在实验室的项目遇到了困难，弄不明白LSTM的原理。到网上搜索，发现LSTM是RNN的变种，那就从RNN开始学吧。 带隐藏状态的RNN可以用下面两个公式来表示： 可以看出，一个RNN的参数有W_xh，W_hh，b_h，W_hq，b_q和H(t)。其中H(t)是步数的函数。 参考的文章考虑了这样一个问题，对于x轴上的一列点，有一列sin值，我们想知道它对应的cos值，但是即使sin值相同，c
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2024-09-30 18:43:49
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4.6 RNN与RNN的变种结构这一节，笔者将给大家介绍深度学习的RNN循环神经网络（Recurrent Neural Networks）与RNN结构变种LSTM长短期记忆网络（Long-Short Term Memory Networks）和GRU门控循环单元（Gated Recurrent Neural Network）。4.6.4 LSTM长短期记忆网络笔者在4.6.3提过RNN结构共享1组
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2024-04-26 20:37:54
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1）电阻分压法电阻分压方法的电路原理图如图4（a）所示。这是一种最常用的偏置方法。他通过用2个100kΩ的电阻R1，R2组成分压网络，形成VCC/2的偏置电压。该方法不仅简单而且成本低。但是该偏置电压源的输出阻抗大（因为在电池供电的设备中对功耗要求非常严格，所以电阻不能太小），输出电流IO的变化对偏置电压精度的影响很大。因此电阻分压法一般适用于偏置电压精度要求不高的场合。2）运放电压跟随器法运放电
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2024-06-12 23:06:40
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在神经网络中，偏置（bias）通常与每个神经元（或称为节点）相关联，并且位于神经元的加权和（即输入信号与权重的乘积之和）之后，但在激活函数之前。偏置项为神经元的激活提供了一个可学习的偏移量，使得即使在没有输入信号的情况下（即所有输入都为0时），神经元仍然可以有一个非零的输出（取决于偏置的值和激活函数的性质）。具体来说，偏置项在神经网络中的位置可以描述如下：神经元内部：每个神经元都会有一个或多个偏置
原创
2024-08-07 17:02:47
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深度学习归纳偏置 归纳偏置的概念
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2023-05-25 15:52:38
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在机器学习中，很多学习算法经常会对学习的问题做一些关于目标函数的必要假设，称为 归纳偏置 (Inductive Bias)。归纳 (Induction) 是自然科学中常用的两大方法之一 (归纳与演绎，Induction & Deduction)，指从一些例子中寻找共性、泛化，形成一个较通用的规则的过程。偏置 (Bias) 则是指对模型的偏好。通俗理解：归纳偏置可以理解为，从现实生活中观察到
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2024-08-08 11:34:55
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LeNet5网络结构INPUT输入层，将输入reshape成32x32C1-包含6个5x5卷积核的卷积层输入图像尺寸：32x32灰度值图像 可训练的参数：(5*5+1)*6=156，1为每个卷积核的偏置 步长为1，输出feature map尺寸： 输出个数：28*28*6 连接数：156*28*28 = 122304S2-2x2平均池化输入尺寸：28x28 采样大小：2x2 采样方式：4个输入相加
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2024-01-11 10:36:52
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前言：针对之前n-gram等具有fixed-window size的模型的缺点，例如无法处理任意长度的输入、不具有记忆性等，提出了一个新的模型：循环神经网络（RNN）。下对其做简要介绍：RNN：RNN的特点是有多少输入就有多少对应的激活值。可以看成输入是在时间上有先后的，每一次输入是一个时间步，每一个时间步产生激活值，也可能产生预测值（根据需要）。 RNN的不同点是，它不是仅用本时间步的输入值来预
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2024-03-17 13:22:49
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循环神经网络 RNN（recurrent neural network）特点：RNN对具有序列特性的数据非常有效 能挖掘数据中的时许信息及语义信息 序列特性：符合时间顺序、逻辑顺序或其他顺序的。如：人的语言、语音、股票结构： 如果先不看W，展开，图就变成了 全连接神经网络结构：X是某个字或词的特征向量，作为输入层。上图是三维向量U是输入层到隐藏层的
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2024-05-14 16:42:48
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我想在这边篇文章浅入浅出的谈谈这几个方面，当然深度学习你所要了解必然不仅仅如此，后面如果有机会我会一篇篇的完善：CNN/RNN理解Attention理解深度学习（CNN和RNN）传统领域的简单应用关于深度学习的一些想法大概会将全文分为以上几块，大家可以跳读，因为本文理论上应该会冗长无比，肯定也包括数据块+代码块+解析块，很多有基础的同学没有必要从头在了解一遍。好了，让我们正式开始。CNN/RNN理
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2024-08-08 22:12:50
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都是从其他文章看到的，自己总结归纳一下，只是作为复习用，图片很多很多。RNN循环神经网络，是用来处理一些序列问题，翻译，曲线预测之类的，当然发展到现在，网络都是加夹在一起用的。基本结构是这样的： xt表示当前输入，h(t-1)为上一个的输出，h(t)是输出，h0需要自己初始化的，w表示权重，从表达式就可以看出当前的输出与之前的输出是由一定的关系。如何训练的？和CNN差不多，都是利用BP来
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2024-07-01 21:03:36
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一、基本概念 基本的矩阵分解方法通过学习用户和物品的特征向量进行预测，即用户和物品的交互信息。用户的特征向量代表了用户的兴趣，物品的特征向量代表了物品的特点，且每一个维度相互对应，两个向量的内积表示用户对该物品的喜好程度。但是我们观测到的评分数据大部分都是都是和用户或物品无关的因素产生的效果，即有...
