tensorflow所构建的体系是清楚明了的，所以我们只需要在其提供的默认图上添加各种op，然后执行相应的op即可下面的这个例子将从拟合一维函数的角度对tensorflow编程进行一个简单的介绍1.编程思路在区间[-5, 5]内随机生成若干个点，作为函数的自变量采样点序列x，然后手动生成这个自变量序列所对应的函数值序列y，这个序列要加上噪声。# 首先生成x坐标数据
x = np.float32(n
1.什么是神经网络 拟合函数是最简单的神经网络 这就是一个最小的神经元这是一个较为复杂的神经网络神经网络非常擅长于从X到Y映射函数2.用神经网络监督学习具体的例子：翻译软件中输入英文直接得到中文；无人驾驶技术中输入道路前方的图像直接得到各个车辆的位置；等等；接下来正式进入深度学习的基础学习对于二元分类问题来讲，给定一个输入特征向量 X ，它可能对应一张图片，你想识别这张图片识别
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2023-09-27 13:27:25
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目录1-随机数生成2-三层网络拟合一个y = sinx3-三层网络拟合多个函数（y = sinx，y =cosx,y = x**2)训练注意事项步长设置代码样例样本设置、标签设置中间层设置方式 1-随机数生成np.random.normal()#正态分布随机数，也叫高斯分布，密度函数是几字形
np.random.uniform()#均匀分布随机数，密度函数是近似一条直线
np.random.ra
我最近做深度学习在连续中文语音识别方向的应用的时候，根据一些论文和网上一些公开代码和模型结构，设计了一个神经网络的模型。但是在训练的时候，就首先遇到了很让人头疼的欠拟合问题。神经网络欠拟合的特征是，训练了很长时间，但是在训练集上，loss值仍然很大甚至与初始值没有太大区别，而且精确度也很低，几乎接近于0，在测试集上亦如此。且先不管模型结构配置的优劣，就欠拟合问题来说，需要从如下方面来着手。就我目前
本文以实现逻辑回归为例，逻辑回归如图所示，只有一个神经元结点。1. 激活函数logistic回归的激活函数一般使用sigmoid(x),其他情况可以使用tanh(x),ReLU(x)或者泄露ReLU(x),激活函数内容可以参考：从零开始搭建神经网络(一)基础知识。这里以sigmoid(x)为例表达式如下：def sigmoid(z):
"""
sigmoid激活函数
:pa
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2023-10-04 09:40:36
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结果表明神经网络拥有一种*普遍性*（universality）。不过拿过来什么函数，我们都确信存在一个神经网络可以计算它。 而且，这个普遍性定理甚至在我们限制了神经网络只在输入层和输出层存在一个中间层的情况下成立。所以即使是很简单的网络架构都极其强大。 这个定理在使用神经网络的人群中非常著名。但是它为何正确却不被广泛地理解。现有的大多数的解释都具有很强的技术性。例如，最原始的论文使用了 Hah
本文主要介绍神经网络万能逼近理论，并且通过PyTorch展示了两个案例来说明神经网络的函数逼近功能。大多数人理解“函数”为高等代数中形如“f(x)=2x”的表达式，但是实际上，函数只是输入到输出的映射关系，其形式是多样的。拿个人衣服尺寸预测来说，我们用机器学习来实现这个功能，就是将个人身高、体重、年龄作为输入，将衣服尺寸作为输出，实现输入-输出映射。具体来说，需要以下几个步骤:收集关键数据（大量人
问题提出在前面 “深度学习代码实践（四）- 从0搭建一个神经网络：感知机与激活函数”的博文分享中，提到， 神经网络的本质是：通过参数与激活函数来拟合特征与目标之间的真实函数关系。单层网络只能做线性分类任务，两层神经网络可以无限逼近任意连续函数。这里提到的“用两层神经网络可以无限逼近任意连续函数”。 那么神经网络是不是真的能够逼近任何函数？我用 Tensorflow 做了一个实验， 以一个
其实各大深度学习框架背后的原理都可以理解为拟合一个参数数量特别庞大的函数，所以各框架都能用来拟合任意函数，Pytorch也能。在这篇博客中，就以拟合y = ax + b为例（a和b为需要拟合的参数），说明在Pytorch中如何拟合一个函数。一、定义拟合网络1、观察普通的神经网络的优化流程# 定义网络
net = ...
