给定足够大的模型和足够大的标注训练数据集，我们可以通过深度学习将输入向量映射到输出向量，完成大多数对人来说能迅速处理的任务。其他任务，比如不能被描述为将一个向量与另一个响亮相关联的任务，或者对于一个人来说足够困难并需要时间思考和反复琢磨才能完成的任务，现在仍然超出了深度学习的能力范围。 深度前馈网络（前馈神经网络/多层感知机），是典型的深度学习模型。这种模型被称为前向(forward)的
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2024-01-06 09:21:04
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几乎所有的深度学习算法都可以被描述为一个相当简单的配方：特定的数据集、代价函数、优化过程和模型。 在大多数情况下，优化算法可以定义为求解代价函数梯度为零的正规方程。我们可以替换独立于其它组件的大多数组件，因此我们能得到很多不同的算法。 通常代价函数至少含有一项使学习过程进行统计估计的成分。最常见的代价函数是负对数似然、最小化代价函数导致的最大似然估计。代价函数...
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2018-10-04 08:46:56
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几乎所有的深度学习算法都可以被描述为一个相当简单的配方：特定的数据集、代价函数、优化过程和模型。 在大多数情况下，优化算法可以定义为求解代价函数梯度为零的正规方程。我们可以替换独立于其它组件的大多数组件，因此我们能得到很多不同的算法。 通常代价函数至少含有一项使学习过程进行统计估计的成分。最常见的代价函数是负对数似然、最小化代价函数导致的最大似然估计。代价函数...
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2021-06-30 14:15:43
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对深度学习（或称神经网络）的探索通常从它在计算机视觉中的应用入手。计算机视觉属于人工智能领域，因深度学习技术而不断革新，并且计算机视觉的基础（光强度）是
原创
2022-05-01 18:45:47
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XOR函数("异或"逻辑)是两个二进制值和的运算。当这些二进制值中恰好有一个为1时，XOR函数提供了我们想要学习的目标函数。我们的模型给出了一个函数，并且我们的学习算法会不断调整参数来使得f尽可能接近。在这个简单的例子中，我们不会关心统计泛化。我们希望网络在这4个点上表现正确。我们会影全部这4个点来训练我们的网络，唯一的挑战时拟合训练集。我们可以把这个问题当作回归问题，并使用均方误差损失函数。...
原创
2021-08-13 09:45:02
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目录1、整流线性单元及其扩展2、logistic sigmoid与双曲正切函数3、其他隐藏单元隐藏单元的设计是前馈神经网络一个独有的问题：该如何选择隐藏单元的类型，这些隐藏单元用在模型的隐藏层中。隐藏单元的设计是一个非常活跃的领域，并且还没有许多明确的指导性理论原则。整流线性单元是隐藏层单元几号的默认选择。许多其他类型的隐藏单元也是可用的。决定何时使用那种类型的隐藏单元是困难的...
