bp神经网络的基本原理（BackPropagation）对神经网络层各层的基本数据初始化
初始化神经网络各层的权重，根据随机数生成器进行先随机生成权重，这里的权重会依据后面的训练而调整。输入数据的确定，输出数据的确定。例如分类问题就是输入对象的属性，确定好输出数据，输出数据是表示所有标签的概率的数组，概率最大的标签的值为预测的值，则给该输入的对象打上该标签值，这里说明为什么要给输出数据与输入
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2023-07-05 21:37:16
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为了使模型具有更好的表现力，往往需要各层的激活值的分布都要求有适当的广度。为什么呢?因为通过在各层间传递多样性的数据，神经网络可以进行高效的学习。反过来想，如果有多个神经元都输出几乎相同的值，那他们就没有存在的意义了。比如，如果100个神经元都输出几乎相同的值，那么也可以由1个神经元来表达基本相同的事情。因此，激活值在分布上有所偏向会出现“表现力受限”的问题。这里我们通过一个实验，观察权重初始值对
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2023-10-24 08:39:12
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关于《老饼讲解-BP神经网络》：本网结构化讲解神经网络的知识，原理和代码。重现matlab神经网络工具箱的算法，是学习神经网络的好助手。 目录 01.问题 02. 思路 03. Demo展示 Dem
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2023-10-26 06:39:13
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个人论文完成笔记 ^ _ ^欢迎批评指正 本篇文章研究的是全连接的多层神经网络中的权重初始化问题，以8-20-30-1的MLP为实验对象。神经网络是一种要素间关联性极强的结构，从输入数据，输入数据的scaling，输入数据划分的batch，到每一隐藏层初始化的权重，节点个数，激活函数的选择，再到层数，最终输出函数的选择，和输出节点个数，都是彼此影响的，其中，权重初始化，与激活函数的选择和输入数据存
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2023-10-26 11:42:55
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一、Tensorflow入门1、计算图：每一个计算都是计算图上的一个结点，而节点之间的边描述了计算之间的依赖关系。支持通过tf.Graph生成新的计算图，不同计算图上的张量和运算不会共享。Tensorflow会自动生成一个默认的计算图，如果没有特殊指定，运算会自动加入这个计算图中。import tensorflow as tf
def BP_NeuralNetwork():
g = tf
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2023-12-14 19:25:16
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一，介绍神经网络有多种，包括：反向传播神经网络（BP神经网络）、径向基函数神经网络（RBF神经网络）、竞争型学习神经网络（ART神经网络）等。神经网络可以分为三个部分：输入层、隐藏层、输出层。其中隐藏层根据需要可以有多层。在这里，我们主要介绍BP神经网络，一种最常用的神经网络。其思想是根据输入层数据加上权值进行计算获得输出层结果，再根据输出层结果和实际结果比较，调整权值，直到权值调整到输出结果符合
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2023-10-12 19:04:53
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一、原理1 概括构造一个神经网络含有两个输入，两个隐含层神经元，两个输出神经元。隐藏层和输出元包括权重和偏置。其结构如下： 设置输入和输出数据为和，并为神经元初始化参数，包括权重和偏置。 BP神经网络的目标是优化权重，使神经网络学会如何正确地将任意输入映射到输出。以输入0.05和0.1，输出0.01和0.99为训练集进行测试。2 前项传播将输入层的0.05和0.10输入到隐藏层，通过初始化的权重和
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2023-07-05 17:01:26
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前言 本篇主要介绍神经网络的基本结构、激活函数以及学习算法（BP算法） 神经网络 主要由三个组成部分，第一个是架构（architecture）或称为拓扑结构（topology），描述神经元的层次与连接神经元的结构。第二个组成部分是神经网络使用的激励/激活函数。第三个组成部分是找出最优权重值的学习算法。 为了能够解决感知机人工设定权重的工作，即确定合适的、能符合预期的输入与输出的权重，神经网络
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2023-08-14 15:36:13
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BP（backpropagation)神经网络学习笔记w:权重 θ：偏向以下是我对B-P神经网络的理解：BP神经网络由3个层组成。上图是一个二层神经网络，下一层的输出都是由上一层计算得来 ,最后得出输出层的输出即上图第六个小圆。然后再由此往回递推，计算出新的权重和偏向并更新。以此来减小误差。注：其实我没搞明白神经网络算法的目的是为了什么，我考完试就更新此项。接下来一步一步整理该算法的计算步骤：从左
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2023-09-19 22:46:18
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如果以面向对象(OOP)的方式进行BP神经网络系统的设计与实践的话，因为权值的初始化以及类的构造都只进行一次（而且发生在整个流程的开始阶段），所以自然地将权值（全部层layer之间的全部权值）初始化的过程放在类的构函数中，而权值的初始化，一种trivial常用的初始化方法为，对各个权值使用均值为0方差为1的正态分布（也即np.random.randn(shape)）进行初始化，也即：class N
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2023-07-04 13:02:55
