1、计算图：将计算过程用数据结构图表示，通过多个节点和边表示，节点用O表示，O中是计算内容，将计算的中间结果写在箭头上方，表示各个节点的计算结果从左向右传递。用计算图解题的流程即：①构建计算图；②在计算图上从左向右进行计算（正向传播，从计算图出发点到结束点的传播，反向传播正好相反）。2、计算图的优点： ①计算图可以集中精力于局部计算，从而简化问题，无论全局计算多么复杂，各个步骤所要做的就是对象节点
A 以感知机为代表的线性模型不能解决异或(XOR)等线性不可分问题，但是可以用嵌套多层神经网络解决 激活函数，与阶跃函数和符号函数不同，这些函数都是平滑可导的，适合于梯度下降算法。 1.Sigmoid 函数在输入值较大或较小时容易出现梯度值接近于 0 的现象，称为梯度弥散现象。出现梯度弥散现象时，网络参数长时间得不到更新， 导致训练不收敛或停滞不动的现象发生，较深层次的网络模型中更容易出现梯度弥散
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2023-08-13 20:31:50
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一、神经网络的损失函数 其实神经网络在干的事情就是学习，我们知道学习是需要“学习资料”以及“参考答案”的，所以呢神经网络的学习就是我们先给神经网络一些训练数据（学习资料）和标签（参考答案）， 然后让给神经网络预先
计算出输出层结点的误差非常容易，但是其他结点的误差该如何计算呢？一种简单粗暴的方法直接将当前结点的误差平均分给每一个与它相连的结点。 这样做简单粗暴，非常好实现，但是这样子做符合逻辑吗？ 很显然非也！ 考虑两个与它相邻的结点，其中一个结点的边权为，另一个结点的边权为，这里的权值有些夸张，只是为了更加凸显出这种问题。 如果将误差平均分给这两个结点的话，那么边权非常小的那个结点所被分配到的误差就太大了
用神经网络综合修正传感器静态误差的连接方法如下图所示： 即误差修正模型的输出z与被测非电量x成线性关系，且与各环境参数无关。 只要使误差修正模型， 即可实现传感器静态误差的综合修正。通常传感器模型 f(x;t) 及其反函数是复杂的，难以用数学式子描述。但是，可以通过实验测得传感器的实验数据集 ： 根据前向神经网络具有很强的输入、输出非线性映射能力的特点，以实验数据集的和为输入样本，及对应的为输出样
神经网络模型是机器学习中最为强大的模型之一，本文说明了如何构建神经网络模型以及如何使用误差逆传播算法对模型进行优化，然后使用Python实现了BP神经网络分类器 ...
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2021-05-08 21:33:36
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文章目录前言正文卷积神经网络中的关系式卷积层池化层输出层平方误差（损失函数）梯度下降法卷积层和输出层的神经单元误差（重点）输出层的神经单元误差计算输出层的神经单元与其权重偏置的关系卷积层的神经单元误差与其权重偏置的关系反向递推关系式（重点）总结 前言本篇博客主要记录反向传播法在卷积神经网络中的应用，如何像全连接的隐藏层那样，通过输出层的神经单元误差反向推算出所有层的神经单元误差，最终得到梯度。正
神经网络的正向传递与反向传播1.单个神经元2.由神经元组成的神经网络3.目标函数4.求解损失函数对某个权值的梯度5.反向传播算法Backpropgation5.1 明确一些定义5.2 计算一个梯度5.3 反向传播误差6.优化示例 1.单个神经元神经网络是由一系列神经元组成的模型，每一个神经元实际上做得事情就是实现非线性变换。如下图就是一个神经元的结构：神经元将两个部分：上一层的输出 与权重 对应
目录存在的问题核心思想结果总结残差神经网络(ResNet)是由微软研究院的何恺明、张祥雨、任少卿、孙剑等人提出的。ResNet 在2015 年的ILSVRC（ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge）中取得了冠军。详细论文见《Deep Residual Learning for Image Recognition》从论文标题可以看出，本文提
1. 误差反向传播算法（Back Propagation）：①将训练集数据输入到神经网络的输入层，经过隐藏层，最后达到输出层并输出结果，这就是前向传播过程。②由于神经网络的输出结果与实际结果有误差，则计算估计值与实际值之间的误差，并将该误差从输出层向隐藏层反向传播，直至传播到输入层；③在反向传播的过程中，根据误差调整各种参数的值（相连神经元的权重），使得总损失函数减小。④迭代上述三个步骤
在神经网络的训练当中, 神经网络可能会因为各种各样的问题, 出现学习的效率不高, 或者是因为干扰太多, 学到最后并没有很好的学到规律 . 而这其中的原因可能是多方面的, 可能是数据问题, 学习效率 等参数问题.1、训练集和测试集（验证集）检验数据，我们一般将现有的数据划分成两个集合：训练集和测试集，使用训练集训练模型，使用测试集考察训练的模型对于未见样本的泛化能力。2、误差曲线机器学习可以从误差的
