1、神经网络过拟合问题1、解决思想：
① 首先现从数据上来解决：（1）增大训练集的容量（数据增强）。（2）解决样本不均衡（数据增强）
① 在不改变网络结构的情况下，使用 dropout（类似RF中的booststaping）,只在训练时有用，以概率p让某些神经元参数
停止更新，但是下个批次样本可能重新启动
② 在不改变网络结构的情况下，使用 BN层（作用：在前面
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2023-09-27 14:39:27
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这次B站上课的老师写的代码有个地方错了，我代码中会指出来。首先，BP神经网络的示意图如下：BP神经网络有一点点难以理解，不过也就是梯度下降法的极致应用。通过几层感知器的共同运算，得到最后结果，最后再对结果求偏导，得出各个参数应该如何变化。具体推导过程可以看下面的参考博客（或者我现在给出也行：详解BP神经网络_fanxin_i的博客-CSDN博客_bp神经网络），下面直接给出推到结果：不过呢，我自己
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2023-05-18 20:49:05
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在上一篇笔记中我们一起学习了单层感知器的原理，但针对于异或问题。我们的单层神经网络就束手无策了*异或运算： 0 0 输出为0，0 1输出为1， 1 0输出为 1， 1 1输出为 0即，针对以下四个点（0，0）（0，1）（1，0）（1，1）对应标签0 ，1，1，0时，我们无法完成分类。 运算结果如图所示 这时候我们就要引入一个新的东西-线性神经网络我们都知道感知器的
全文共
3243字，预计学习时长
10分钟或更长
h 神经网络(NNs)可以在不知道用显式算法执行工作的情况下被设计和训练于特定的任务，很多人都对此表示惊叹。例如，著名的手写体数字识别教程很容易执行，但其背后的逻辑还是隐藏在神经网络下，仅能通过层次化结构、权值和激活函数略知一二。本文通过神经网络透明原则来揭示其“黑盒知识”，为此来检验一个布尔异或函数的神经网络。
1、异或问题是每个讨论多层神经网络的人都会谈论的话题，问题的本身就是解决一个线性可分的问题。对应到几何的二维问题就是用一条直线划分两个分类的问题。 对于简单二维分类问题如果一个数字z代表分类，那么将这个过程写成公式： Z=f(x,y) 问题就转化为求解二维函数f(x,y)使其最接近给定的数据点。形象化的解释如下图：红蓝两色代表互不相同的两个类，如果以z=0.5作为分解线将其作为两类，问题划分。就很
Keras 是一个高级封装器，封装了面向 Python 的 API。API 接口可以与 3 个不同的后端库相兼容：Theano、谷歌的 TensorFlow 和微软的 CNTK。这几个库都在底层实现了基本的神经网络单元和高度优化的线性代数库，可以用于处理点积，以支持高效的神经网络矩阵乘法运算。基本感知机有一个固有缺陷，那就是，如果数据不是线性可分的，或者数据之间的关系不能用线性关系来描述，模型将无
异或问题是指当数据集无法通过一个简单的线性模型进行分类时，我们需要通过神经网络模型来进行分类。在本文中，我们将介绍如何使用神经网络来解决异或问题。
1、神经元模型历史上，科学家一直希望模拟人的大脑，造出可以思考的机器。人为什么能够思考？科学家发现，原因在于人体的神经网络。 神经网络最基本的成分是神经元模型 其中，W表示的是向量，代表的是权重，函数f称为激活函数，其中f()我们一般选择sigmoid函数(这里选择对数几率函数)对数几率函数相较于阶跃函数优点：连续光滑，任意阶可导2、感知机与多层网络感知器的例子 城里正在
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2023-07-05 19:54:15
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import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltfrom math import sqrtfrom sklearn import li
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2022-11-10 14:23:56
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在Rosenblatt单层感知机中已经对异或问题做了介绍，并论证说明了只适用于线性分类问题的Rosenblatt感知机无法对异或问题进行分类。然而非线性问题是普遍存在的，下面就使用带隐藏节点的神经网络来解决异或问题。异或问题： 异或（XOR）问题可以看做是单位正方形的四个角，响应的输入模式为（0,0），（0,1），（1,1），（1,0）。第
今天突然想起来，要是面试问到XOR问题怎么办。 所以就查了一下资料，看到这篇文章，做一下记录： https://www..com/Belter/p/6711160.html 但实际上，神经网络的参数是要训练得到的。而且一般各层之间都是全连接。
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2018-02-25 12:22:00