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BP神经网络概念BP神经网络的计算过程：由正向计算过程和反向计算过程组成；正向计算过程，输入模式从输入层经隐单元层逐层处理，并转向输出层，每一层神经元的状态只影响下一层神经元的状态。如果在输出层不能得到期望的输出，则转入反向计算，将误差信号沿原来的连接通路返回，通过修改各神经元的权值，使得误差信号最小； 1.正向计算 2.反向计算误差传递 采用矩阵就算反向传递的误差：
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2023-06-20 21:57:43
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在玩dota类游戏的时候，局势情况不好的情况下，新手的第一反应就是队友傻逼，然后想着就投降。老玩家呢往往先看看是不是自身问题。不仅游戏，很对地方都是如此，新人在使用神经网络的时候，在发现最终的结果不好的情况下，想着就是模型算法本身的问题，然后换成其他的模型算法，这样往往结果并没有改善。老手们往往会检查许多方面，看看数据本身是否有异常，网络结构编写是否有问题，是否出现了过拟合现象等等。本文主要谈谈网
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2023-09-16 13:47:44
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今天和大家聊一下关于BP算法的细节问题，首先其实在运行BP算法之前的第一步需要做的是对权重参数随机初始化，就比如说如果初始权重设置的一样的话，那就会导致接下来的训练毫无意义，因为权重相同，在输入固定的情况下，得到的隐含层激励函数也将会是相同的，这样的情况称为对称权重，这是我们不希望看到的，这样无法做到灵活训练的效果，所以一开始先要进行参数的随机
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2023-08-16 18:00:52
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在神经网络的学习中，权重的初始值特别重要。实际上，设定什么样的权重初始值，经常关系到神经网络的学习能否成功。1）权重初始值不能设置为0如果把权重初始值全部设为0，在误差反向传播法中，所有的权重值都会进行相同的更新，神经网络将无法正常学习。比如，在2层神经网络中，假设第1层和第2层的权重为0。这样一来，正向传播时，因为输入层的权重为0，所以第2层的神经元全部会被传递相同的值。第2层的神经元中全部输入
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2023-07-04 13:01:51
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训练神经网络时，随机初始化权重非常重要。对于Logistic回归，可以将权重初始化为零，但如果将神经网络的各参数全部初始化为0，再使用梯度下降法，这样将会完全无效。如图所示，这是一个简单的两层神经网络(输入层是第0层)，如果将所有的w矩阵和b向量都初始为全0则矩阵 是 是 是 将偏置项b初始化为0实际上是可行的，但把W初始化成全零就成问题了，它的问题在于给
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2023-10-11 08:29:31
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通常设定什么样的权重初始值，经常关系到神经网络收敛的快慢以及学习能否成功。可以将权重初始值设为0吗权值衰减可以有效抑制过拟合、提高泛化能力。 一般我们会将初始值设为较小的值。比如使用0.01 * np.random.randn(10, 100)生成标准差为0.01的高斯分布的权重将权重初始值设为0岂不更小？ 想一下在反向传播中，比如，在2层神经网络中，假设第1层和第2层的权重为0。这样一来，正向传
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2023-07-05 21:26:53
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神经网络中权值初始化的方法《Understanding the difficulty of training deep feedforward neural networks》可惜直到近两年，这个方法才逐渐得到更多人的应用和认可。为了使得网络中信息更好的流动，每一层输出的方差应该尽量相等。基于这个目标，现在我们就去推导一下：每一层的权重应该满足哪种条件。文章先假设的是线性激
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2024-03-07 16:54:03
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神经网络的初始权重设置对于模型的训练和性能表现有着重要的影响。一个好的初始权重设置方案可以加快模型的收敛速度，并提高模型的准确性。在本文中，我们将介绍一个针对图像分类问题的初始权重设置方案，并提供相应的代码示例。
## 问题描述
我们将解决一个图像分类问题，即根据输入的图像判断图像中的物体类别。为了简化问题，我们使用一个经典的图像数据集MNIST，该数据集包含手写数字的灰度图像。每个图像的大小
原创
2023-09-06 14:44:50
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# 神经网络初始权重的选取方案
神经网络的初始权重对于模型的训练和收敛速度具有重要的影响。良好的初始权重选择方案可以加快训练过程，提高模型的准确性。本文将介绍一种常用的权重初始化方法——**Xavier初始化**，并针对手写数字识别问题进行示例演示。
## 1. Xavier初始化原理
Xavier初始化方法是由Xavier Glorot等人在2010年提出的，其原理是根据当前层的输入和输出
原创
2023-10-05 15:07:08
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# BP神经网络的权重增加方法
BP神经网络是一种常用的人工神经网络模型，其训练过程中需要对网络的权重进行调整以实现模型的优化。本文将介绍如何增加BP神经网络的权重，并提供相关的代码示例。
## 1. BP神经网络简介
BP（Back Propagation）神经网络是一种多层前馈神经网络模型，通过反向传播算法实现训练过程。其网络结构包括输入层、隐藏层和输出层，每个神经元之间都有权重连接。
原创
2023-09-18 05:13:10
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