原创
2021-08-13 09:46:35
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文章目录实验要求数据集定义1 手动实现前馈神经网络解决上述回归、二分类、多分类任务1.1手动实现前馈网络-回归任务1.2 手动实现前馈网络-二分类任务1.3 手动实现前馈网络-多分类1.4 实验结果分析2 利用torch.nn实现前馈神经网络解决上述回归、二分类、多分类任务2.1 torch.nn实现前馈网络-回归任务2.2 torch.nn实现前馈网络-二分类2.3 torch.nn实现前馈网
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2023-11-16 19:43:10
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第四章 数值计算（numerical calculation）和第五章 机器学习基础下去自己看。 一、深度前馈网络（Deep Feedfarward Network，DFN）概要： DFN：深度前馈网络，或前馈神经网络（FFN）/多层感知机（MLP） 目标：近似模拟某函数f y=f(x;θ) 学习参
原创
2021-05-24 15:32:08
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前言本系列文章为《Deep Learning》读书笔记，可以参看原书一起阅读，效果更佳。从本文开始将继续学习本书的第二部分，将从第一部分介绍深度学习所需要的基础知识过渡到构建深度网络，是理论的应用与提高。深度前馈网络也叫 多层感知机 或者是 前馈神经网络，是典型的深度学习模型。这种模型是一种前向的映射模型，由最初的输入，经过函数 f 映射到结果 y，模型的输出和模型本身没有反馈（有反馈的称作循环神
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2024-03-04 01:42:54
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前馈神经网络也叫作深度前馈网络或者多层感知机，是典型的深度学习模型。前馈神经网络的目标是近似某个函数f*。例如，对于分类器，y=f*(x)映射到一个类别标签y。通过定义一个x到y的映射y=f(x;θ),并学习参数θ的值，使映射能够得到最佳的函数近似。之所以被称为前馈网络，是因为信息流过x的函数，流经用于定义f的中间计算过程，最终到达输出y。在模型的输出和模型本身之间没有反馈连接。当前馈神经网络被扩
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2023-09-14 20:09:35
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1 前言在前面两篇文章中，笔者分别介绍了如何用Tensorflow来实现 线性回归 和 Softmax回归，
原创
2022-01-18 09:54:43
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1 前言在前面两篇文章中，笔者分别介绍了如何用Tensorflow来实现 线性回归 和 Softmax回归，并且这两个模型有一个共同点就是均为单层的神经网络。那我们应该如何通过Tensorflow来实现一个多层的神经网络呢？有朋友可能就会说了，会写单层的难道还不会
原创
2021-12-28 16:28:12
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这里写目录标题前馈神经网络连接主义感知器、多层感知器BP算法前馈神经网梯度下降法多层感知机BP 算法BP算法的基本过程梯度爆炸和梯度弥散前馈神经网络连接主义感知器
原创
2022-11-01 17:50:05
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基本的神经网络的知识（一般化模型、前向计算、反向传播及其本质、激活函数等）小夕已经介绍完毕，本文先讲一下深度前馈网络的BP过程，再基于此来重点讲解在前馈网络中用来初始化model参数的Xavier方法的原理。前向过程很简单，每一层与下一层的连接边(即参数)构成了一个矩阵(即线性映射)，每一层的神经元构成一个激活函数阵列（即非线性映射），信号便从输入层开始反复的重复这两个过程直到输出层，也就是已经在
原创
2020-12-23 20:20:31
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前言 基本的神经网络的知识（一般化模型、前向计算、反向传播
原创
2023-08-01 09:42:42
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前言 基本的神经网络的知识（一般化模型、前向计算、反向传播及其本质、激活函数等）小夕已经介绍完毕，本文先讲一下深度前馈网络的BP过程，再基于此来重点讲解在前馈网络中用来初始化model参数的Xavier方法的原理。 前向 前向过程很简单，每一层与下一层的连接边(即参数)构成了一个矩阵(即线性映射)，
原创
2021-07-09 14:37:09
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我们到目前为止，使用逻辑回归模型已经可以对简单的线性可分问题进行了研究，不仅对
原创
2022-12-15 11:20:56
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Position-wise Feed-Forward Networks（位置感知的前馈网络）是 Transformer 模型中编码器（Encoder）和解
导读：本文来自朱鉴老师整理的深度学习笔记节选（完整版《深度学习笔记》，可以关注本文公众号，后台回复“DL笔记”获取），第10.1节 · 前向网络，本节首先回顾前向网络结构，在此基础上进一步回顾该类网络架构在语言模型、排序问题及推荐问题上的应用。▌10.1.1 网络结构前向神经网络由若干层隐藏层和一层输出层构成，网络中层和层之间为全连接方式，连接权重参数及偏执权值即为要训练的参数。隐藏层由若干神经元
原创
2021-03-29 21:14:14
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深度前馈网络（deep feedforward network），又称前馈神经网络或者多层感知机（multilayer perceptron，MLP），是典型的深度学习模型。 之所以称之为前馈网络，是因为模型输出和输入之间没有反馈连接。1.代价函数深度神经网络设计中一个重要的方面是代价函数的选择，前馈神经网络的代价函数主要分成两类。1.1使用最大似然学习条件分布学习条件分布指神经网络学习的是给定
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2023-11-30 18:17:38
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