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2015-10-12 17:16:00
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归纳偏置/归纳偏差/inductive bias“归纳偏差”中的“偏差”容易让人想到数据估计中估计值与真实值的差别error，会让人认为“归纳偏差”是某种需要被规避的错误、误差，但事实并非如此，inductive bias在机器学习中起到的是积极作用。更合适的翻译应该是“归纳偏置”：归纳是自然科学中常用的两大方法（归纳与演绎，induction and deduction)之一,指的是从一些例子中
1 从单层网络谈起在学习RNN之前，首先要了解一下最基本的单层网络，它的结构如图：输入是x，经过变换Wx+b和激活函数f得到输出y。2 经典的RNN结构（N vs N）在实际应用中，我们还会遇到很多序列形的数据：如：自然语言处理问题。x1可以看做是第一个单词，x2可以看做是第二个单词，依次类推。语音处理。此时，x1、x2、x3……是每帧的声音信号。时间序列问题。例如每天的股票价格等等。序列形的数据
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2024-05-07 19:57:37
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1.深度学习中，偏置（bias）在什么情况下可以要，可以不要？卷积之后，如果接BN操作，就不要设置偏置，因为不起作用还要占显卡内存。 所以，卷积之后，如果接BN操作，就不要设置偏置，因为不起作用还要占显卡内存。2.模型加载报错，测试时候出现raise RuntimeError(‘Error(s) in loading state_dict for {}:\n\t{}’.format(
Runti
为什么卷积神经网络（CNN）相比于全连接网络（FC）往往有更好的泛化性能，尤其在图像分类任务上？通常用更好的归纳偏置（inductive bias）来解释，然而在数学上并不严格，因为足够宽的全连接网络始终可以模拟卷积网络。 在机器学习中，经常会对学习的问题做一些假设，这些假设就称为归纳偏置（inductive bias）。拆开来看，归纳（Induction）是自然科学中常用的两大方法之一（归纳与演
在我们接触神经网络过程中，很容易看到就是这样一个式子，g(wx+b)，其中w,x均为向量.比如下图所示： 加入激活函数为g(x)，我们就可以用公式g(w1x1+w2x2+b)(注：1,2均为下标，公众号很难打,下面所有的公式均是)来表示神经元的输出。 其中b为神经元的偏置.那么w,b这些参数的作用有
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2022-06-27 21:19:43
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BP神经网络的结构可分成三部分：输入层，输入数据；隐藏层，处理数据；输出层，输出结果。 其过程可以分为正向传播过程和反向传播过程，在正向传播过程中，BP神经网络通过隐层神经元对数据进行处理，从而输出相应结果，在反向传播过程中BP神经网络通过对比真实结果与预测结果之间的误差E来不断调整各层神经元的参数值，从
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2023-11-24 15:46:18
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神经网路反向传播算法以下是一个简单的反向传播算法的神经网络的实现：假设我们有一个三层的神经网络，输入层有3个神经元，隐层有4个神经元，输出层有2个神经元。我们使用sigmoid函数作为激活函数。初始化权重和偏置我们需要随机初始化权重和偏置。假设输入层到隐层的权重矩阵为W1，大小为4x3，隐层到输出层的权重矩阵为W2，大小为2x4。偏置向量b1和b2都是大小为4x1和2x1的列向量。import n
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2023-11-20 08:31:10
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阅读有关多任务学习材料的过程中，多次接触过归纳偏置的概念，现将一些理解整理如下：归纳偏置是什么？机器学习试图去建造一个可以学习的算法，用来预测某个目标的结果。要达到此目的，要给于学习算法一些训练样本，样本说明输入与输出之间的预期关系。然后假设学习器在预测中逼近正确的结果，其中包括在训练中未出现的样本。既然未知状况可以是任意的结果，若没有其它额外的假设，这任务就无法解决。这种关于目标函数的必要假设就