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2023-09-03 22:05:59
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lecture7梯度检查梯度检查很简单，将分析梯度与数字梯度相比较。事实上，很容易出错。 - 利用中心化梯度公式。 df(x)dx=f(x+h)−f(x−h)2h
d
f
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梯度下降算法我们已经了解到，类似图中的简单神经网络输出数据的具体过程，我们构建神经网络是为了输出预测结果。但提前不知道权重，就没法正确预测结果。我们可以先输入正确的参数，然后根据结果调整权重。首先我们要选取衡量预测误差的标准。最容易想到的是用实际目标值y减去网络预测值 ^y 。用两者的差值来衡量误差。但是当预测值高于目标值时，误差为负。预测值低于目标值时，误差为正。我们希望
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2023-08-13 20:44:00
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卷积神经网络基础知识（二）文前白话1、误差的计算2、误差的反向传播3、权重的更新4、优化器&optimazer① SGD优化器② SGD+Momentum 优化器③ Adagrad优化器④ RMSProp 优化器⑤ Adam 优化器 文前白话在上一篇博文卷积神经网络基础知识（一）中介绍了卷积神经网络的发展过程与卷积神经网络的结构概念，本文将继续介绍神经网络参数传递过程中误差、权重计算等问
当编写完一个深层的网络时，可能求导方式过于复杂稍微不小心就会出错，在开始训练使用这个网络模型之前我们可以先进行梯度检查。 梯度检查的步骤如下： 然后反向传播计算loss的导数grad，用以下公式计算误差： 通常来说，当为时，误差在数量级或者小于，基本上就没有错误。 下面开始代码部分（假设3层网络）。 首先写入参数格式转换所需的一些函数gc_utils.py：# -*- coding: utf-8
1 正向传播1.1 浅层神经网络为简单起见，先给出如下所示的简单神经网络：该网络只有一个隐藏层，隐藏层里有四个单元，并且只输入一个样本，该样本表示成一个三维向量，分别为为\(x_1\)，\(x_2\)和\(x_3\)。网络的输出为一个标量，用\(\hat{y}\)表示。考虑该神经网络解决的问题是一个二分类的问题，把网络的输出解释为正样本的概率。比方说输入的是一张图片(当然图片不可能只用三维向量就可
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2023-07-24 14:28:06
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观人工智能课程有感，文章为转载，MIT得人工智能课程推荐一下，基础知识非常值得一看，推荐稍有计算机基础的同学看：https://www.bilibili.com/video/av17963543?p=22。 神经网络跳转P121，前言最近在看机器学习神经网络方面的知识，也看了很多关于反向传播算法原理的介绍，有一篇文章写的很好，在这里记录下，并且加入自己的理解。反向传播法其实是神经网络的基础了，但是
作者丨南柯一梦宁沉沦导读在本篇文章中我们将从直观感受和数学公式两方面来介绍CNN反向传播算法的推导。多层感知机反向传播的数学推导，主要是用数学公式来进行表示的，在全连接神经网络中，它们并不复杂，即使是纯数学公式也比较好理解。而卷积神经网络相对比较复杂，在本篇文章中我们将从直观感受和数学公式两方面来介绍CNN反向传播算法的推导。首先我给大家介绍一下我分析delta误差反向传播过程的简单方法，如果神经
前言1.什么是循环神经网络？ 一个最简单的循环神经网络如下图所示：这样的神经网络一共有3层，分别是输入层x，隐藏层h和输出层y。定义每一层的节点下标如下：k表示的是输出层的节点下标，j表示的是当前时间节点隐藏层的节点下标，l表示的是上一时间节点隐藏层的节点下标，i表示的是输入层的节点下标。2.回归评价指标MSE ：均
损失函数一、 什么是损失函数 任何模型训练的第一步是明确损失函数。模型训练过程无非就是在优化损失函数，从而找到让损失函数最小的模型的参数 损失函数是衡量网络输出合真实值的差异 损失函数并不使用测试数据来衡量网络的性能 损失函数用来指导训练过程，使得网络的参数向损失降低的方向改变 假设我们的神经网络用作分类，损失函数定义为交叉熵损失函数，当神经网络的输出层做了softmax，输出当前的输入，对应各个
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2023-08-17 22:08:00
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