一，介绍神经网络有多种，包括：反向传播神经网络（BP神经网络）、径向基函数神经网络（RBF神经网络）、竞争型学习神经网络（ART神经网络）等。神经网络可以分为三个部分：输入层、隐藏层、输出层。其中隐藏层根据需要可以有多层。在这里，我们主要介绍BP神经网络，一种最常用的神经网络。其思想是根据输入层数据加上权值进行计算获得输出层结果，再根据输出层结果和实际结果比较，调整权值，直到权值调整到输出结果符合
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2023-10-12 19:04:53
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bp神经网络的基本原理（BackPropagation）对神经网络层各层的基本数据初始化
初始化神经网络各层的权重，根据随机数生成器进行先随机生成权重，这里的权重会依据后面的训练而调整。输入数据的确定，输出数据的确定。例如分类问题就是输入对象的属性，确定好输出数据，输出数据是表示所有标签的概率的数组，概率最大的标签的值为预测的值，则给该输入的对象打上该标签值，这里说明为什么要给输出数据与输入
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2023-07-05 21:37:16
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前言 本篇主要介绍神经网络的基本结构、激活函数以及学习算法（BP算法） 神经网络 主要由三个组成部分，第一个是架构（architecture）或称为拓扑结构（topology），描述神经元的层次与连接神经元的结构。第二个组成部分是神经网络使用的激励/激活函数。第三个组成部分是找出最优权重值的学习算法。 为了能够解决感知机人工设定权重的工作，即确定合适的、能符合预期的输入与输出的权重，神经网络
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2023-08-14 15:36:13
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一、原理1 概括构造一个神经网络含有两个输入，两个隐含层神经元，两个输出神经元。隐藏层和输出元包括权重和偏置。其结构如下： 设置输入和输出数据为和，并为神经元初始化参数，包括权重和偏置。 BP神经网络的目标是优化权重，使神经网络学会如何正确地将任意输入映射到输出。以输入0.05和0.1，输出0.01和0.99为训练集进行测试。2 前项传播将输入层的0.05和0.10输入到隐藏层，通过初始化的权重和
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2023-07-05 17:01:26
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BP（backpropagation)神经网络学习笔记w:权重 θ：偏向以下是我对B-P神经网络的理解：BP神经网络由3个层组成。上图是一个二层神经网络，下一层的输出都是由上一层计算得来 ,最后得出输出层的输出即上图第六个小圆。然后再由此往回递推，计算出新的权重和偏向并更新。以此来减小误差。注：其实我没搞明白神经网络算法的目的是为了什么，我考完试就更新此项。接下来一步一步整理该算法的计算步骤：从左
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2023-09-19 22:46:18
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关于《老饼讲解-BP神经网络》：本网结构化讲解神经网络的知识，原理和代码。重现matlab神经网络工具箱的算法，是学习神经网络的好助手。 目录 01.问题 02. 思路 03. Demo展示 Dem
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2023-10-26 06:39:13
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BP神经网络概念BP神经网络的计算过程：由正向计算过程和反向计算过程组成；正向计算过程，输入模式从输入层经隐单元层逐层处理，并转向输出层，每一层神经元的状态只影响下一层神经元的状态。如果在输出层不能得到期望的输出，则转入反向计算，将误差信号沿原来的连接通路返回，通过修改各神经元的权值，使得误差信号最小； 1.正向计算 2.反向计算误差传递 采用矩阵就算反向传递的误差：
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2023-06-20 21:57:43
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今天和大家聊一下关于BP算法的细节问题，首先其实在运行BP算法之前的第一步需要做的是对权重参数随机初始化，就比如说如果初始权重设置的一样的话，那就会导致接下来的训练毫无意义，因为权重相同，在输入固定的情况下，得到的隐含层激励函数也将会是相同的，这样的情况称为对称权重，这是我们不希望看到的，这样无法做到灵活训练的效果，所以一开始先要进行参数的随机
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2023-08-16 18:00:52
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通常设定什么样的权重初始值，经常关系到神经网络收敛的快慢以及学习能否成功。可以将权重初始值设为0吗权值衰减可以有效抑制过拟合、提高泛化能力。 一般我们会将初始值设为较小的值。比如使用0.01 * np.random.randn(10, 100)生成标准差为0.01的高斯分布的权重将权重初始值设为0岂不更小？ 想一下在反向传播中，比如，在2层神经网络中，假设第1层和第2层的权重为0。这样一来，正向传
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2023-07-05 21:26:53
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文章目录前言一、写在前面超参数和参数区分超参数选取尺度的考虑二、调参顺序1.learning rate2.batch size3.其他参数3.1Hidden Units（隐含层单元数）3.2epoch3.3L1、L23.4droupout3.5神经元层数，每层神经元个数三、一句总结 前言 一、模型方面基本上都做得非常好了，因此真正需要调的参数其实并不多了，或者说调很多参数实际带来的提升都非常小
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2023-08-07 16:24:01
