梯度下降算法我们已经了解到，类似图中的简单神经网络输出数据的具体过程，我们构建神经网络是为了输出预测结果。但提前不知道权重，就没法正确预测结果。我们可以先输入正确的参数，然后根据结果调整权重。首先我们要选取衡量预测误差的标准。最容易想到的是用实际目标值y减去网络预测值 ^y 。用两者的差值来衡量误差。但是当预测值高于目标值时，误差为负。预测值低于目标值时，误差为正。我们希望
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2023-08-13 20:44:00
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损失函数（loss）:用来表示预测值(y)与已知答案(y_)的差距。在神经网络时，通过不断改变神经网络中所有参数，使得损失函数不断减小，从而训练出更高准确率的神经网络模型。常用的损失函数有均方误差、自定义和交叉熵等。均方误差mse：n个样本的预测值y与已知答案y_之差的平方和，再求平均值。例子：预测酸奶日销量 y，x1和 x2是影响日销量的两个因素。 销量预测结果为y = 0.98*x1
MATLAB神经网络30个案例分析的图书目录。第1章P神经网络的数据分类——语音特征信号分类第2章BP神经网络的非线性系统建模——非线性函数拟合第3章遗传算法优化BP神经网络——非线性函数拟合第4章神经网络遗传算法函数极值寻优——非线性函数极值寻优第5章基于BP_Adaboost的强分类器设计——公司财务预警建模第6章PID神经元网络解耦控制算法——多变量系统控制第7章RBF网络的回归——非线性函
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2023-09-12 23:04:20
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来判断自己的预测结果是否准确，这一步是至关重要的，因为只有知道自己预测结果是否准确，才能够对自身进行调整，好让结果越来越准确，这就是学习的过程。 我们人类学习也应该遵循这个道理，如果一个人一直不停的学，但是不验证自己的学习成果，那么有可能学的方向或学习方法都是错的，不停地学但是结果却都白学了。jack床长的配图很不错。我相信很多经历过学生时代的人，都会有上图这位同学的困惑，“我有时候已
1、计算图：将计算过程用数据结构图表示，通过多个节点和边表示，节点用O表示，O中是计算内容，将计算的中间结果写在箭头上方，表示各个节点的计算结果从左向右传递。用计算图解题的流程即：①构建计算图；②在计算图上从左向右进行计算（正向传播，从计算图出发点到结束点的传播，反向传播正好相反）。2、计算图的优点： ①计算图可以集中精力于局部计算，从而简化问题，无论全局计算多么复杂，各个步骤所要做的就是对象节点
计算出输出层结点的误差非常容易，但是其他结点的误差该如何计算呢？一种简单粗暴的方法直接将当前结点的误差平均分给每一个与它相连的结点。 这样做简单粗暴，非常好实现，但是这样子做符合逻辑吗？ 很显然非也！ 考虑两个与它相邻的结点，其中一个结点的边权为，另一个结点的边权为，这里的权值有些夸张，只是为了更加凸显出这种问题。 如果将误差平均分给这两个结点的话，那么边权非常小的那个结点所被分配到的误差就太大了
用神经网络综合修正传感器静态误差的连接方法如下图所示： 即误差修正模型的输出z与被测非电量x成线性关系，且与各环境参数无关。 只要使误差修正模型， 即可实现传感器静态误差的综合修正。通常传感器模型 f(x;t) 及其反函数是复杂的，难以用数学式子描述。但是，可以通过实验测得传感器的实验数据集 ： 根据前向神经网络具有很强的输入、输出非线性映射能力的特点，以实验数据集的和为输入样本，及对应的为输出样
A 以感知机为代表的线性模型不能解决异或(XOR)等线性不可分问题，但是可以用嵌套多层神经网络解决 激活函数，与阶跃函数和符号函数不同，这些函数都是平滑可导的，适合于梯度下降算法。 1.Sigmoid 函数在输入值较大或较小时容易出现梯度值接近于 0 的现象，称为梯度弥散现象。出现梯度弥散现象时，网络参数长时间得不到更新， 导致训练不收敛或停滞不动的现象发生，较深层次的网络模型中更容易出现梯度弥散
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2023-08-13 20:31:50
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目录存在的问题核心思想结果总结残差神经网络(ResNet)是由微软研究院的何恺明、张祥雨、任少卿、孙剑等人提出的。ResNet 在2015 年的ILSVRC（ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge）中取得了冠军。详细论文见《Deep Residual Learning for Image Recognition》从论文标题可以看出，本文提
怎么用已经训练好的BP神经网络进行预测下一个值？BP神经网络做数据预测，预测出来结果感觉不对，求大神指导python做BP神经网络，进行数据预测，训练的输入和输出值都存在负数，为什么预测值永远为正数？BP神经网络预测，预测结果与样本数据的理解。输入节点数是3，说明输入向量的行数m=3，你给的样本只有1行，是不是不全？输出节点只有一个，说明每3个输入数据对应一个预测的输出数据。其实样本数量很少，就不
