目录1.分类问题 2.多维特征的输入 2.1 高维输入的逻辑回归模型2.2 神经网络层的构建原理 3.以糖尿病数据集为例，由逻辑回归模型做分类 3.1 数据集的准备（导入数据）3.2 构建模型 3.3 计算损失和选择优化器 3.4 训练 3.5 激活函数一览4.代码4.1 视频学习代码4.2
转载
2024-04-29 10:17:55
44阅读
在transformer席卷CV领域之后，掀起了一股新型神经网络模型的涌现热潮。短短一两年时间，研究者们从不同结构领域冲击着SOTA，有ViT的，有CNN的，甚至还有纯MLP的。其中，不乏有一些启发性和奠基性的模型出现，隐约感觉到这两年是基础模型的爆发年。ViT引领了继2012年AlexNet和2015年ResNet之后的第三个基础模型爆发潮。于是，木盏以此博文做一个不是很完全的综述，整理给大家浏
转载
2023-10-30 23:26:19
106阅读
目录1.什么是神经网络?2.多层向前神经网络（Multiplier Feed-Forward Neural Network）3. 设计神经网络4. 实例5. 小结 1.什么是神经网络?神经网络（Neural Network)以人脑中的神经网络为启发而产生的，最著名对的算法是backpropagation（BP）算法。可用来解决分类问题，也可用来解决回归问题（详情见前言）2.多层向前神经网络（Mu
转载
2023-12-15 17:12:06
99阅读
Deeplearning4j的数据是由一个叫做DataSet的对象传入网络进行训练的，DataSet由四个主要元素组成，Features，Labels，FeaturesMask，LabelsMask，这四个元素都是INDArray，即是N维矩阵或者叫做N维张量。一般来说是2-4维矩阵，分别对应全联接网络、RNN网络、CNN网络的输入。四个元素简单介绍如下：Features 特征，特征可以是N维矩阵
转载
2023-12-30 14:41:23
124阅读
文章目录1.为什么使用多维的特征输入2. 多维特征向量输入推导3.实现过程3.1源代码3.2训练结果 1.为什么使用多维的特征输入对于现实世界来说，影响一个事物发展的因素有很多种，拿老师上课的例子来说，例如身高、体重都会影响一个在半年后患糖尿病的概率，会使得输入的数据变成一个二维表的结构2. 多维特征向量输入推导对于一维的特征向量的输入，有：现对于1个样本8个维度的空间向量，由于我们要求的输出结
转载
2023-12-05 21:12:08
296阅读
# 神经网络多维输入输出实现指南
## 1. 流程概述
实现神经网络的多维输入输出可以分为以下几个步骤：
1. 数据准备：收集和准备数据集，包括输入特征和输出标签。
2. 数据预处理：对数据进行预处理，包括数据清洗、特征缩放等操作。
3. 网络设计：选择合适的神经网络结构和配置，如网络层数、节点数、激活函数等。
4. 网络训练：使用准备好的数据集对神经网络进行训练。
5. 网络评估：评估神经
原创
2023-09-08 13:27:34
275阅读
添加神经元举个栗子多分类logistic模型目标函数
转载
2023-07-06 17:26:13
164阅读
卷积神经网络（Convolutional Nerual Network）概述（Overview）卷积神经网络（ CNN ）是有一个或多个卷积层（常伴有下采样步骤）并后面跟一个或多个全连接层的标准多层神经网络。卷积神经网络在体系结构的设计利用了输入图像的二维结构（其它的二维输入还有语音信号等）。 卷积神经网络的实现是借助局部连接和在其之后的绑定权重，其中池化操作有平移不变特征。卷积神经网络的另一个
转载
2023-11-13 16:38:16
54阅读
首先要了解二分类、多分类和多标签分类one-hot在多分类中，必须知道one-hot编码。独热编码即 One-Hot 编码，又称一位有效编码。其方法是使用 N位 状态寄存器来对 N个状态 进行编码，每个状态都有它独立的寄存器位，并且在任意时候，其中只有一位有效。举例 假设我们有四个样本（行），每个样本有三个特征（列），如图： 上述feature_1有两种可能的取值，比如是男/女，这里男用1表示，女
转载
2023-08-16 10:29:36
467阅读
文章目录神经网络与NumPy多维数组矩阵乘法神经网络内积简单神经网络实现符号确认各层间信号传递代码实现小结小结 神经网络与NumPy为了实现神经网络的前向传播，我们首先来看一下NumPy多维数组的运算。掌握了NumPy多维数组的运算，就可以高效地实现神经网络。多维数组多维数组就是“数字的集合”，数字排成一列的集合、排成长方形的集合、排成三维状或者（更加一般化的）N维状的集合都称为多维数组。下面我
转载
2024-04-10 13:43:01