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系列博客是博主学习神经网络中相关的笔记和一些个人理解，仅为作者记录笔记之用，不免有很多细节不对之处。几个定义我们首先给出网络中权重的清晰定义。我们使用 wljk
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2023-12-03 00:56:09
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1、神经网络model先介绍个三层的神经网络，如下图所示输入层（input layer）有三个units（为补上的bias，通常设为1）表示第j层的第i个激励，也称为为单元unit为第j层到第j+1层映射的权重矩阵，就是每条边的权重 所以可以得到：隐含层：输出层 其中，S型函数，也称为激励函数可以看出 为3x4的矩阵，为1x4的矩阵 ==》j+1的单元数x（
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2023-09-16 06:25:21
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神经网络参数如何确定神经网络各个网络参数设定原则：①、网络节点 网络输入层神经元节点数就是系统的特征因子(自变量)个数，输出层神经元节点数就是系统目标个数。隐层节点选按经验选取，一般设为输入层节点数的75%。如果输入层有7个节点，输出层1个节点，那么隐含层可暂设为5个节点，即构成一个7-5-1BP神经网络模型。在系统训练时，实际还要对不同的隐层节点数4、5、6个分别进行比较，最后确定出最
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2023-07-24 17:59:46
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一、Tensorflow入门1、计算图：每一个计算都是计算图上的一个结点，而节点之间的边描述了计算之间的依赖关系。支持通过tf.Graph生成新的计算图，不同计算图上的张量和运算不会共享。Tensorflow会自动生成一个默认的计算图，如果没有特殊指定，运算会自动加入这个计算图中。import tensorflow as tf
def BP_NeuralNetwork():
g = tf
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2023-12-14 19:25:16
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神经网络的BP推导过程下面我们从一个简单的例子入手考虑如何从数学上计算代价函数的梯度，考虑如下简单的神经网络，该神经网络有三层神经元，对应的两个权重矩阵,为了计算梯度我们只需要计算两个偏导数即可： 首先计算第二个权重矩阵的偏导数，即 首先需要在之间建立联系，很容易可以看到的值取决于,而,而又是由取sigmoid得到，最后,所以他们之间的联系可以如下表示：按照求导的链式法则，我们
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2024-02-04 22:43:35
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BP神经网络是一种常用的人工神经网络模型，它通过反向传播算法来训练网络的权重和偏置，从而实现对输入数据的非线性映射和模式识别。本文将介绍BP神经网络中的偏置和权重的概念和作用，并给出相应的代码示例。
## BP神经网络简介
BP神经网络是一种前馈型神经网络，由输入层、隐藏层和输出层组成。每个神经元都有一个偏置项和一组权重，它们决定了神经元的输出结果。在网络的训练过程中，通过调整偏置和权重，使得
原创
2023-12-21 04:20:19
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神经网络是如何进行学习的神经网络通过反向传播算法来进行学习。首先，网络接收输入数据并将其传递给输出层。输出与预期结果进行比较，并计算误差。这个误差被反向传播到网络的各个层，以调整权重和偏差，使得输出与预期结果更接近。这个过程重复进行直到达到一定的精度或次数。形象的比喻就是：爬山神经网络的学习过程就像是一个人在爬山，网络的输入就是他出发的起点，输出就是他到达的终点，权重和偏差就是他在爬山过程中会用到
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2023-07-05 20:18:31
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为了使模型具有更好的表现力，往往需要各层的激活值的分布都要求有适当的广度。为什么呢?因为通过在各层间传递多样性的数据，神经网络可以进行高效的学习。反过来想，如果有多个神经元都输出几乎相同的值，那他们就没有存在的意义了。比如，如果100个神经元都输出几乎相同的值，那么也可以由1个神经元来表达基本相同的事情。因此，激活值在分布上有所偏向会出现“表现力受限”的问题。这里我们通过一个实验，观察权重初始值对
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2023-10-24 08:39:12
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如何调参是一个不断深入的过程，本文会不定时的更新。神经网络中需要调的参数很多，如何正确地调参至关重要，需要调节的参数大概有如下几个：神经网络的层数每层神经元的个数如何初始化Weights和biasesloss函数选择哪一个选择何种Regularization？L1,L2Regularization parameter lambda 选择多大合适激励函数如何选择是否使用dropout训练集
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2023-07-04 17:25:21
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文章目录前言一、简介二、BP神经网络的网络流程1.结构2.流程3.实例4.优缺点总结 前言BP(back propagation)神经网络是1986年由Rumelhart和McClelland为首的科学家提出的概念，是一种按照误差逆向传播算法训练的多层前馈神经网络，是应用最广泛的神经网络模型之一。一、简介BP神经网络是一种多层的前馈神经网络，其主要的特点是：是前向传播的，而误差是反向传播的。
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2023-08-14 19:34:27
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