RNNRNN（循环神经网络）是一种以序列数据为输入来进行建模的深度学习模型，可用于股价预测、天气温度预测、文本生成、 网络评论情感分析、机器翻译等场景 缺点：1、计算速度慢 2、短期记忆保存，不适合保存长期信息（对短期信息敏感，缺乏长期信息的依赖） 优势：1、能处理任意长度的输入 2、模型大小不随输入长度影响 3、计算过往的历史数据 4、权重共享LSTMLSTM
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2024-03-11 08:21:12
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一、原因我们也介绍了循环神经网络很难训练的原因，这导致了它在实际应用中，很难处理长距离的依赖。在本文中，我们将介绍一种改进之后的循环神经网络：长短时记忆网络(Long Short Term Memory Network, LSTM)，它成功的解决了原始循环神经网络的缺陷，成为当前最流行的RNN，在语音识别、图片描述、自然语言处理等许多领域中成功应用。但不幸的一面是，LSTM的结构很复杂，因此，我们
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2023-08-17 17:26:50
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神经网络：表述Neural Networks: Representatio1.非线性假设Non-linear hypothese我们之前学习的线性回归和逻辑回归都有这样的一个缺点：当特征太多负荷会非常大。 例如我们要训练一个分类器，让它检测一个图像，来判断图像是否为一辆汽车： 我们人来看当然是一目了然的事情，但是对计算机来说它只是一堆数字而已。 所以我们想到了在样本集里面，我们分为是车和不是车的两
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2023-12-21 12:16:50
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首先想要说明构建的这个神经网络的基本结构，还是利用mnist数据集进行训练，然后因为是最简单的神经网络,所以我们设定的网络结构是两层，然后第一层256个神经元，第二层是128个神经元，既然这样的话我们就可以计算出W1,W2,b1,b2的·个数。因为输入是784个，而第一层的神经元的个数是256个所以第一层的权重w的个数就是784*256，对应的应为第一层有256个神经元所以，对应L1有256个bi
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2023-08-12 14:55:25
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通过TensorFlow2.0训练神经网络模型TensorFlow v1中神经网络模型的训练TensorFlow v2中神经网络的训练梯度下降法反向传播参考资料 在神经网络优化算法中，最常用的方法是反向传播算法（backpropagation），其工作流程如下图： 如图所示，反向传播算法实现了一个迭代的过程。每次迭代的开始，都选取一部分训练数据，这一小部分数据叫做一个batch。然后，这个b
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2023-08-21 12:32:15
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1、RNN和LSTM介绍 两者在语音识别文本识别，机器翻译等方面有很好的应用，因为这些数据存在着前后联系，输入长度不确定。这正是前馈神经网络的缺点：每次网络的输出只依赖当前的输入，没有考虑不同时刻输入的相互影响；输入和输出的维度都是固定的，没有考虑到序列结构数据长度的不固定性。我们通常所说的RNN实际上有两种，一种是Recurrent Neural Networks，即循环神经网络，一种是Recu
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2023-11-03 07:15:22
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0 前言本文对深度神经网络超参数优化进行概要总结，适合有一定基础的人员查阅。 1 训练基础深度神经网络选择超参数是一个迭代过程，即使经验丰富的工程师，在面对新的任务时也需要在不断尝试中找到好的网络参数。1.1 训练集、验证集、测试集比例：在机器在学习时代，数据集往往不大，一般几百条到几万条，这种小规模数据集被分为：70%训练集、30%测试集（或着说60%训练集、20%验证集、20%测试集
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2024-01-29 08:23:15
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神经网络作业说明复习任务一：估计马疝病的死亡率任务二：新闻分类任务三：对电影评论分类 作业说明任务一：估计马疝病的死亡率。训练集在horseColicTraining.txt中，有299个样本，每个样本21个特征，最后一列为样本类别标签。测试集在horseColicTest.txt中，有69个样本，最后一列用来计算错误率。训练集和测试集中有些特征缺失的样本可以直接补0，标签缺失的直接舍弃。需要用
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2023-12-16 19:43:26
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为了更好地理解神经网络如何解决现实世界中的问题，同时也为了熟悉 TensorFlow 的 API，本篇我们将会做一个有关如何训练神经网络的练习，并以此为例，训练一个类似的神经网络。
我们即将看到的神经网络，是一个预训练好的用于对手写体数字（整数）图像进行识别的神经网络，它使用了 MNIST 数据集(http://yann.lecun.com/exdb/mnist/)，这是
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2023-10-30 23:40:27
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【Pytorch】神经网络分类手写数字识别Mnist数据集介绍一 、下载数据集二、数据集预处理四、模型训练五、模型保存和加载六、测试模型效果 Mnist数据集介绍该数据集由50000张训练图片和10000张测试图片组成，每张均为28*28像素的黑白图片。一 、下载数据集from pathlib import Path
import requests
DATA_PATH = Path("data
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2023-10-10 11:48:24