# 定义优化器
optimizer = torch.optim.Adam(ne
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2023-10-18 19:49:36
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1 神经元从本质上讲，神经元不过是输入的线性变换（例如，输入乘以一个数[weight，权重]，再加上一个常数[偏置，bias]），然后再经过一个固定的非线性函数（称为激活函数）。神经元：线性变换后再经过一个非线性函数o = f(wx + b)，其中 x 为输入，w为权重或缩放因子，b为偏置或偏移。f是激活函数，在此处设置为双曲正切（ tanh）函数。通常，x 以及&n
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2023-05-23 10:18:06
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我们知道深度神经网络的本质是输入端数据和输出端数据的一种高维非线性拟合，如何更好的理解它，下面尝试拟合一个正弦函数，本文可以通过简单设置节点数，实现任意隐藏层数的拟合。基于pytorch的深度神经网络实战，无论任务多么复杂，都可以将其拆分成必要的几个模块来进行理解。1)构建数据集，包括输入，对应的标签y2) 构建神经网络模型，一般基于nn.Module继承一个net类，必须的是__init__函数
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2023-09-14 16:37:25
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近期在准备美赛，因为比赛需要故重新安装了matlab，在里面想尝试一下神将网络工具箱。就找了一个看起来还挺赏心悦目的函数例子练练手：
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2023-05-31 09:02:13
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使用神经网络拟合数据1. 人工神经网络1.1 神经网络和神经元神经网络：一种通过简单函数的组合来表示复杂函数的数学实体。 人工神经网络和生理神经网络似乎都使用模糊相似的数学策略来逼近复杂的函数，因为这类策略非常有效。这些复杂函数的基本构件是神经元。其核心就是给输入做一个线性变换（如乘以一个权重再加上一个常数作为偏置），然后应用一个固定的非线性函数，即激活函数。 比如: w和b就是要学习的参数，wx
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2023-08-30 20:39:32
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省流宽的神经网络容易过拟合，深的神经网络更能够泛化。想要读懂这篇文章，你需要知道什么是神经网络的深度：神经网络的层数，更确切地说，隐藏层数什么是神经网络宽度：在一个层上，神经元的数量
深度为2，宽度为6的神经网络
为什么激活函数如sigmoid可以拟合理论上所有的函数： 因为sigmoid、relu等激活函数非线性的特点，将激活层上不同的sigmoid函数相加，能够近似各种复杂的
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2023-09-11 20:49:59
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神经网络是如何拟合任意函数的 一个最原始粗暴的拟合任意函数的思路，是将函数切成很多段线性函数，之后用逻辑门控制当x在哪一个区间时，某些逻辑门被激活，对应的线性函数的权重w与偏移量b在逻辑门的包裹下变成非0，计算出y在这一段的输出值。 需要推导出拟合函数y=f(x)需要哪些逻辑门，以及如何使用神经网络构建这些逻辑门。开关函数 s： 当u>0时s(u)=1，否则s(u)=0
回到多元方程的求解方法对于构建一个神经网络来说，需要求出每一个神经元的参数。每一层都有线性变换，加上非线性变换组成。 神经网络的求解变成一个多元方程的求解问题。图：要求解的线性函数变换（单层） y1 = x1w11 + x2w21+ ... + xnwn1 + b1 y2 = x1w12
一、背景 之前做过一个项目是需要将位图转换成矢量图，其中一个很重要的步骤，就是需要用贝塞尔曲线拟合一些散列点。了解贝塞尔曲线的同学都知道，如果贝塞尔曲线的控制点都明确的情况下，想算出来线上的点是很容易的，直接套公式就可以把点的坐标算出来。但是如果这个过程反过来，给你一些点的坐标，求出贝塞尔曲线的控制点，是很困难的。 &
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2023-08-11 16:27:44
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09.拟合神经网络参数代价函数衡量预测值与真实值差异的函数在神经网络中，每一个神经元都有代价函数和正则化函数，以此进行反向传播，减小误差值反向传播算法为了求损失函数对每个需要更新的参数的偏导，让代价函数最小化得出误差后返回隐藏层的偏导函数（误差项）中调整权重，以此减小整体函数值的误差梯度检测在反向传播中会导致一些bug的产生，以此得到的神经网络存在误差，但是我们并不知道，所以要解决这样的误差，用到
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2023-10-26 17:02:31
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手写两层神经网络来拟合函数y = x1^2 + x2 + 100 (2)手写两层神经网络来拟合函数y = x1^2 + x2 + 100 (1) 手写代码对曲线进行拟合，并在测试集上取得了不错效果，但存在两个问题：层与层之间没有激活函数，虽然写了两层，实际上只是一层。随便输入两个数x1、x2，网络预测的结果不理想。接下来逐一解答上述两个问题。添加隐藏层在隐藏层后添加sigmoid函数进行激活，达到
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2023-09-21 08:45:36
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为什么要激活函数？原理上来说，神经网络模型的训练过程其实就是拟合一个数据分布（x）可以映射到输出（y）的数学函数，即 y= f(x)。拟合效果的好坏取决于数据质量及模型的结构，像逻辑回归、感知机等线性模型的拟合能力是有限的，连xor函数都拟合不了，那神经网络模型结构中提升拟合能力的关键是什么呢？搬出神经网络的万能近似定理可知，“一个前馈神经网络如果具有线性输出层和至少一层具有任何一种‘‘挤压’’
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2023-10-09 14:50:02
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