1、神经网络的误差 是一个数 还是一个矩阵？mse均方误差为一个数。训练或测试目标样本与输出结果之间的误差是一个矩阵2、BP神经网络误差如何理解误差是永远都有的，上面只是精度问题才看不到了，一般bp需要设置一个全局误差阈值，小于这个阈值时，才算训练可以了3、BP神经网络matlab训练偶尔会有一次误差较大的正常吗？ 10BP神经网络matlab训练偶尔会有一次误差较大的是比较正常的，因为训练是有随
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2023-09-18 07:27:54
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上海科技大学的文章，上海科技大学有个组一直在做这方面的工作，好文章挺多的还有数据集。ABSTRACT本文解决了视频中的异常检测问题，由于异常是无界的，所以异常检测是一项极具挑战性的任务。我们通过利用卷积神经网络(CNN或ConvNet)对每一帧进行外观编码，并利用卷积长期记忆(ConvLSTM)来记忆与运动信息相对应的所有过去的帧来完成这项任务。然后将ConvNet和ConvLSTM与自动编码器相
当编写完一个深层的网络时，可能求导方式过于复杂稍微不小心就会出错，在开始训练使用这个网络模型之前我们可以先进行梯度检查。 梯度检查的步骤如下： 然后反向传播计算loss的导数grad，用以下公式计算误差： 通常来说，当为时，误差在数量级或者小于，基本上就没有错误。 下面开始代码部分（假设3层网络）。 首先写入参数格式转换所需的一些函数gc_utils.py：# -*- coding: utf-8
在神经网络的训练当中, 神经网络可能会因为各种各样的问题, 出现学习的效率不高, 或者是因为干扰太多, 学到最后并没有很好的学到规律 . 而这其中的原因可能是多方面的, 可能是数据问题, 学习效率 等参数问题.1、训练集和测试集（验证集）检验数据，我们一般将现有的数据划分成两个集合：训练集和测试集，使用训练集训练模型，使用测试集考察训练的模型对于未见样本的泛化能力。2、误差曲线机器学习可以从误差的
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2023-09-03 22:05:59
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lecture7梯度检查梯度检查很简单，将分析梯度与数字梯度相比较。事实上，很容易出错。 - 利用中心化梯度公式。 df(x)dx=f(x+h)−f(x−h)2h
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卷积神经网络中的权值更新也是使用误差的反向传播算法。损失函数一般使用最小平方误差函数。由于卷积网络中存在两部分区域：卷积区和全连接区，它们在计算损失时有所不同我们将其分开进行讨论。1、全连接网络的权值更新 这一部分与经典的人工神经网络不同之处在于多了一个偏置值。我们主要对多出的这个偏置值的更新进行分析即可，其他的权值变化和人工神经网络的方法类似。 对于全连接区的第l层的输出函数为： 第n
卷积神经网络基础知识（二）文前白话1、误差的计算2、误差的反向传播3、权重的更新4、优化器&optimazer① SGD优化器② SGD+Momentum 优化器③ Adagrad优化器④ RMSProp 优化器⑤ Adam 优化器 文前白话在上一篇博文卷积神经网络基础知识（一）中介绍了卷积神经网络的发展过程与卷积神经网络的结构概念，本文将继续介绍神经网络参数传递过程中误差、权重计算等问
1、当预测结果误差很大时怎么办？①过拟合解决办法可以去增加更多的训练数据可以尝试简化模型数据增强：人为扩展数据量以增加数据量来解决过拟合正则化：通过减少每个节点的权重来解决过拟合正则参数λ：如果有正则项则可以考虑增大正则项参数λDropout（随机失活）：专门用在神经网络的正规化的方法，叫作Dropout。在训练时，每次随机（如50%概率）忽略隐层的某些节点。流程是每个网络只会见过一个训练数据（每
1 .训练误差和泛化误差1.训练误差：在训练数据上表现的误差2.泛化误差: 在任意测试数据集上的误差期望训练误差小于等于泛化误差。由于无法估计泛化误差，所以一味降低训练误差并不意味着泛化误差会降低。机器学习模型应该降低泛化误差。2.如何选择模型2.1 验证数据集 预留验证集，判断验证集在模型中的表现能力 Validation Set 2.2 K 折交叉验证当训练数据不够，不能预
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2023-09-04 13:48:41
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神经网络模型常见的损失函数1.神经网络模型简介神经网络模型一般包含输入层、隐含层和输出层，每一层都是由诸多神经元组成。输入层神经元的个数一般和输入模型的特征（单个样本的维数）有关，输出层神经元的个数与项目任务有关，隐含层的个数一般根据经验设置即可。 对于神经网络模型而言，根据不同的输出任务而言，可以分成模式分类和模式回归两大问题。在训练神经网络时，往往采用基于梯度下降的方法不断去缩小预测值和真实值
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2023-08-10 13:36:25
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