75阅读
一、定义二、梯度下降法三、卷积神经网络模型（CNN）3.1、后向传播算法计算梯度3.2、卷基层3.3、池化层3.4、激活函数例子：Sigmoid函数3.5、全连接层四、深度学习的应用领域 一、定义
转载
2023-10-26 21:37:47
82阅读
AlexNet网络结构论文中的这个图比较晦涩，可以直接看下面的彩色图中的描述。 LeNet几乎奠定了当前深度卷积神经网络的基本搭建形式，AlexNet进一步探讨的是网络加深时，模型会出现什么情况。首先，更难训练。为了解决这个问题，他们使用了两个GPU进行训练。另外，处理计算复杂的提升，梯度下降算在深层神经网络中传递出现梯度弥散，他们提出使用ReLU代替原来使用Sigmoid函数，解决了这个问题。为
转载
2023-11-07 07:35:10
26阅读
我们需要弄懂的第一步就是如何将数据输入到神经网络中。例如，在语音识别、人脸识别这些应用中，是如何将语音、人脸信息输入到神经网络中的呢？下面我拿识别明星的例子来给大家介绍如何将明星的图片数据输入到神经网络中。此例中，待输入的数据是一张图像。为了存储图像，计算机要存储三个独立的矩阵（矩阵可以理解成二维数组，后面的教程会给大家详细讲解），这三个矩阵分别与此图像的红色、绿色和蓝色相对应（世界上的所有颜色都
转载
2023-08-07 21:54:09
220阅读
并不是所有使用神经网络的尝试都能够成功，这有许多原因。一些问题可以通过改进训练数据、初始权重、设计良好的输出方案来解决。1.改进输入对于S激活函数，可以发现， 如果输入变大， 激活函数就会变得非常平坦。由于我们使用梯度学习新的权重， 因此一个平坦的激活函数会出问题。权重的改变取决于激活函数的梯度。 小梯度意味着限制神经网络学习的能力。 这就是所谓的饱和神经网络。 这意味着， 我们应该尽量保持小的输
转载
2023-12-15 09:58:19
77阅读
上一篇文章构建了一个简单的网络，可以看出来它对于手写数字的识别率还是可以高达91%。但我们尚未对神经网络处理的过程做出太多解释。 数据在网络中的传播有两种方式。一种是沿着输入到输出的路径，被称为前向传播。一种是从输出返回到输入，被成为反向传播(backprop)。 train_step = tf.train.GradientDes
转载
2023-10-09 21:18:11
136阅读
一、神经网络案例神经网络就像一个人，它可以从外部获取输入信息并将其转换为内部结构，以便在不同的情况下做出正确的决定。神经网络也像一个掌握语言的机器，它能够接受输入，模仿人类的学习方式，从而学习和记忆特定的输入和输出之间的关系。例如，当一个人面对一棵大树时，他可以从外部视觉输入中获取信息，并基于这些信息来做出决定，例如攀爬树或不攀爬树。这就是神经网络所做的，它们可以收集外部信息，转换它们，并基于这些
转载
2024-03-12 16:09:44
47阅读
“Does the Past Predict the Future?” ——《Economist》今天，我们来一起测试一下大名鼎鼎的深度神经网络DNN，依然使用我们常用的人工智能学
转载
2024-04-09 21:51:02
55阅读
Neural Network 神经网络MLP多层感知机和它的基础 MLP（Multi-Layer Perceptron），即多层感知器，是一种前向结构的人工神经网络，映射一组输入向量到一组输出向量。MLP可以被看做是一个有向图，由多个节点层组成，每一层全连接到下一层。除了输入节点，每个节点都是一个带有非线性激活函数的神经元（或称处理单元）。一种被称为反向传播算法的监督学习方法常被用来训练MLP。M
转载
2023-09-09 06:54:29
179阅读
5.1 神经元模型所谓神经网络，目前用得最广泛的一个定义是“神经网络是由具有适应性的简单单元组成的广泛并行互连的网络，它的组织能够模拟生物神经系统对真实世界物体所做出的交互反应”。M-P神经元M-P神经元：接收n个输入(通常是来自其他神经元)，并给各个输入赋予权重计算加权和，然后和自身特有的阈值θ进行比较(作减法)，最后经过激活函数f(模拟“抑制"和“激活”)处理得到输出(通常是给下一个神经元)M
转载
2024-01-20 16:22:09
274阅读
在学习深度学习时，常常有人会问到这样一个问题：Dropout技术为什么能防止过拟合？当然，简单的回答是：防止参数过分依赖训练数据，增加参数对数据集的泛化能力。Overfitting 也被称为过度学习，过度拟合。 它是机器学习中常见的问题。 举个Classification（分类）的例子。过拟合图中黑色曲线是正常模型，绿色曲线就是overfitting模型。尽管绿色曲线很精确的区分了所有的训练数据，
转载
2024-04-19 20:55:01
119阅读
