目录0. 前言1. 神经网络模型2. 前向传播（forward propagation）3. 神经网络中的多分类学习完吴恩达老师机器学习课程的神经网络，简单的做个笔记。文中部分描述属于个人消化后的理解，仅供参考。如果这篇文章对你有一点小小的帮助，请给个关注喔~我会非常开心的~0. 前言神经网络（Neural Network），是通过模拟生物大脑的突
什么是神经网络？在生物学中，多个神经元之间会通过轴突传递信息，神经元收到信息后会做出某种反应或者加工处理信息再传给其他神经元。利用这种机理，我们可以创造出人工神经网络，也就是机器学习中的神经网络，但机器学习中的神经网络还是有所不同的，在机器学习中，神经网络大概会呈现出下面这种形状，它包含输入层（Input Layer）、输出层（Out Layer）、隐藏层（Hidden Layer）。 根据我的个
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2023-09-05 19:00:07
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文章目录前言一、神经网络的构造与训练1.构建网络2.编译网络3.训练网络二、举个栗子： 前言或许你差不多理解神经网络，知道神经网络可以理解为一个网，每个网是由多个层堆叠连接起来的。但却没有实操训练过一个自己的网络，下面将结合代码讲解如何训练一个简单的神经网络。一、神经网络的构造与训练神经网络的核心组件是层（layer），它是一种数据处理模块，你可以将它看成数据过滤器。 进去一些数据，出来
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2023-07-18 11:06:41
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1. 神经网络
这是一个常见的神经网络的图：
这是一个常见的三层神经网络的基本构成，Layer L1是输入层，Layer L2是隐含层，Layer L3是隐含层，当我们输入x1,x2,x3等数据时，通过隐含层的计算、转换，输出你的期望，当你的输入和输出是一样的时候，成为自编码模型（Auto-Encoder）,而当你输入和输出是不一致的时候，也就是我们常说的人工神
人工神经网络基础1.人工神经网络（ANN）及人工智能（AI）智能（Intelligence） 是个体有目的的行为，合理的思维以及有效的适应环境的综合能力。或者说智能是个体认识客观事物和运用知识解决问题的能力。人工智能（Artificial Intelligence，AI） 最初在1956年被引入，它主要研究怎样让计算机模仿人脑从事准理、设计、思考、学习等思维活动，以解决和处理较复杂的问题。简单的讲
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2023-07-07 21:52:42
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目录一、attention模块二、三层全连接网络三、Logistic Regression四、FM五、手写Kmeans六、word2vec 编解码层七、Swing八、CNN网络九、Transformer代码一、attention模块def attention(queries, keys, keys_length):
'''
queries: [B, H]
keys:
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2023-08-22 23:17:21
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1.神经网络本文主要介绍神经网络定义，前向神经网络的推导，神经网络的特点等。2.神经网络的定义人工神经网络（Artificial Neural Networks，简写为ANNs）也简称为神经网络（NNs）或称作连接模型（Connection Model），它是一种模仿动物神经网络行为特征，进行分布式并行信息处理的算法数学模型。这种网络依靠系统的复杂程度，通过调整内部大量节点之间相互连接的关系，从而
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2023-08-31 12:21:29
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一、神经网络中的网络层在这里，我们将学习神经网络中的层，只要一层的原理学会了，更复杂的大型神经网络便不成问题。 这是一个由三个神经元组成的隐藏层，我们将单个神经元放大来看，进行一个具体的分析 我们将数据输入，在神经元里面进行计算，第一个神经元经过计算输出值，第二个第三个同理，我们可以把每一个神经元看作是一个函数计算，经过计算后，三个神经元的计算结果组成了a向量，传输
第五章-神经网络神经网络，其原理便是模仿大脑神经元工作，对任何问题都可以进行学习，最终达到预测目的。定义：由具有适应性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。原理：其最基本的成分是神经元（neuron）。神经元工作原理为：当它“兴奋”时，会向相连的神经元发送化学物质，从而改变这些神经元内的电位。如果神经元内的电位超过了某一个阈值，它就会被激活，
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2023-08-08 07:39:42
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1. 为什么要进行实例探究 本周课程将主要介绍几个典型的CNN案例。通过对具体CNN模型及案例的研究，来帮助我们理解知识并训练实际的模型。典型的CNN模型包括：LeNet-5AlexNetVGG除了这些性能良好的CNN模型之外，我们还会介绍Residual Network（ResNet）。其特点是可以构建很深很深的神经网络（目前最深的好像有152层）。另外，还会介绍Inception Neural
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2023-09-06 09:59:10
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1. LSTM与RNN的区别1.1 RNN 网络结构图 1（上）为逻辑结构图，（下）为实际细节图可以看到，RNN的结构比较简单，值得关注的点就是相邻两个时刻的神经细胞单元会相互共享隐藏层的信息。但是RNN很容易在时间序列过长的时候产生梯度爆炸和梯度消失的问题。大家如果想详细了解RNN的相关结构解释和计算，可以参考我的上一篇文章RNN网络详解，在【RNN网络详解】一文中，我详细分析了RNN分享权重的
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2023-06-18 15:23:05
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神经网络是由层组成的，深度神经网络就是层数多了。layer对应神经网络的层。数据以Blob的形式，在不同的layer之间流动。caffe定义的神经网络已protobuf形式定义。例如：layer {
name: "conv1"
type: "Convolution"
bottom: "data"
top: "conv1"
......
