3.3线性神经网络3.3.1线性神经网络介绍线性神经网络跟单层感知器非常类似，只是把单层感知器的sign激活函数改成了purelin函数: y=x#(3.5) purelin函数也称为线性函数，函数图像为图3.8：3.3.2线性神经网络分类案例参考3.2.9中的案例，我们这次使用线性神经网络来完成相同的任务。线性神经网络的程序跟单层感知器的程序非常相似，大家可以思考一下需要修改哪些地方。大家可以仔
Theory for f : \(\mathbb{R}^{n} \mapsto \mathbb{R}\)
先定义一个标识：scalar-product \(\langle a | b\rangle=\sum_{i=1}^{n} a_{i} b_{i}\)
我们可以定义导数的公式如下：
\[ f(x+h)=f(x)+\mathrm{d}_{x} f(h)+o_{h \rightarrow 0}(h)
本系列文章面向深度学习研发者，希望通过Image Caption Generation，一个有意思的具体任务，深入浅出地介绍深度学习的知识。本系列文章涉及到很多深度学习流行的模型，如CNN，RNN/LSTM，Attention等。本文为第6篇。作者：李理 目前就职于环信，即时通讯云平台和全媒体智能客服平台，在环信从事智能客服和智能机器人相关工作，致力于用深度学习来提高智能机器人的性能。常见深度学
注意：本文所提的神经网络在这里特质多层前馈神经网络 神经网络的numpy实现代码：Neural Network with Numpy1. 神经网络的基础结构一个简单的神经网络基础结构包括三个，线性映射，激活层，隐藏层。 如图，输入层的输入向量经过一个线性映射，在经过一个激活层，到达了第一个隐藏层，随着网络的加深，重复线性映射，激活层，隐藏层的过程直至到达输出层。流程很简单，但是需要理解几个问题。线
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2023-08-08 17:35:46
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系统辨识：根据系统的输入输出时间函数来确定描述系统行为的数学模型。为什么是时间函数。。。对系统进行分析的主要问题是根据输入时间函数和系统的特性来确定输出信号。对系统进行控制的主要问题是根据系统的特性设计控制输入，使输出满足预先规定的要求。例如逆模型就是就是想获得一个结果，我要什么输入？这就是逆模型。系统辨识预先给定一个模型组，一类输入信号和误差函数；然后选择使误差函数达到最小的模型，作为辨识所要求
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2023-08-10 12:51:41
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在看机器学习书籍的时候，经常会用到矩阵求导，因此，总结一下自己对于矩阵（向量）求导的一些思考，便于后期查阅。
下面的内容主要是参考Andrew Ng的课程里介绍的关于矩阵的迹以及矩阵求导的思想，总结而成的笔记。
首先，先介绍一个矩阵的导数的概念，假设\(A_{m\times n}\)为一个\(m\times n\)的矩阵，\(
感觉一个很有意思的问题，对于逻辑回归来说，在进行gradient descent时，是可以通过矩阵求导的方式来做的，但需要注意的是，假设h_theta_X - Y（比如100*1）是一个列向量，我们感兴趣的是sigmoid(h_theta_X-Y)（也是100*1）对X的倒数，所以这里会得到一个100*100的矩阵，但仅在对角线上有值，其他均为0。（换句话说，theta（一维，这是逻辑回归和神经网
paddle 中可以使用线性网络+卷积层 组成一个卷积神经网络。这里介绍一下线性网络原理：线性网络在结构上是与感知器非常的相似，只是其神经元的激活函数不同（网上关于感知器原理有很多，自己学习吧）。线性网络原理示意图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下图所示： &
全连接神经网络单层模型原理前言单层MLP1. 前向传播2. 激活函数2.1 Sigmoid函数2.2 tanh函数2.3 ReLu函数2.4 Leaky ReLu函数3. 损失函数4. 梯度下降 前言 深度学习是学习样本数据的内在规律和表示层次，在学习过程中获得的信息对诸如文字，图像和声音等数据的解释有很大的帮助。全连接神经网络（MLP）便是基础的网络类型的之一，充分体现深度学习方法相比于传统
1.线性神经网络： 线性神经网络可以采用基于最小二乘LMS的Widrow－Hoff学习规则调节网络的权值和阈值，和感知器一样，线性神经网络只能处理反应输入输出样本向量空间的线性映射关系，也只能处理线性可分问题。目前线性神经网络在函数拟合、信号滤波、预测、控制等方面有广泛的应用。线性神经网络和感知器网络不同，它的传递函数是线性函数，输入和输出之间是简单的纯比例关系，而且神经元的个数可以是多
作者：Criss地址：https://www.meltycriss.com/2018/03/31/summary-deri...
