1 简述感知机的基本原理一个感知器可以接收n个输入x=(x1,x2,…,xn)，对应n个权值w=(w1,w2,…,wn)，此外还有一个偏置项阈值，就是图中的b，神经元将所有输入参数与对应权值进行加权求和，得到的结果经过激活函数变换后输出，计算公式如下： &nbs
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2023-10-25 23:35:50
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1、通过下述模型计算出各个神经元的输入与输出 其中 X1 =1，X2 = -1，要求计算Z_1, Z_2, Z_3，并写出
原创
2022-06-20 11:37:58
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训练前的准备在训练一个神经网络时，第一个要做的事情就是选择一种网络框架，即神经元之间的连接模式也就是说，我们需要决定我们的网络有多少层以及每层分别有多少个单元。第一层，即输入层的单元数是我们训练集的特征数量，在我们确定训练集的特征时就需要确定好了。最后一层，即输出层的单元数是我们训练集的结果的类的数量，当分类数为2时，输出层仅需一个单元即可，此时模型的输出为一个实数；当分类数大于等于三时，输出层的
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2023-11-02 12:42:56
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神经网络算法原理一共有四种算法及原理，如下所示：1、自适应谐振理论（ART）网络自适应谐振理论（ART）网络具有不同的方案。一个ART-1网络含有两层一个输入层和一个输出层。这两层完全互连，该连接沿着正向（自底向上）和反馈（自顶向下）两个方向进行。2、学习矢量量化（LVQ）网络学习矢量量化（LVQ）网络，它由三层神经元组成，即输入转换层、隐含层和输出层。该网络在输入层与隐含层之间为完全连接，而在隐
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2023-10-31 21:17:30
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神经网络计算过程人工智能三学派三学派分类训练流程机器学习初见什么是机器学习机器学习最主要的应用人工智能VS机器学习VS深度学习神经网络的分类过程损失函数梯度下降反向传播张量生成张量概念和阶数数据类型如何创建一个tensor创建tensor将numpy的数据类型转换为tensor数据类型创建全为0，全为1，全为指定值的张量生成正态分布的随机数，默认均值为0，标准差为1生成截断式正态分布的随机数生成
#前向传播（foward propagation, FP）前向传播作⽤于每⼀层的输⼊，通过逐层计算得到输出结果。 假设上⼀层结点i,j,k…等⼀些结点与本层的结点w有连接，那么结点w的值怎么算呢？ ①上⼀层的i,j,k…等结点以及对应的连接权值进⾏加权和运算，②给最终结果再加上⼀个偏置项（图中为了简单省略了），③将结果代入⼀个非线性函数（即激活函数），如 ，Relu、sigmoid 等函数，④最后
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2023-09-07 11:52:39
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卷积网络的运算过程以及参数计算过程写这篇文章是因为发现自己这么久以来把卷积核的计算过程理解错了，一直到和师兄交流的时候才发现，抓紧写一篇博客记录一下。1. 卷积神经网络的计算过程 以上图为例，假设输入的图片是32 32 3大小，也就是我们所说的输入为32 32大小的RGB图像。我一直理解错的就是这幅图像与卷积核计算的过程，具体怎么错的就不误解大家了。 假设现在我们要用一个5 5 3的卷积核来提取图
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2023-10-24 13:04:31
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一.神经元模型如下图是深度学习（deep learning）中神经元的模型，神经元是进行计算的基本单元。 其中x1、x2 和x3为输入，+1为偏置 神经元进行计算的数学公式可表示为：上式中，F、w、b分别为激活函数，权重，偏置； 其中，激活函数F有多重，常用激活函数有sigmoid，Relu和tanh等二.BP神经网络2.1 BP神经网络原理BP神经网络的工作原理图如下所示： 最左侧为输入，输入的
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2023-08-04 11:12:26
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卷积计算过程单通道图像输入层大小为5x5， 卷积核为3x3，输出的计算过程如下：Stride和Padding如果将输入层想像成黑板，局部感受野就像是黑板擦，他会从左往右，从上至下的滑动，每次滑动 1 个步长（Stride）并且每次滑动都重复上述的计算过程，我们就可以得到输出的特征图（feature map），有时候，按照规定步数滑动到黑板边缘时，黑板擦一部分会露出在黑板外，这个时候就 不
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2023-11-27 09:48:55
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1 反向传播算法和BP网络简介 误差反向传播算法简称反向传播算法（即BP算法）。使用反向传播算法的多层感知器又称为BP神经网络。BP算法是一个迭代算法，它的基本思想为：（1）先计算每一层的状态和激活值，直到最后一层（即信号是前向传播的）；（2）计算每一层的误差，误差的计算过程是从最后一层向前推进的（这就是反向传播算法名字的由
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2023-08-16 16:37:17
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看了很多资料，三维卷积的计算都是如图一所示，但是自己上次验证的结果却不满足图一的运算规则，今天手动验证了一下，三维卷积的运算规则就是按图一所示。只能说python对矩阵的计算应该还不够强大吧，哎，或者是自己代码写错了。。。 对于卷积神经网络中的计算，大部分人所知道的计算如图一所示：卷积核中的各参数与图像矩阵相应位置的数值相乘后再求和。但是实际计算时图像往往是rgb图像，即图像有三个通道，每张输入图
