BP神经网络原理人工神经网络有很多模型，但是日前应用最广、基本思想最直观、最容易被理解的是多层前馈神经网络及误差逆传播学习算法（ErrorBack-Prooaeation），简称为BP网络。在1986年以Rumelhart和McCelland为首的科学家出版的《ParallelDistributedProcessing》一书中，完整地提出了误差逆传播学习算法，并被广泛接受。多层感知网络是一种具有三
转载
2023-09-28 07:50:38
3阅读
一、BP神经网络的概念
BP神经网络是一种多层的前馈神经网络，其主要的特点是：信号是前向传播的，而误差是反向传播的。具体来说，对于如下的只含一个隐层的神经网络模型：
(三层BP神经网络模型)
BP神经网络的过程主要分为两个阶段，第一阶段是信号的前向传播，从输入层经过隐含层，最后到达输出层；第二阶段是误差的反向传播，从输
转载
2023-08-24 20:32:08
67阅读
一、单选题神经网络的“损失函数”(Loss fuction)衡量的是（）A.预测值与真实值之间的差距B.训练集与测试集之间的差距C.dropout损失的信息量D.pooling损失的信息量函数f(x)=1/(1+e^(-x))的导数在x>∞的极限是（）A.1 B.0 C.0.5 D.∞函数f(x)=ln(1+e
“ 本篇主要介绍从零开始搭建一个具有单隐藏层的神经网络结构” 在笔记1中我们搭建了一个不含隐藏层的简单神经网络模型，本节我们将搭建一个包含单个隐藏层的神经网络模型，神经网络模型搭建的基本思路如下：定义网络结构（指定输入层、隐藏层和输出层的大小）初始化模型参数循环操作：执行前向传播、计算损失、执行反向传播、权
随着人工智能技术的不断发展，大模型已成为当下最热门的话题之一。不仅国内外的科技公司都在积极投入研发，各国政府也在加大监管力度，以确保人工智能技术的安全和可持续发展。本文将从三个层次分别探讨大模型的定义和热度、国内外AI监管的现状以及我们作为AI相关企业能够做的事情。一、大模型是什么，大模型目前热度很高的原因大模型是指由大量数据训练得到的超大规模神经网络模型。这种模型通常需要数百万至数十亿个参数，能
转载
2023-10-19 21:14:10
426阅读
数值稳定性神经网络的梯度考虑如下有d层的神经网络计算损失ℓ关于参数 Wt 的梯度数值稳定性的常见问题梯度爆炸：1.5100 约等于 4 x 1017梯度消失：0.8100约等于 2 x 10-10例子：MLP加入如下MLP（为了简单省略了偏移）梯度爆炸使用ReLU作为激活函数如果d-t很大，值将会很大梯度爆炸的问题值超出值域（infinity）
对于16位浮点数尤为严重（数值区间6e-5到6
通过自然语言与机器交互是通用人工智能的要求之一。人工智能的这一领域被称为对话系统，语音对话系统或聊天机器人。机器需要为你提供信息丰富的答案，维持对话的上下文，并且难以与人类（理想情况下）区分。
转载
2019-07-16 11:30:06
440阅读
如何提升卷积神经网络的表达能力？？ 通常情况下，最直接的方式就是增加卷积神经网络的深度或者增大卷积神经网络的宽度，深度是指网络的结构层次，宽度是指网络的神经元的数量。一般来说增加深度的效果，要比增加宽度的效果要好，原因就是因为函数的嵌套更多，它的表达能力就会越强。 &
令?(?; ?)表示一个深度神经网络，? 为网络参数，在使用小批量梯度下降进 行优化时，每次选取? 个训练样本?? = {(, )}，k = [1,..., K]．第? 次迭代（Iteration） 时损失函数关于参数? 的偏导数为:其中ℒ(⋅)为可微分的损失函数，? 称为批量大小（Batch Size
转载
2023-10-02 07:41:58
365阅读
https://dp.readthedocs.io/en/latest/neuralnetworktutorial/index.html#neural-network-tutorial神经网络教程我们从一个简单的神经网络示例（代码）开始。 第一行加载dp包，其任务是加载依赖项（详情请见init.lua）：require 'dp'注意：如上图在init.lua中，Moses包导入时用_指代。 所以_
训练神经网络我们接着上一讲继续，这一讲主要讲的是优化、正则化与迁移学习高级优化我们首先来看看传统的随机梯度优化有什么问题，如果损失函数在一个维度上梯度比较小，在另一个维度上梯度比较大，那么这种情况下就会出现沿着梯度小的维度变化缓慢，另一个方向变化迅速，出现如下图这种震荡现象导致收敛缓慢除此以外就是局部最小值与驻点的问题，局部最小值在多维特征的情况下出现的几率比较小，最常见的是驻点问题，这种情况下权