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2021-07-18 14:50:00
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神经网络模型的每一类学习过程通常被归纳为一种训练算法。训练的算法有很多，它们的特点和性能各不相同。 问题的抽象 人们把神经网络的学习过程转化为求损失函数f的最小值问题。一般来说，损失函数包括误差项和正则项两部分。误差项衡量神经网络模型在训练数据集上的拟合程度，而正则项则是控制模型的复杂程度，防止出现过拟合现象。 损失函数的函数值由模型的参数（权重值和偏置值）所决定。我们可以把两部分参数合并为一
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2023-08-07 11:34:19
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derivative of softmax
1.1 derivative of softmax
一般来说，分类模型的最后一层都是softmax层，假设我们有一个 分类问题，那对应的softmax层结构如下图所示（一般认为输出的结果 即为输入 属于第i类的概率）：
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2021-07-13 15:44:24
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反向传播技术是神经网络的核心技术之一。如果一个运算我们能够使用计算图表式出来，那么我们就能够利用反向传播的方法，即从后往前递归地调用链式法则来计算梯度。一个简单的函数的计算图如下所示。 假设输入为：x=-2, y=5, z=-4, 则输出f(x,y,z)=-12（图中绿色数字标出），令中间变量q=x+y，则q=3。由x,y先计算出q，再由q,z计算得到f(x,y,z)这样从输入开始逐步计算最终得到
BP（Back Propagation）神经网络 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。BP神经网络可以说是整个人工神经网络体系的精华所在，广泛应用于分类识别、逼近、回归、压缩等领域。实际应用中，近八成的BP网络或BP网络的变化形式。一个3层BP神经网络结构：
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2023-08-18 22:46:43
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线性神经网络类似于感知器，但是线性神经网络的激活函数是线性的，而不是硬转移函数，因此，线性神经网络的输出可以是任意值，而感知器的输出不是0就是1。线性神经网络和感知器一样只能求解线性可分的问题。因此，线性神经网络的限制和感知器相同。线性神经元网络模型线性神经元与感知器神经元具有相似的结构，唯一的不同是线性神经元使用了线性传递函数purelin，因此与感知器神经网络不同，线性神经网络的输出可以是任意
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2023-05-31 07:22:59
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线性代数往往是学习机器学习和深度学习的一大障碍，为了解决这个问题，我们特别邀请了 Udacity 机器学习&深度学习导师 Aaron，帮助大家梳理神经网络中涉及的数学知识，以及理解其物理含义。希望大家读过之后，可以使大家对于神经网络有更多角度的理解，帮助大家推导以及理解其中的数学公式。
线性代数矩阵乘以向量的物理含义矩阵乘法我更喜欢称作线性转换。一个矩阵乘以向量中，矩阵相当于一个转换函
第一周 神经网络导论（Introduction to Deep Learning）1.2 什么是神经网络（What ）由例子引入：房子价格的估计简单的神经网络：由一个神经元组成，输入x，经过神经元，输出yReLU函数（Rectified Linear Unit）：线性整流函数 ，作为神经元的激活函数。基本的神经网络：通过输入不同的特征（x1，x2，x3，x4）,通过神经网络，可以的到相应的y值。在
一、代价函数神经网络用的代价函数是逻辑回归代价函数的一般形式。二、反向传播算法为了计算代价函数的偏导数，我们采用反向传播算法。先通过前向传播求出激活值计算出最后一层的误差使用反向传播求出其它层的误差，从而得到代价函数的偏导数l代表目前所计算的是第几层；j代表目前计算层中第几个神经元；i代表下一层中误差单元的下标。以上是单个样本的情况，且我们没有考虑正则化。下面看完整的算法流程三、理解反向传播所谓的
最近在跟着Andrew Ng老师学习深度神经网络.在学习浅层神经网络(两层)的时候,推导反向传播公式遇到了一些困惑,网上没有找到系统推导的过程.后来通过学习矩阵求导相关技巧,终于搞清楚了.首先从最简单的logistics回归(单层神经网络)开始.logistics regression中的梯度下降法单训练样本的logistics regression输入训练样本为\(x\),网络权重为\(w\)和