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吴恩达机器学习笔记及作业代码实现中文版第六章 神经网络学习特征和直观理解从本质上讲，神经网络能够通过学习得出其自身的一系列特征。神经网络中，单层神经元（ 无中间层）的计算可用来表示逻辑运算，比如逻辑与(AND)、逻辑或(OR)。逻辑与(AND)：下图中左半部分是神经网络的设计与 output 层表达式，右边上部分是 sigmod 函数，下半部分是真值表。我们可以用这样的一个神经网络表示 AND 函
摘要在MatlabR2010a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(请留意差异)：net2
= newff(P, T,
[5
3]);
不用求minmax，也不用人工指定输出层
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2023-10-30 23:27:04
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什么是bp神经网络BP神经网络，即反向传播神经网络（Backpropagation Neural Network），是一种广泛应用于分类、回归和聚类等任务的人工神经网络。bp神经网络的结构BP神经网络的基本结构包含三层：输入层、隐含层和输出层。其中，输入层接受输入数据，隐含层和输出层由若干个神经元组成。每个神经元与前一层的每个神经元相连，并带有权重。当输入数据通过神经网络时，每个神经元将加权输入相
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2023-09-05 15:12:58
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大量真实世界的数据集被存储为异构图，这促使Pytorch geometry (PyG)中为它们引入了专门的函数。例如，推荐领域中的大多数图，如社交图，都是异构的，因为它们存储关于不同类型实体及其不同类型关系的信息。例如，推荐领域中的大多数图，如社交图，都是异构的，因为它们存储关于不同类型实体及其不同类型关系的信息。异构图具有不同类型的信息附加到节点和边上。因此，由于类型和维数的差异，单个节点或边缘
BP神经网络是一种常用的人工神经网络模型，它具有强大的非线性拟合能力和逼近性能。本文将介绍如何使用Python实现一个简单的BP神经网络来进行异或分类。
## 1. 异或分类问题
异或分类问题是一个经典的二分类问题，其输入数据有两个特征，每个特征的取值为0或1。根据异或的逻辑规则，当两个特征取值相同时，输出结果为0，当两个特征取值不同时，输出结果为1。我们的目标是通过训练一个BP神经网络来实现
原创
2023-11-08 03:51:12
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分类用于确定数据所归属的类别，而回归是根据已知的数据进行推断或估计某个未知量，比如根据年龄和教育水平进行收入预测分析。分类的典型应用是垃圾邮件过滤和字符识别。虽然神经网络适用于分类和回归，但却很少用于回归。这不是因为它的性能不好，而是因为大多数回归问题可以用更简单的模型来解决。（回归问题过于简单，采用神经网络通常是大材小用了！！！）在将神经网络应用于分类时，一般来说，网络的输出层节点数量与数据分类
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2023-11-07 07:16:10
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介绍神经网络的应用时就介绍了含有一个隐藏层的神经网络可以解决异或问题，而这是单层神经网络（也叫感知机）做不到了，当时就觉得非常神奇，之后就一直打算自己实现一下，一直到一周前才开始动手实现。自己参考【机器学习】课程中数字识别的作业题写了代码，对于作业题中给
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2016-11-27 22:34:00
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注：在吴恩达老师讲的【机器学习】课程中，最开始介绍神经网络的应用时就介绍了含有一个隐藏层的神经网络可以解决 了代码，对于作业题中给的数字图片可以达到95%左右的识别准确度。但是改成训练异或的网络时，怎么也无法得到正确的结果。后来查
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2023-04-26 21:12:27
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维基百科对深度学习的精确定义为“一类通过多层非线性变换对高复杂性数据建模算法的合集”。因为深度神经网络是实现“多层非线性变换”最常用的一种方法，所以在实际中基本上可以认为深度学习就是深度神经网络的代名词。从维基百科给出的定义可以看出，深度学习有两个非常重要的概念，并将通过具体样例------多层和非线性。那么为什么要强调这两个性质？先说明线性模型的局限性，再给出去线性化的方法，最后再说明使用多层的...
原创
2021-08-12 22:04:15
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