目前，深度神经网络的参数学习主要是通过梯度下降法来寻找一组可以最小化结构风险的参数。在具体实现中，梯度下降法可以分为：批量梯度下降、随机梯度下降以及小批量梯度下降三种形式。根据不同的数据量和参数量，可以选择一种具体的实现形式。这里介绍一些在训练神经网络时常用的优化算法，这些优化算法大体上可以分为两类：1）调整学习率，使得优化更稳定；2）梯度估计修正，优化训练速度。0 问题引入——小批量梯度下降（
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2023-09-08 08:51:54
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神经网络优化 大纲4.1 损失函数4.2 学习率4.3 滑动平均4.4 正则化4.5 神经网络搭建八股目标掌握神经网络优化方法4.1 损失函数神经元模型：用数学公式表示为：，f为激活函数。神经网络是以神经元为基本单元构成的。激活函数：引入非线性激活因素，提高模型的表达力。常用的激活函数有relu、sigmoid、tanh等。① 激活函数relu: 在Tensorflow中，用t
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2023-10-16 15:42:12
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最原始的神经元模型： 改进的神经元模型（该模型为基础模型）：神经元模型：用数学公式表示为： f为激活函数。神经网络是以神经元为基本单元构成的。激活函数：引入非线性激活因素，提高模型的表达力。 常用的激活函数有relu、sigmoid、tanh等。激活函数relu：在tensorflow中，用tf.nn.relu()表示 relu()数学表达式 relu()数学图像 激活函数sigmoid:在Ten
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2023-10-14 22:44:09
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神经网络模型概览
神经网络模型，应用程序，优化器和示例代码介绍在这一部分中，我们将讨论神经网络的类型及其应用，最常用的模型，优化方法和简单的示例代码。在接下来的部分中，我们将深入研究特定模型的备忘单，例如CNN和RNN。类型和主要特点卷积神经网络（CNN）：具有一层或多层卷积层，然后是一层或多层全连接层递归神经网络（RNN）：单元之间的连接具有定向循环长
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2023-11-26 16:44:13
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# BP神经网络LM算法
BP神经网络LM算法是一种在神经网络训练中常用的优化算法。它结合了BP算法和Levenberg-Marquardt算法，用于解决神经网络训练中的非线性最小二乘问题。本文将介绍BP神经网络LM算法的原理和实现，同时提供代码示例。
## 神经网络简介
神经网络是一种模仿人脑神经元网络结构的数学模型。它可以通过学习和训练来实现对复杂问题的解决。神经网络由输入层、隐藏层和输
原创
2023-07-16 14:18:05
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写在前面：这是翻译自colah的一篇博客，原文关于LSTM神经网络模型的理解写的非常直观、简单易懂，所以翻译过来帮助大家学习理解LSTM模型。当然我不是按照原文一字不落的翻译，而是摘出其中对模型理解最有帮助的部分，然后用我自己理解的方式和语言来写的博文。这是我翻译博文的一贯做法。一、循环神经网络RNNRNN循环神经网络使用循环核来实现特征在时间上的共享，记住每个时间步的输入信息。1、RNN的网络结
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2023-10-14 23:22:25
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自适应线性元件20世纪50年代末由Widrow和Hoff提出，主要用于线性逼近一个函数式而进行模式联想以及信号滤波、预测、模型识别和控制等。 线性神经网络和感知器的区别是，感知器只能输出两种可能的值，而线性神经网络的输出可以取任意值。线性神经网络采用Widrow-Hoff学习规则，即LMS（Least Mean Square）算法来调整网络的权值和偏置。 只能解决线性可分的问题。 与感知
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2023-12-01 22:34:10
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神经网络一直是迷人的机器学习模型之一，不仅因为花哨的反向传播算法，而且还因为它们的复杂性（考虑到许多隐藏层的深度学习）和受大脑启发的结构。神经网络并不总是流行，部分原因是它们在某些情况下仍然存在计算成本高昂，部分原因是与支持向量机（SVM）等简单方法相比，它们似乎没有产生更好的结果。然而，神经网络再一次引起了人们的注意并变得流行起来。 在这篇文章中，我们将拟合神经网络，并将线性模型作
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2023-10-25 19:12:16
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深度学习——循环神经网络GRU公式推导0、注意在整篇的文章中，无论是输入的X向量，还是隐藏层得到的S向量，这些都是列向量1、从RNN到GRU在之前的文章中，我们具体推导了循环神经网络RNN的前向和反向传播过程，具体细节可以参考深度学习——循环神经网络RNN公式推导这篇文章。下面，我们开始介绍RNN的一个变形结构GRU神经网络。我们首先简单的回顾一下RNN神经网络的结构，以及一个RNN隐藏层神经元的
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2024-01-25 21:44:28
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下面先给出LSTM的网络结构图：看到网络结构图好像很复杂的样子，其实不然，LSTM的网络结构图无非是为了显示其高大上而已，这其实也是一个稍微比RNN难那么一丁点的算法。为了简单起见，下面我将直接先采用公式进行讲解LSTM，省得看见LSTM网络结构图就头晕。(1)RNN回顾 先简单回顾一下RNN隐层神经元计算公式为：其中U、W是网络模型的参数，f(.)表示激活函
