0.TensorFlow中的变量 |- 函数介绍： |- tf.Variable：TensorFlow中的变量声明函数 |- tf.random_normal： |- Ten
TensorFlow 入门TensorFlow实现神经网络神经网络参数与 TensorFlow 变量在 TensorFlow 中，变量（tf.Variable）的作用就是保存和更新神经网络中的参数。和其他编程语言类似，TensorFlow中的变量也需要指定初始值。因为在神经网络中，给参数赋予随机初始值最为常见，所以一般也使用随机数给 TensorFlow 中的变量初始化。# 声明一个2*3的矩阵变
1 怎样理解稀疏性？为什么要加上稀疏性限制？目的是什么？当神经网络遇到什么问题时需要加上稀疏性？ 答：自编码神经网络是一种无监督学习算法，它使用BP算法，让目标值等于输入值（O=I）。 那么问题来了，为什么要这样做？直接用I不就好了？ 的确，我们并不关心O，我们关心的是中间层S。 中间层S有降维作用，但这种降维与PCA不同，PCA是提取数据的主要特征，直接去掉次要特征，而这里的S层是学习了
随着AI的快速崛起，学习AI的人越来越多，但发现好多人貌似学习了好久，但还是不太明白自己在学习什么，感觉AI很厉害但不知道究竟是在干些什么？我们总结AI的本质，其实主要就是两大方面：一：我们首先要有一个目标函数，如：以均方差定义的目标函数（所谓的目标函数虽然衡量的标准表达式有很多，但其主要作用就是用来衡量预测值与真实值之间的差距，一般都是目标函数值越小越好）。二：在不同的 学习模型中有不同的参数，
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2023-09-17 00:51:08
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依然是跟着Michael Nielsen的神经网络学习，基于前一篇的学习，已经大概明白了神经网络的基本结构和BP算法，也能通过神经网络训练数字识别功能，之后我试验了一下使用神经网络训练之前的文本分类，只是简单的使用了词频来作为词向量处理过程，没有任何的其他调参过程，对于八分类，其正确率到了84%，相比于之前各种调参才能勉强达到72%的SVM分类方法而言，神经网络有无可比拟的简单和高正确率。好了，安
5.1 神经元模型神经网络的定义神经网络是具有适应性的简单单元组成的广泛并行互联的网络它的组织能够模拟生物神经系统对真实世界物体所作出的交互反应机器学习中谈论的神经网络通常指的是"神经网络学习"神经网络的结构及原理最基本单元神经元模型
neuron/unit接收到别的神经元的电位超过阈值，神经元被激活
阈值threshold/阀值biasM-P神经元模型M-P神经元，也称为阈值逻辑单元
目录一. 神经网络的最优化二. 误差反向传播法总结系列文章目录一. 神经网络的最优化1.1 神经网络的参数和变量1）参数和变量像权重和偏置这种确定数学模型的常数称为模型的参数；数字模型中值可以根据数据而变化的量称为变量；神经网络中用到的参数和变量数量庞大； 2）神经网络中的变量名和参数名首先，我们对层进行编号，最左边的输入层为层1，隐藏层则一次递增（层2，层3······）最右边的输出
一、神经网络的特点1.自学习与自适应性自适应性是指一个系统能够改变自身的性能以适应环境变化的能力。当环境发生变化时，相当于给神经网络输入新的训练样本，网络能够自动调整结构参数，改变映射关系，从而对特定的输入产生相应的期望输出。因此神经网络比使用固定推理方式的专家系统具有更强的适应性，更接近人脑的运行规律。2.非线性现实世界是一个非线性的复杂系统，人脑也是一个非线性的信号处理组织。人工神经元处于激活
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2023-09-02 16:48:44
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作者 | Eugenio Culurciello翻译 | AI科技大本营（rgznai100）深度神经网络和深度学习是既强大又受欢迎的算法。这两种算法取得的成功主要归功于神经网络结构的巧妙设计。 我们来回顾一下，神经网络设计在过去几年以及在深度学习中的发展历程。 这篇文章对所有网络进行了一次更为深入的分析和比较，详情请阅读我们发表的文章：https://arxiv.org/abs/1605.076
目录神经网络基础问题1.Backpropagation2.梯度消失、梯度爆炸 如何防止梯度消失？如何防止梯度爆炸？3.常用激活函数比较1）什么是激活函数2）为什么要用3）都有什么(1) sigmoid函数(2) Tanh函数(3) ReLU(4) softmax函数（5）改进的ReLU4. sigmoid ，ReLU， softmax 的比较5. 如何选择4.解决overfitting的
tf.truncated_normal中方差stddev=1.0 / math.sqrt(output_size)，防止参数过大。如果学习不同特征的关系，因为要拉大差距，不需要考虑这一点。对于单层神经网络：参数不能过大 对于深层神经网络：正则化防止过拟合LSTM网络基本为2层左右通常自己可以调节的一些部分：优化器，学习率（0.01->0.001->0.0001）一句很精辟的话：输入数据