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GoogleNet神经网路结构一个 inception 模块的四个并行线路如下： 1.一个 1 x 1 的卷积，一个小的感受野进行卷积提取特征 2.一个 1 x 1 的卷积加上一个 3 x 3 的卷积，1 x 1 的卷积降低输入的特征通道，减少参数计算量，然后接一个 3 x 3 的卷积做一个较大感受野的卷积 3.一个 1 x 1 的卷积加上一个 5 x 5 的卷积，作用和第二个一样 4.一个 3
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2023-06-09 22:43:25
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最近在看《机器学习实战——基于Scikit-Learn和Tensorflow》的时候，发现其对于训练集、验证集、测试集的讲解很透彻，值得分享一下。现摘录如下：了解一个模型对于新场景的泛化能力的唯一办法就是，让模型真实地去处理新场景。做法之一是将其部署在生产环境，然后监控它的输出。这个方法用起来不错，不过如果模型非常糟糕，你的用户就会抱怨——所以这显然不是最好的办法。更好的选择是将你的数据分割成两部
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2023-11-29 10:02:13
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在有监督(supervise)的机器学习中，数据集常被分成2~3个即：训练集(train set)验证集(validation set)测试集(test set) 一般需要将样本分成独立的三部分训练集(train set)，验证集(validation set)和测试集(test set)。训练集 用来估计模型验证集 用来确定网络结构或者控制模型
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2023-10-17 13:52:19
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一、CNN卷积网络神经介绍1.卷积神经网络结构介绍 如果用全连接神经网络处理大尺寸图像具有三个明显的缺点： （1）首先将图像展开为向量会丢失空间信息； （2）其次参数过多效率低下，训练困难； （3）同时大量的参数也很快会导致网络过拟合。 而使用卷积神经网络可以很好地解决上面的三个问题。 与常规神经网络不同，卷积神经网络的各层中的神经元是3维排列的：宽度、高度和深度。其中的宽度和高度是很好理解的，因
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2023-10-16 09:00:48
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以前一直知道神经网络划分数据集时要分为训练集，测试集和验证集，但不知道并且一般以6：2：2的比例划分，到头来不知道这三者各是啥，以及他们的作用是什么。本片文档解释一下三者的作用。重点在于验证集和测试集的区别以及用处。1. 三者的功能简述在机器学习中，我们的模型一般包括以下几点：（1）模型设计；（2）模型架构（模型多少层，每层神经元个数）；（3）神经元内置参数；（4）模型训练的参数：超参数（模型外置
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2023-08-11 17:49:46
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DAY4：神经网络及深度学习基础一、超参数（hyperparameters）二、训练集，验证集，测试集训练集：【 A set of examples used for learning, which is to fit the parameters [i.e., w
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2024-02-14 19:43:19
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首先需要明确，手写数字训练集使用的是MNIST数据集，官网地址如下：https://link.zhihu.com/?target=http%3A//yann.lecun.com/exdb/mnist/网盘地址：https://pan.baidu.com/s/1JVzVOx9vxAn_tBeXsbAf_g，密码：locq使用手写数字的MNIST数据集如上图所示，该数据集包含60,000个用于训练的样
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2024-08-10 18:08:39
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数据集下载百度网盘：链接：https://pan.baidu.com/s/10Mjq7K7hHfPS322_w86gGg 提取码：3hqf这是kaggle上面的一个数据集，有能力的同学也可以去原网址下载效果SGD: 其实在20轮左右的时候拟合效果就非常好了，没有必要训练80epoch,这里训练80主要是和Adam作比较。Adam：注意：下图loss算错了，所以看起来飘忽不定的，你们就当不存在（写成
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2023-12-27 19:24:28
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作者简介：Edwin Chen，在MIT研究数学/语言学，在微软研究院研究语音识别，在Clarium研究量化交易，在Twitter研究广告，在Google研究机器学习。在这篇文章中，作者首先介绍了一下神经网络、RNN和LSTM的基本概念，然后举例对比了三种网络的性能，并且进一步讲解了LSTM。LSTM是神经网络一个相当简单的延伸
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2024-01-22 21:42:42
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1、数据集基本概念 训练集：是模型G实际接收到的数据。通常来说，为了使模型能在未知数据上表现得更好（也就是所谓的“泛化能力”更好），通常只会读取数据集的一部分作为训练集。 交叉验证集：是模型G“能看不能用”的数据。具体而言，G使用训练集来训练，并会时不时观察一下它在交叉验证集上的表现来决定是否继续训练，以及是否需要调节它自身的设置。 测试集：是用来评估G的性能的数据，是G“看不到”的数据。具
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2023-08-04 22:12:55
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