1.思路目的：用神经网络降维，得到低维度code过程： 1.Encoder编码器encoder帮助降维，encoder(编码器)即为很多隐藏层的神经网络。输入：一个28*28的数字图片，经过encoder转化，输出：code(降维后结果)因为我们不知道code什么样子，所以也就没办法训练encoder，故需要训练decoder(解码器)2.Decoder解码器输入：code(低维)，经过decod
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2024-01-12 18:44:57
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1、BP神经网络背景简介： BP（Error Back Propagation Network）神经网络是目前应用最为广泛和成功的神经网络之一，它于1986年由Rumelhant和McClelland提出。是一种多层网络“逆推”学习算 法。2、BP神经
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2023-10-12 16:30:18
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第一步、向前传播得到预测数据：向前传播的过程,即数据从输入层输入，经过隐含层，输出层的计算得到预测值，预测值为输出层的输出结果。网络层的输出即，该层中所有节点（神经元）的输出值的集合。我们以图一的神经网络结构为例，分析向前传播过程。1.得到隐含层的输出y1,y2,y3： 2.获取到第二层的隐含层输出y4,y5，输入的数据也就是第一层隐含层的输出数据y1,y2,y3。 
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2023-07-07 17:39:11
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神经网络是基于传统统计学的基础上的.传统统计学研究的内容是样本无穷大时的渐进理论,即当样本数据趋于无穷多时的统计性质,而实际问题中样本数据往往是有限的.因此,假设样本数据无穷多,并以此推导出的各种算法很难在样本数据有限时取得理想的应用效果. 而支持向量机则是基于统计学理论的基础上的,可以克服神经网络难以避免的问题.通过支持向量机在逼近能力方面与BP网络仿真结果的比较表明,支持向量机具有较强的逼近能
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2023-11-02 08:45:25
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本文介绍了利用BP神经网络实现对不同半径的圆进行多分类（3分类），特征即为圆的半径。 输入层12节点，一个6节点的隐藏层，输出层3个节点。1.目标通过BP算法实现对不同半径的圆的分类。2.开发环境IDE：PyCharm 2018.3.3(Community Edition) Python及相关库的版本号如下图所示：3.准备数据目的： 生成3类圆在第一象限内的坐标（圆心都是原点） 第1类：半径范围为
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2023-09-19 21:40:01
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神经网络是一个有多个输入的函数，每一层的节点的输出为上一层节点输出的函数：Yi=f(Bi+E(Wij*Xj))。 E(Wij*Xj)表示对j=1->n（n为上层节点数），计算Wij*Xj的和。函数f一般为f(x)=1/(1+e^(-x))。x^y表示x的y次方上一层的输出又可以表示为上上层输出的函数，直到输入层，展开来后输出层就是输入层的函数：OUTi=Fi(IN1,IN2,...
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2023-08-16 16:36:27
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首先整个流程就是先是前向传输，再是反向传播，根据最后的输出值与实际值的差距来更改我们的阈值（在实际代码中用biases表示）和权值，利用梯度下降法找到我们的最优解。我们利用这个模型来解释整个过程，我们采用sigmod函数讲隐藏层和输出层的输入转化为输出。在西瓜书里面每一层的输出就是sigmod（输入-阈值），输入呢就是x1，x2，x3乘以相应的权值的和，而最下面的数其实就是对应我们下一层的阈值了，
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2023-10-06 20:43:22
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求《深度卷积网络：原理与实践全彩版》全文免费下载百度网盘资源,谢谢~《深度卷积网络：原理与实践全彩版》简介：深度卷积网络（DCNN）是目前十分流行的深度神经网络架构，它的构造清晰直观，效果引人入胜，在图像、视频、语音、语言领域都有广泛应用。卷积神经网络通俗理解卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetworks,CNN）是一类包含卷积计算且具有深度结构的前馈神经网络（Feedfor
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2023-09-18 16:15:43
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问题引入降维的算法有很多，那么在神经网络中适如何降维的呢？我们回顾下之前说过的有哪些降维的方法点击问题回答神经网络中可以通过autoencoder来实现降维，NN（神经网络）来对数据进行大量的降维是从2006开始的，这起源于science上的一篇文章：reducing the dimensionality of data with neural networks，作者就是鼎鼎有名的Hinton。a
原创
2021-01-29 20:58:08
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神经网络的分类 BP神经网络是传统的神经网络，只有输入层、隐藏层、输出层，其中隐藏层的层数根据需要而定。而这种网络训练复杂度太高，于是有了新的多层神经网络（深度学习），如CNN（卷积神经网络）、RNN（循环神经网络），多了卷积层、降维层等等，训练方式也改变了。 这些网络都是机器学习的一种。机器学习方法是计算机利用已有的数据，得出了某种模型，并利用此模型预测未来的一种方法。 本文主要介绍B
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2023-06-14 17:08:04