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2023-05-30 16:55:17
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神经网络参数是神经网络实现分类或者回归问题中重要的部分。 在Tensorflow中，变量(tf.Variable)的作用就是保存和更新神经网络中的参数。和其他编程语言相似，Tensorflow中的变量也需要指定初始值。因为在神经网络中，给参数赋予随机初始值最为常见，所以一般也是用随机数给Tensorflow的变量初始化。 通过构造一个Variable类的实例在图中添加一个变量（variable
本文建立了一个隐含层包含一个长短期记忆层(Long-short Term Memory, LSTM)、两个线性整流函数层(Rectified Linear Unit, ReLU)、两个全连接层(Fully Connected Layer)和输入、输出层组成的深度神经网络用于脱硫系统主要指标预测。该模型对输入参数采用了指数滑动平均、合并最小分析周期等数据预处
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2023-08-28 10:24:18
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笔记整理：朱珈徵，天津大学硕士链接：https://www.aaai.org/AAAI21Papers/AAAI-6208.YuFei.pdf动机现有的视觉语言预训练方法试图通过在大的图像文本数据集上的视觉基础任务来学习联合表示，包括基于随机掩码子词的掩码语言建模、掩码区域预测和图像/文本级别的图像-文本匹配。然而，基于随机掩蔽和预测子词，目前的模型没有区分普通词和描述详细语义的词。这些方法忽略了
#利用鸢尾花数据，实现前向传播、反向传播，可视化loss曲线#导入所需模块
import tensorflow as tf
from sklearn import datasets
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import time
#导入数据，分别为输入特征和标签
x_data = datasets.load_iris
目前神经网络的训练方法就是通过一定量的数据进行拟合一个函数 也就是说数据集的定义域是一个范围,假设我们的数据集的定义域是[1,10] 拟合出来一个直线是A 如果将定义域的范围拓展为[1,100] 拟合出来一个直线是B那么B一定会比A接近真实的直线C 增加数据集的定义域范围方法方法1 增加不改变基本特征的噪声方法2 进行一定的变换来拓宽定义域的范围方法3 增加权重占比例如y=kx x=y/k x=y
原创
2022-04-06 10:26:56
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目前神经网络的训练方法就是通过一定量的数据进行拟合一个函数也就是说数据集的定义域是一个范围,假设我们的数据集的定义域是[1,10]拟合出来一个直线是A如果将定义域的范围拓展为[1,100]拟合出来一个直
原创
2021-04-22 20:28:23
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图神经网络1、神经网络基础1.1、图数据的应用场景重要的四个类别：同构图、异构图、属性图和非显示图同构图：节点类型和关系类型只有一种。如超链接关系构成的万维网；社交网络异构图：节点类型和关系类型不止一种。更贴近现实。属性图：节点和关系都有标签和属性，标签指节点或者关系的类型，属性是节点或关系的附加描述信息。非显示图：数据之间没有显示的定义出关系，需要依据某种规则或计算方式将数据的关系表达出来。如点
一、前言反向传播法其实是神经网络的基础了，但是很多人在学的时候总是会遇到一些问题，或者看到大篇的公式觉得好像很难就退缩了，其实不难，就是一个链式求导法则反复用。如果不想看公式，可以直接把数值带进去，实际的计算一下，体会一下这个过程之后再来推导公式，这样就会觉得很容易了。二、简单的神经网络说到神经网络，大家看到这个图应该不陌生： 这是典型的三层神经网络的基本构成，Layer L1是输入层，Layer
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2023-08-16 17:06:30
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神经网络参数如何确定神经网络各个网络参数设定原则：①、网络节点 网络输入层神经元节点数就是系统的特征因子(自变量)个数，输出层神经元节点数就是系统目标个数。隐层节点选按经验选取，一般设为输入层节点数的75%。如果输入层有7个节点，输出层1个节点，那么隐含层可暂设为5个节点，即构成一个7-5-1BP神经网络模型。在系统训练时，实际还要对不同的隐层节点数4、5、6个分别进行比较，最后确定出最
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2023-07-24 17:59:46
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