神经网络的泛化能力在实际中，为了保证神经网络具有较强的泛化能力，就必须首先掌握哪些因素会影响神经网络的泛化能力，以及神经网络的泛化能力是如何受到他们影响的。主要有以下几个方面：1、 结构复杂性和样本复杂性：神经网络的容量以及规模称之为神经网络的结
在深度学习中，我们经常看到两个概念：表达能力和泛化能力 表达能力指的是模型拟合训练集的能力，可以用训练损失来衡量 而泛化集指的是模型迁移到测试集中的能力，可以用测试误差来衡量一般来说，全连接的神经网络表达能力很强，很容易过拟合，导致泛化能力较弱于是乎我就突发奇想，做一个小实验： 首先随便造一个测试集，输入是x，输出（标签）y是x^2 然后需要引入噪声，我的方法十分简单粗暴：直接将标签y随机按比例增
进化神经网络含义人工和进化的区别人工神经网络进化神经网络参数进化神经网络结构进化神经网络网络进化的不同方法固定结构更新参数结构和参数都更新 含义将进化的思想用于神经网络参数迭代或者结构设计的过程中。人工和进化的区别人工神经网络人工设计网络模型，将数据输入网络进行前向传播，得到预测值，根据网络输出的预测值和真实值（GT）的误差，计算出梯度反传到网络各层更新参数。 梯度下降的方式更新网络，收敛更快（
结合多重神经网络提高泛化能力
原创
2021-08-19 12:29:49
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神经网络神经网络（Artificial Neural Networks，简写为ANNs）是一种模仿动物神经网络行为特征，进行分布式并行信息处理的算法数学模型。它是一种基于计算机科学、数学和心理学等多学科的交叉学科，旨在模拟人脑的结构和功能，解决复杂的实际问题。神经网络通常由多个层次组成，每个层次由多个节点组成。这些节点可以是输入层、隐藏层或输出层的神经元，它们通过电信号传递信息，并通过加权连接进行
原创
2023-04-18 10:32:29
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如果该神经网络在没有任何训练数据的情况下表现良好，我们可以说它在给定的数据上具有
原创
2023-04-22 08:02:57
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基本概念一般的神经网络(BP以及CNN)只对预先确定的大小起作用：它们接受固定大小的输入并产生固定大小的输出。它们的输出都是只考虑前一个输入的影响而不考虑其它时刻输入的影响, 比如简单的猫,狗,手写数字等单个物体的识别具有较好的效果。但是, 对于一些与时间先后有关的, 比如视频的下一时刻的预测,文档前后文内容的预测等, 这些算法的表现就不尽如人意了。循环神经网络 (Recurrent Neural
先来回顾一下神经网络的经典结构，如下图所示： 一般神经网络分为：输入层，隐藏层，输出层。上图中的连线代表的是神经网络中的参数，参考下面的图：常用的激活函数有：如果对上面的内容有疑惑的话，可以参考笔者的上一篇文章《谈谈对神经网络的理解 “谈谈对神经网络的理解”》，这里不再赘述。好了，下面进入正题。损失函数的概念在讲优化算法之前，我们先要明确损失函数的概念，损失函数有很多种说法，中文也可以叫代价函数或
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2023-10-24 17:10:44
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本文为荷兰代尔夫特理工大学（作者：Aarnoud Hoekstra）的毕业论文，共136页。在模式识别实践中，使用神经网络，或者也被称为神经分类器，已经成为一种普遍的做法。与最近邻法等经典算法相比，神经网络被认为是非常强大的分类器。神经网络应用中所使用的算法能够根据有限的、通常是少量的训练实例找到一个较好的分类器。从模式识别的角度来看，这种能力也被称为泛化，因为能够使用相对较小的数据集来估计一组
1 - 引言之前，我们已经实现了神经网络基本的功能，现在，要将神经网络的搭建用模块化的思想组建起来，让程序更加富有可扩展性和可读性，然后学习一些非常常用的神经网络优化算法，让我们的训练更加的快速，并且准确率进一步提高。下面就让我们开始吧2 - 模块化构造神经网络2.1 - 仿射层和激活层的前向传播一个神经元，由这两个部分构成仿射层（Affine Layer）神经网络中的一个全连接层。仿射（Affi
1. 忘了数据规范化What?在使用神经网络的过程中，非常重要的一点是要考虑好怎样规范化（normalize）你的数据。这一步不能马虎，不正确、仔细完成规范化的话，你的网络将会不能正常工作。因为规范化数据这个重要的步骤在深度学习圈中早已被大家熟知，所以论文中很少提到，因此常会成为初学者的阻碍。How?大体上说，规范化是指从数据中减去平均值，然后再除以标准差的操作。通常这个操作对每个输入和输出特征是
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2023-07-03 16:04:23