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2024-02-22 16:36:23
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在深度学习十分火热的今天，不时会涌现出各种新型的人工神经网络，想要实时了解这些新型神经网络的架构还真是不容易。光是知道各式各样的神经网络模型缩写（如：DCIGN、BiLSTM、DCGAN……还有哪些？)，就已经让人招架不住了。尽管所有这些架构都各不相同、功能独特，当我在画它们的节点图时……其中潜在的关系开始逐渐清晰起来。它无法展示神经网络架构内部的工作原理。举例来说，变分自编码机（VAE：var
## 基于LM算法的神经网络实现流程
### 流程图
```mermaid
flowchart TD
A(开始)
B(数据预处理)
C(构建神经网络)
D(定义损失函数)
E(训练网络)
F(测试网络)
G(优化网络)
H(结束)
A --> B
B --> C
C --> D
D --> E
原创
2023-08-26 07:04:17
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# BP神经网络及其算法
## 引言
BP神经网络（Back Propagation Neural Network）是一种常用的人工神经网络模型，具有较强的非线性映射能力和适应性。它是基于生物神经网络的思想，通过不断反向传播误差来调整网络参数，达到训练模型的目的。本文将介绍BP神经网络的原理，以及如何使用LM算法来优化BP神经网络。
## BP神经网络原理
BP神经网络由输入层、隐藏层和输出层
原创
2023-08-19 06:15:50
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相信每位刚接触神经网络的时候都会先碰到BP算法的问题，如何形象快速地理解BP神经网络就是我们学习的高级乐趣了（画外音：乐趣？你在跟我谈乐趣？）本篇博文就是要简单粗暴地帮助各位童鞋快速入门采取BP算法的神经网络。BP神经网络是怎样的一种定义？看这句话：一种按“误差逆传播算法训练”的多层前馈网络。 &nbs
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2023-07-19 14:30:32
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# 神经网络中LM训练算法实现指南
## 1. 简介
神经网络中的语言模型（Language Model, LM）训练算法是一种用于训练神经网络来预测自然语言的方法。它广泛应用于自然语言处理领域，如机器翻译、语音识别和文本生成等任务中。本文将为你详细介绍神经网络中LM训练算法的流程和实现方法。
## 2. 流程概述
神经网络中LM训练算法的一般流程如下：
| 步骤 | 描述 |
| ---
原创
2023-08-17 10:43:25
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1. 什么是神经网络 人工神经网络（artificial neural network，缩写ANN），简称神经网络（neural network，缩写NN）或类神经网络，是一种模仿生物神经网络(动物的中枢神经系统，特别是大脑)的结构和功能的数学模型或计算模型，用于对函数进行估计或近似。 神经网络主要由：输入层，隐藏层，输出层构成。当隐藏层只有一层时，该网络为两层神经网络，由于输入层未做任何变
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2023-07-10 11:56:30
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本文约3000字，建议阅读7分钟。通过本文给大家介绍利用LM神经网络算法进行电力窃漏电用户的自动识别。背景与挖掘目标背景传统的防窃漏电方法主要通过定期巡检、定期校验电表、用户举报窃电等方法来发现窃电或计量装置故障。但这种方法对人的依赖性太强，抓窃查漏的目标不明确。通过采集电量异常、负荷异常、终端报警、主站报警、线损异常等信息，建立数据分析模型，来实时监测窃漏电情况和发现计量装置的故障。目标归纳
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2023-08-24 14:00:51
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深层神经网络1. 深层神经网络2. 深层网络中的前向传播3. 核对矩阵的维数4. 为什么使用深层表示？5. 前向传播和反向传播6. 搭建神经网络块7. 参数 vs. 超参数8. 深度学习和大脑的关联性 1. 深层神经网络 深层神经网络其实就是包含更多的隐藏层神经网络。 如下图所示，分别列举了逻辑回归、1个隐藏层的神经网络、2个隐藏层的神经网络和5个隐藏层的神经网络它们的模型结构。 命名
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2023-07-26 12:45:15
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深度学习的神经网络之多层前馈神经网络1. 简介2. 推导方法2.1 符号定义与表示2.2 前向传播过程(forward)2.3 参数学习过程2.4 后向传播过程(backward)2.5 算法详细过程3. 前馈神经网络的实现4. 实验设计与试验结果5. 小结 1. 简介给定一组神经元，所以说我们可以通过以神经元节点来构建一个神经网络，不同的神经网络有着不同的网络连接拓扑结构。一种比较直接的拓扑结
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2023-07-14 17:30:39
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一、线性神经网络结构模型在结构上与感知器非常相似，只是神经元激活函数不同，结构如图所示：若网络中包含多个神经元节点，就可形成多个输出，这种神经网络可以用一种间接的方式解决线性不可分的问题，方法是用多个线性含糊对区域进行划分，神经结构和解决异或问题如图所示：
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2023-09-25 19:08:16
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