}就是定义了一个卷积层，bottom是其前
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2023-07-14 17:56:14
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01.最常用的激活函数——S函数： 使用这种S函数的一个重要原因是它比其他S形函数计算简单。 02.神经网络为什么把前后层的每一个神经元与所有其他层的神经元互相连接?a.容易实现；b.学习过程会弱化不需要的连接。 03.为什么需要矩阵？a.通过神经网络向前馈送信号所需的运算可以表示为矩阵乘法；b.计算机能高效地进行矩阵运算。 04.神经网络在两件事情上使用了
神经网络的调试基本上难于绝大多数的程序，因为大部分的神经网络的错误不会以类型错误或运行时错误显现，他们只是使得网络难以收敛。如果你是一个新人，这可能会让你非常沮丧。一个有经验的网络训练者可以系统的克服这些困难，尽管存在着大量似是而非的错误信息，比如：你的网络训练的不太好。对缺少经验的人来说，这个信息令人却步；但对有经验的人来说，这是一个非常好的错误消息。它意味着样板代码已经偏移了正确道路，而且是时
使用 LSTM 智能作诗送新年祝福LSTM 介绍序列化数据即每个样本和它之前的样本存在关联，前一数据和后一个数据有顺序关系。深度学习中有一个重要的分支是专门用来处理这样的数据的——循环神经网络。循环神经网络广泛应用在自然语言处理领域(NLP)，今天我们带你从一个实际的例子出发，介绍循环神经网络一个重要的改进算法模型-LSTM。本文章不对LSTM的原理进行深入，想详细了解LSTM可以参考这篇 [译]
1:RNN layer的计算 【注】这里W的shape为[hidden len,feature len],hidden len意思是每句话的当前单词需要用多少个不同的W向量进行提取特征（结果将feature len压缩成hidden len实现降维）。feature len的意思是由于每个单词由fe ...
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2021-08-08 11:51:00
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什么是残差神经网络？原则上，神经网络的层数越多，应获得越好的结果。一个更深层的网络可以学到任何浅层的东西，甚至可能更多。如果对于给定的数据集，网络无法通过添加更多的层来学习更多东西，那么它就可以学习这些其他层的恒等映射(identity mappings)。这样，它可以保留先前层中的信息，并且不会比较浅的层更糟糕。但是，实际上情况并非如此。越深的网络越难优化。随着我们向网络中添加层，我们
神经网络入门
神经网络（Neural Network）是一种模拟人脑神经元网络结构的机器学习算法，可以用于分类、回归、图像处理等任务。本篇博客将为你介绍神经网络的基本概念、工作原理、常见模型及其应用场景。
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2023-07-31 17:29:54
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七、激活函数的使用 通过之前的学习我们都了解到了激活函数的作用，现在我们将会讲解一下激活函数在不同的神经网络中的应用： 1、首先是sigmoid 函数： a=11+e−z 它的图像可以表示为： 但是这个激活函数多使用在二分分类输出的神经网络，因为需要寻找1和0值，所以在一般的神经网络中我们很少使用这个激活函数。对应的导数为： g′(z)=a(1−a) 这为后面的计算节省了很多时间。 2
卷积神经网络一、卷积神经网络与BP网络（传统前馈神经网络）相比具有以下特点：（1）、采取局部连接（稀疏连接），减少了所需参数； （2）、可直接处理二维数据，故常被用于图片处理操作； （3）、具有三个基本层——卷积层、池化层、全连接层：卷积层CNN算法常用于图片处理，其中卷积层是通过多个卷积核对输入的图片像素矩阵进行局部连接，通过权值共享与卷积的方式进行图片的特征提取得到特征映射数据。（所以卷积核又
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2023-09-15 15:36:43
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