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摘要 在Matlab R2010a版中，如果要创建一个具有两个隐含层、且神经元数分别为5、3的前向BP网络，使用旧的语法可以这样写： net1 = newff(minmax(P), [5 3 1]);注意minmax()函数的使用，还有对输出层神经元数（1）的指定。 当然也可以采用新的语法，更简洁（
上年度在人工智能技术积累方面进步还是蛮大。首先是卷积神经网络（CNN)，CNN在图像识别、目标检测方面应用最成熟。 文章目录1 卷积神经网络1.1 图片分类网络1.2 图像分割网络1.3目标检测网络2 循环神经网络3：迁移学习4：生成对抗网络5：强化学习 1 卷积神经网络围绕卷积神经网络出现了一大堆衍生的网络结构，例如:1.1 图片分类网络AlexNet、VGGNet、GoogLeNet、ResN
计算机视觉笔记总目录
1 神经网络的表达能力理解具有全连接层的神经网络的一个方式是：可以认为它们定义了一个由一系列函数组成的函数族，网络的权重就是每个函数的参数。如此产生的问题是：该函数族的表达能力如何？存在不能被神经网络表达的函数吗？现在看来，拥有至少一个隐层的神经网络是一个通用的近似器。在研究（例如1989年的论文Approximation by Superpositions of Sigmo
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2023-08-12 12:41:25
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网络只有三个节点，如下图 用来拟合一个函数，如下图 数据如下x为[[1],[2],[3],[4],[5],[6],[7],[8],[9],[10],[11],[12],[13],[14],[15]]y为[[1.103638323514327], [3.0], [1.103638323514327], [0.054946916666202536], [0.
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2023-08-27 15:36:52
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一、《BERT4GCN: Using BERT Intermediate Layers to Augment GCN for Aspect-based Sentiment Classification这是一篇图神经网络用于方面级情感分类的文章，其中对GCN的结合比较新奇。1、基于图的方面级情感分类已经证明有很好的效果，特别是在使用预训练模型的情况下。然而，他们忽略了序列特征，并没有充分利用预训练模
RBF神经网络与BP神经网络优缺点比较 (2016-05-31 21:37:04)
标签： 神经网络
RBF神经网络与BP神经网络优缺点比较
1. RBF 的泛化能力在多个方面都优于BP 网络, 但是在解决具有相同精度要求的问题时, BP 网络的结构要比RBF 网络简单。？？
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2023-10-30 22:27:40
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文章目录前言第一步：正向传播激活神经网络A.变量说明B.正向传播C.偏置单元第二步：误差逆向传播1.损失函数2.哈达玛积（Hadamard product）3.理解误差逆向传播4.关于偏置项的梯度5.误差逆向传播公式总结5.梯度检测6.初始化的重要性7.代码实现总结 前言BP神经网络（Back propagation neural network）全称为多层前馈神经网络，其用于解决非线性问题。整
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2023-07-05 20:34:36
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径向基神经网络（Radial Basis Function Neural Network，RBFNN）是一种常用的神经网络模型，它具有较强的非线性拟合能力，广泛应用于函数逼近、分类和预测等任务中。然而，在实际应用中，我们会发现径向基神经网络的泛化误差往往较大，即在训练集上表现良好，但在测试集上表现差。本文将从原理、应用和解决方法三个方面，探讨径向基神经网络泛化误差大的原因及解决方法。
## 原理
深度学习依赖于神经网络所提取的特征而闻名，在以往传统的学习方法中，特征往往是通过具有经验的专家来提取的，而深度学习方法中的特征提取是通过人工神经网络自动提取的，相比而言，深度学习方法对于特征的提取不仅要求更低，不需要专家的参与，而且少了人为的干预，对于特征本身的提取也更加全面，这也是深度学习最近几年在实际应用中越来越受欢迎的原因之一。特征的概念特征在字面意思上的解释是对于人或事物可供识别的特殊的象
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2023-08-10 14:50:26
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