一周学习总结这个暑假第一周，首先做的是调整自己的生活学习状态，同时对神经网络进行了初步粗略了解，随后还对python语言进行了学习，虽然学的不多，但还是充实的。先说说我对神经网络的理解:神经网络分为生物神经网络（一般指大脑神经元)和人工神经网络（ANNS）。人工神经网络（ANNS）即为生物原型（中枢神经系统)研究下建立由输入，权重，激活函数来构成的一个简单的神经元模型构成的理论模型，实现了学习的功
文章目录一、AlexNet网络1.AlexNet网络结构2.激活函数3.dropout技术4.双GPU策略5.池化层的改进二 、目标检测问题其他 正在入门阶段，内容仅供参考。一、AlexNet网络LeNet5神经网络是第一个卷积神经网络，诞生于1994年，成型与1998年，主要用来进行手写字符的识别与分类，准确率达到了98%。AlexNet网络在其基础上引入了ReLU激活函数和dropout处理方
转载
2023-10-27 09:46:04
83阅读
文章目录CNN的组成层卷积层卷积运算卷积的变种分组卷积转置卷积空洞卷积可变形卷积卷积层的输出尺寸和参数量 CNN的组成层在卷积神经⽹络中，⼀般包含5种类型的⽹络层次结构：输入层、卷积层、激活层、池化层和输出层。输入层（input layer） 输⼊层通常是输⼊卷积神经⽹络的原始数据或经过预处理的数据。以图像分类任务为例，输⼊层输⼊的图像⼀般包含RGB三个通道，是⼀个由长宽分别为H和W组成的3维像素
转载
2023-09-04 07:04:47
102阅读
多层感知器（multi-layer perceptron）神经网络的变种目前有很多，如误差反向传播（Back Propagation，BP）神经网路、概率神经网络、卷积神经网络（Convolutional Neural Network ，CNN-适用于图像识别）、时间递归神经网络（Long short-term Memory Network ，LSTM-适用于语音识别）等。但最简单且原汁原味的神经
batch_size：批大小。batch_size是计算效率和内存容量之间的平衡参数。若为高性能GPU，可以设置更大的batch_size值。神经网络训练过程中，随机梯度下降时，使用梯度的数量，即每次使用batch_size个数据样本来训练、更新权重参数。1次迭代等于使用batch_size个样本训练一次。 如果batch_size过小，训练数据就会非常难收敛，导致欠拟合。 增大batch_si
转载
2023-09-05 15:23:48
158阅读
目录深层神经网络前向传播和反向传播深层网络中的前向传播核对矩阵的维数为什么使用深层表示搭建神经网络块参数 VS 超参数深度学习和大脑的关联性【此为本人学习吴恩达的深度学习课程的笔记记录，有错误请指出！】深层神经网络有一个隐藏层的神经网络，就是一个两层神经网络。神经网络的层数不包含输入层，只包含隐藏层和输出层。深度学习的符号定义：上图是一个四层的神经网络，有三个隐藏层， 输入层是第 0 层。L 表示
图片增广（增强） image-augmentation图像增强即通过一系列的随机变化生成大量“新的样本”，从而减低过拟合的可能。现在在深度卷积神经网络训练中，图像增强是必不可少的一部分。常用增广方法图像增广方法一般分为两类：一是对图片做变形，二是对图片做颜色变化 图像增广的一般方法的代码和实现见以下链接，我们不再阐述。深度学习图像数据增广方法总结常用的数据增强方法 下面我们实现两种图像增强的高级方
1实验环境实验环境：CPU i7-3770@3.40GHz，内存8G，windows10 64位操作系统实现语言：python实验数据：Mnist数据集程序使用的数据库是mnist手写数字数据库，数据库有两个版本，一个是别人做好的.mat格式，训练数据有60000条，每条是一个784维的向量，是一张28*28图片按从上到下从左到右向量化后的结果，60000条数据是随机的。测试数据有10000条。另
转载
2023-07-04 11:47:29
2930阅读
这一篇我们对从机器学习过渡到深度学习的入门篇做一个总结。深度学习分为深度神经网络和深度生成模型。其中，深度神经网络的基础是感知机算法（PLA），它是以错误驱动为思想的线性分类算法。在此基础上加上多层，就成了多层感知机（MLP），这是神经网络的基础模型，通常情况下深度神经网络（DNN）就是指MLP。如果层与层之间不再是单一的激活函数，而是用池化层和卷积层代替，就变成了卷积神经网络（CNN），为了解决
