.一般评估误差（就是循环计算误差终止运算条件），采用均方误差 也就是所有样本的所有输出节点的误差的平方和。这在代码中也有体现。 //计算输出误差 for
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2024-01-12 19:00:53
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偏差、方差偏差，方差是我们调整神经网络的一个重要指标，在搭建神经网络时需要权衡这两个值，当高偏差时，算法不能很好的拟合数据，称之为欠拟合；当高方差时，算法过于贴合数据集，称之为过拟合。 判断偏差与方差的情况，可以根据训练集与验证集的正确率进行评估，训练集的误差高则偏差高，验证集的误差高则方差高，是可以出现方差与偏差同时很糟糕的情况。高偏差、高方差调整方法 高偏差一般可以通过 1、重新选择一个网络，
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2023-12-19 05:11:43
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文章目录损失函数一、均方误差二、交叉熵误差 损失函数神经网络的学习通过某个指标表示现在的状态，然后，以这个指标为基准，寻找最优权重参数。神经网络的学习中所用的指标称为损失函数(loss function)。这个损失函数可以使用任意函数，但一般用均方误差和交叉熵误差。一、均方误差可以用做损失函数的函数有很多，其中最有名的是均方误差（mead squared error）。均方误差如下所示 这里，Y
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2023-09-15 23:42:43
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作者： Alberto Quesada 译者： KK4SBB 责编：何永灿， 神经网络模型的每一类学习过程通常被归纳为一种训练算法。训练的算法有很多，它们的特点和性能各不相同。
问题的抽象 人们把神经网络的学习过程转化为求损失函数f的最小值问题。一般来说，损失函数包括误差项和正则项两部分。误差项衡量神经网络模型在训练数据集上的拟合程度，而正则项则是控制模型的复杂程度，防止
1、均方根值（RMS）也称作为效值，它的计算方法是先平方、再平均、然后开方。 2、均方根误差，它是观测值与真值偏差的平方和观测次数n比值的平方根，在实际测量中，观测次数n总是有限的，真值只能用最可信赖（最佳）值来代替.方根误差对一组测量中的特大或特小误差反映非常敏感，所以，均方根误差能够很好地反映出测量的精密度。均方根误差，当对某一量进行甚多次的测量时，取这一测量列真误差的均方根差
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2023-10-20 19:26:00
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损失函数表示神经网络性能的“恶劣程度”的指标，即当前的神经网络对监督数据在多大程度上不拟合，不一致。可以使用任意函数，一般用均方误差和交叉熵误差。均方误差\[E=\frac{1}{2}\sum_{k}{(y_k-t_k)^2}
\]这里，\(y_k\) 表示神经网络的输出， \(t_k\) 表示监督数据，\(k\)one-hot表示：将正确的标签表示为 \(1\)，其他标签表示为 \(0\)。交叉
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2023-07-26 21:40:30
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2.4 损失函数神经网络模型的效果及优化的目标是通过损失函数来定义的。回归和分类是监督学习中的两个大类。2.4.1 均方误差损失函数均方误差（Mean Square Error）是回归问题最常用的损失函数。回归问题解决的是对具体数值的预测，比如房价预测、销量预测等。这些问题需要预测的不是一个事先定义好的类别，而是一个任意实数。均方误差定义如下： 其中，'y’表示第i个数据集的真实值；
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2024-01-31 03:12:56
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数据集不均衡带来的问题首先我们考虑一个二分类问题，比如区分一张图片里的是一只猫还是一只狗。若数据搜集的时候只找到了1000张猫的图片和40000张狗的图片作为训练集。如果直接把这41000张图片放在一起，然后用mini-batch的方法进行训练，就会出现数据不均衡的问题。比如每次迭代的样本数量为100个，那么平均下来每次样本中猫的数量通常只有1、2个。这样的结果是计算损失函数时，狗的图片比重太大，
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2023-12-19 22:59:27
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在建立模型的损失函数时，直接使用的tensorflow keras自带的MSE函数，传入的是3D张量，但是在训练的过程中，报错ValueError: operands could not be broadcast together with shapes。查了形状方面不匹配，但是我把模型结构图片展示出来，并没有发现形状上有什么不对。考虑到是fit函数训练时出错，新加的代码只有损失那边，由于我的数据
残差神经网络(ResNet)是由微软研究院的何恺明、张祥雨、任少卿、孙剑等人提出的。ResNet 在2015 年的ILSVRC（ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge）中取得了冠军。 resent就是残差网络（Residual Networks
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2023-11-27 11:11:03
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文章目录一、 各种误差1.1 方差1.2 标准差 (Standard Deviation) = 均方差1.3 均方差 = 标准差1.4 均方误差 (Mean Square Error) (MSE)1.5 均方根误差 (Root Mean squared error) (RMSE)1.6 平均绝对误差(Mean Absolute Error ) (MAE)二、区别对比 本文主要转载自 以下几个链接
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2023-09-25 18:33:10
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BP神经网络基本原理 BP神经网络是一种单向传播的多层前向网络，具有三层或多层以上的神经网络结构，其中包含输入层、隐含层和输出层的三层网络应用最为普遍。 网络中的上下层之间实现全连接，而每层神经元之间无连接。当一对学习样本提供给网络后，神经元的激活值从输入层经各中间层向
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2024-04-24 17:09:13
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RMSE 即 均方根误差 。
均方根误差亦称
标准误差，其定义为 ，i=1，2，3，…n。在有限测量次数中，均方根误差常用下式表示：√[∑di^2/n]=Re，式中：n为测量次数；di为一组测量值与真值的偏差。
目录 1释义 2定义 3举例 4公式 5意义
1释义编辑
均方根误差
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2023-12-29 23:26:14
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MSE(mean squared error)介绍均方误差，MSE(mean squared error)，是预测值与真实值之差的平方和的平均值，即：均方误差可用来作为衡量预测结果的一个指标Root Mean Squared Error 介绍均方根误差指的就是模型预测值 f(x) 与样本真实值 y 之间距离平方的平均值，取结果后再开方。其公式如下所示：其中，yi 和 f(xi) 分别表示第 i 个
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2021-05-24 20:13:00
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