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BP神经网络（Backpropagation Neural Network）是一种常用的人工神经网络模型，它被广泛应用于模式识别、数据分类、函数逼近等领域。在BP神经网络中，输出层是网络的最后一层，负责将网络的计算结果转化为实际的输出。本文将介绍BP神经网络输出层输出的原理及其在代码中的实现。
## BP神经网络简介
BP神经网络是一种前向反馈的神经网络模型，由输入层、隐藏层和输出层组成。其中输
原创
2023-12-31 06:43:51
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6.2.1 略 6.2.2 BP网络的构成输入层：样本向量的维度激活函数：Logistic误差计算：实际分类-预测分类输出层：类别标签向量迭代公式 如下图所示BP网络的基本结构，该结构分为以下几个部分： （1）输入层i输入向量：x = （x1，x2，x3，...,xn）输入层与隐含层链接权值：wih 输入层就是输入的数据集所构成上午向量集合。第一列偏置值为bi，第二列到最后一列的特
BP神经网络 BP神经网络是前连接神经网络中的一种，BP指的是训练方法是误差反向传播Backpropagation，要求激活函数是可导的。数据归一化什么是归一化？将数据映射到[0, 1]或[-1, 1]区间或其他的区间为什么要归一化？ 输入数据的单位不一样，有些数据的范围可能特别大，导致的结果是神经网络收敛慢、训练时间长。数据范围大的输入在模式分类中的作用可能会偏大，而数据范围小的输入作用就可能会
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2023-07-05 21:17:54
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首先什么是人工神经网络？简单来说就是将单个感知器作为一个神经网络节点，然后用此类节点组成一个层次网络结构，我们称此网络即为人工神经网络（本人自己的理解）。当网络的层次大于等于3层（输入层+隐藏层（大于等于1）+输出层）时，我们称之为多层人工神经网络。 1、神经单元的选择 那么我们应该使用什么样的感知器来作为神经网络节点呢？在上一篇文章我们介绍过感知器算法，但是直接使用的话会存在以下问题：
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2023-10-07 19:05:18
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神经网络参数如何确定神经网络各个网络参数设定原则：①、网络节点 网络输入层神经元节点数就是系统的特征因子(自变量)个数，输出层神经元节点数就是系统目标个数。隐层节点选按经验选取，一般设为输入层节点数的75%。如果输入层有7个节点，输出层1个节点，那么隐含层可暂设为5个节点，即构成一个7-5-1BP神经网络模型。在系统训练时，实际还要对不同的隐层节点数4、5、6个分别进行比较，最后确定出最
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2023-07-24 17:59:46
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1.什么是BP神经网络？ BP神经网络是一种多层前馈神经网络，主要特点是信号前向传递，误差反向传播。在前向传递中，输入信号从输入层经隐含层逐层处理，直至输出层。每一层的神经元状态只影响下一层神经元状态。如果输出层得不到期望输出，则转入反向传播，根据预测误差调整网络权值和阈值，从而使BP神经网络预测输出不断逼近期望输出。结构如下：2.梯度下降法例
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2023-09-19 21:37:34
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工欲善其事必先利其器，TensorFlow和Pytorch之争愈演愈烈，其实大可不必在框架工具选择上耗费精力，我们根据自己的喜好选择就好，毕竟只是工具而已。 今天小白就来教入门的小宝贝儿们使用Pytorch来搭建我们的第一个可以用来训练的神经网络。 如果对神经网络不太了解的小伙伴可以关注我，我会出一个系列教程的（嗯嗯，先挖坑）。首先我们要导入torch（搭建模型）、numpy（生成数据）、matp
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2023-11-06 21:43:57
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计算神经网络的输出在Logistic回归中，通过特征量x1，x2和x3计算Z和α，如左图，只进行了以此计算，但如果把它放在神经网络中，则是进行多次计算。 ?神经网路的第一个结点值计算。它是神经网络中第一层的第一个结点，所以上标和小标都是1。 ?第二个结点也是一样的。 同理，第三个结点和第四个结点计算的也是相同的值（不是说它们计算的结果相同，而是它们四个要计算的值相同，都是Logistc回归的Z和α
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2023-09-19 05:23:08
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在这里我就不介绍神经网络的起源发展和基本概念了，让我们专注于BP神经网络的算法。为了方便说明，我们做出如下如下神经网路用于解决分类问题，其中输入层有3个单元(含1个偏置项)，第1个隐藏层有3个单元(含1个偏置项)，第2个隐藏层有3个单元(含1个偏置项)，输出层有2个单元。符号意义x样本输入向量xi样本输入向量第i个分量y样本输出向量z(k)j第k层第j个单元的值（用激励函数之前）a(k)j第k层第
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2023-12-13 18:28:45
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小白也能看懂的TensorFlow上手系列作者 | Divyanshu Mishra编译 | VK来源 | Towards DataScience 卷积神经网络是一种特殊的神经网络结构，是自动驾驶汽车、人脸识别系统等计算机视觉应用的基础，其中基本的矩阵乘法运算被卷积运算取代。
它们专门处理具有网格状拓扑结构的数据。
例如，时间序列数据和图像数据可以看作是一个二维像素网格。
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2023-11-11 20:03:51
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