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2023-11-24 14:01:28
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文章目录全连接网络（NN）卷积计算过程 全连接网络（NN）1、定义 每个神经元与前后相邻层的每一个神经元都有连接关系，输入是特征，输出为预测的结果。2、参数个数计算如下3、例子 第一层参数：784×128个w+128个b 第二层参数：128×10个w+10个b 共101770个待训练参数卷积计算过程1、引入背景 实际项目中，图片多是高分辨率彩色图，因此待优化参数过多易导致模型过拟合。 为了减少待
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2023-11-07 09:38:16
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全连接神经网络（DNN）：每个神经元与前后相邻的每一个神经元都有连接关系，输入是特征，输出为预测的结果，参数个数：∑（前层x后层+后层） ,(每层求和)之前输入的是黑白图片，当输入高分辨率的彩色图时，这时送入DNN的输入特征数过多，随着引出层数多，网络规模过大，待优化的参数过多容易导致模型的过拟合，实际应用时会先对原始图像进行特征提取再把提前到的特征送给DNN，让其识别结
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2023-07-10 00:10:27
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上一章中我们学习了神经网络怎么通过梯度下降算法学习权重和偏移的。但是我们的讨论中缺了一块：我们没有讨论如何去计算损失函数的梯度。本章中，我将介绍一个计算梯度的快速算法：逆向传播算法(backpropagation)。BP算法在1970年代首次被提出，但是直到David Rumelhart, Geoffrey Hinton, 和Ronald Williams 1986年的一篇论文，人们才意识到它的重
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2024-01-16 21:00:34
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学习神经网络，很多基础知识不用就会忘了，这段时间重新进行一下整理和总结。在此留做记录。首先从最基础的BP神经网络开始。并进行相关算法的推导。 人工神经网络是仿照人大脑的功能而用数学公式搭建的一种结构。现在借助计算机语言在高性能的计算机上得以实现。才能模仿人的神经信号传输变化过程，经过这个过程，完成了计算，识别，分类等等一系列功能。总结起来是在两
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2023-08-18 14:37:39
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BP神经网络公式推导神经元简介公式推导 神经元简介为了构建神经网络模型，我们需要首先思考大脑中的神经网络是怎样的？每一个神经元都可以被认为是一个处理单元/神经核（processing unit/Nucleus），它含有许多输入/树突（input/Dendrite），并且有一个输出/轴突（output/Axon）。神经网络是大量神经元相互链接并通过电脉冲来交流的一个网络。神经元之间通过电信号进行沟
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2023-08-10 17:18:39
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矢量化 这部分教程将介绍三部分：矢量的反向传播梯度检查动量 在先前的教程中，我们已经使用学习了一个非常简单的神经网络：一个输入数据，一个隐藏神经元和一个输出结果。在这篇教程中，我们将描述一个稍微复杂一点的神经网络：包括一个二维的输入数据，三维的隐藏神经元和二维的输出结果，并且利用softmax函数来做最后的分类。在之前的网络中，我们都没有添加偏差项，但在这个网络模型中我们加入偏差项。网络模型如下
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2023-10-23 15:56:41
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中国工信出版集团、人民邮电出版社出版的赵卫东、董亮编著的《机器学习》慕课版第6章 神经网络1.简述感知机的基本原理。解：一个感知机可以接受n个输入x=(x1, x2, x3, ……, xn)，对应n个权值w=(w1, w2, w3, ……, wn)，此外还有一个偏置项阈值，就是b，神经元将所有输入参数与对应权值进行加权求和，得到的结果经过激活函数变换后输出，计算公式为y=f(x*w+b)2.讨论B
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2023-11-30 12:48:22
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BP神经网络原理2019年到来，让我们满怀信心和期待.....不说了，先看篇推文先。这次给大家介绍的是一种比较传统而又重要的神经网络，即BP(back propagation)神经网络，也就是我们平时说的反向传播神经网络，包含前向传播和反向传播两个过程。先来谈个轻松的话题假如你在学习做红烧肉，第一次做时可能很咸，或者火太大烧焦了，没法吃；第二次时，你有了经验，会少放一点盐，把火调小点，无奈还是有点
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2023-10-30 23:59:28
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➤03 第三题参考答案1.构造BP网络进行函数逼近(1) 逼近简单函数构建单隐层的神经网络，隐层节点个数20，传递函数为sigmoid函数，输出神经元的传递函数为线性函数。
▲ 神经网络结构 直接在（0 ~ 1）之间均匀采样50个样本，使用最基本的BP算法训练上述网络。
▲ 逼近函数 随着训练次数的增加，网络的输入输出关系变化如下：
▲ 训练过程中网络对应函数的变化
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2023-07-05 19:55:24
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