1 怎样理解稀疏性？为什么要加上稀疏性限制？目的是什么？当神经网络遇到什么问题时需要加上稀疏性？ 答：自编码神经网络是一种无监督学习算法，它使用BP算法，让目标值等于输入值（O=I）。 那么问题来了，为什么要这样做？直接用I不就好了？ 的确，我们并不关心O，我们关心的是中间层S。 中间层S有降维作用，但这种降维与PCA不同，PCA是提取数据的主要特征，直接去掉次要特征，而这里的S层是学习了
依然是跟着Michael Nielsen的神经网络学习，基于前一篇的学习，已经大概明白了神经网络的基本结构和BP算法，也能通过神经网络训练数字识别功能，之后我试验了一下使用神经网络训练之前的文本分类，只是简单的使用了词频来作为词向量处理过程，没有任何的其他调参过程，对于八分类，其正确率到了84%，相比于之前各种调参才能勉强达到72%的SVM分类方法而言，神经网络有无可比拟的简单和高正确率。好了，安
0.TensorFlow中的变量 |- 函数介绍： |- tf.Variable：TensorFlow中的变量声明函数 |- tf.random_normal： |- Ten
随着AI的快速崛起，学习AI的人越来越多，但发现好多人貌似学习了好久，但还是不太明白自己在学习什么，感觉AI很厉害但不知道究竟是在干些什么？我们总结AI的本质，其实主要就是两大方面：一：我们首先要有一个目标函数，如：以均方差定义的目标函数（所谓的目标函数虽然衡量的标准表达式有很多，但其主要作用就是用来衡量预测值与真实值之间的差距，一般都是目标函数值越小越好）。二：在不同的 学习模型中有不同的参数，
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2023-09-17 00:51:08
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目录一. 神经网络的最优化二. 误差反向传播法总结系列文章目录一. 神经网络的最优化1.1 神经网络的参数和变量1）参数和变量像权重和偏置这种确定数学模型的常数称为模型的参数；数字模型中值可以根据数据而变化的量称为变量；神经网络中用到的参数和变量数量庞大； 2）神经网络中的变量名和参数名首先，我们对层进行编号，最左边的输入层为层1，隐藏层则一次递增（层2，层3······）最右边的输出
#利用鸢尾花数据，实现前向传播、反向传播，可视化loss曲线#导入所需模块
import tensorflow as tf
from sklearn import datasets
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import time
#导入数据，分别为输入特征和标签
x_data = datasets.load_iris
TensorFlow 入门TensorFlow实现神经网络神经网络参数与 TensorFlow 变量在 TensorFlow 中，变量（tf.Variable）的作用就是保存和更新神经网络中的参数。和其他编程语言类似，TensorFlow中的变量也需要指定初始值。因为在神经网络中，给参数赋予随机初始值最为常见，所以一般也使用随机数给 TensorFlow 中的变量初始化。# 声明一个2*3的矩阵变
自然语言处理之经典神经网络的应用 在上一部分，自然语言处理的经典任务中，我根据ACL 2020 Call for paper总结了10余个热点任务。其中大部分任务可以归类为分类问题、标注问题，以及回答、翻译与理解问题这三个大类（个人意见）。例如，分类问题可以包括情感分析、意图分析、relation classification等，这一类问题的特点是，对于输入的文本，输出类别；标注问题范围更广，常
1.自变量选择的影响如果一个因变量共受到个因素的影响，建模时选取了所有的因素，则为全模型；若只选了其中p个因素建模，则成为选模型。 (1)全模型其参数估值为： (2)选模型其参数估值为：自变量选择的影响包括：当为选入的因素的参数不全为零时，选模型的回归系统为有偏估计选模型的预测结果时有偏预测选模型的的参数估计有较小的方差选模型的预测残差有较小的方差选
5.1 神经元模型神经网络的定义神经网络是具有适应性的简单单元组成的广泛并行互联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作出的交互反应机器学习中谈论的神经网络通常指的是"神经网络学习"神经网络的结构及原理最基本单元神经元模型
neuron/unit接收到别的神经元的电位超过阈值，神经元被激活
阈值threshold/阀值biasM-P神经元模型M-P神经元，也称为阈值逻辑单元
在训练过程中经常做的一件事儿，就是拿已有网络模型ResNet，DenseNet等迁移到自己的数据集进行finetune，之后调整各个层级的输入输出等，我们先拿经典的lenet来说如何用Pytorch实现一个网络模型。（本人推荐使用Jupyter，方便调试，也可以保存成脚本） 添加依赖库import torch
import torch.nn as
Elman神经网络及其在R语言中的实现
神经网络是一种模拟人脑神经系统的计算模型，它由一系列互相连接的神经元组成，可以学习和解决各种复杂问题。Elman神经网络是一种常用的循环神经网络，它的设计灵感来自于人脑的工作方式。在本文中，我们将介绍Elman神经网络的原理，并使用R语言实现一个简单的Elman神经网络。
Elman神经网络的原理
Elman神经网络的特点在于它能够对序列数据进行学习和
回归数据可以用Keras深度学习API轻松拟合。在本教程中，我们将简要地学习如何通过使用R中的Keras神经网络模型来拟合和预测回归数据。在这里，我们将看到如何创建简单的回归数据，建立模型，训练它，并最终预测输入数据。该教程包括生成样本数据集建立模型训练模型并检查准确性预测测试数据源代码列表我们将从加载R的Keras库开始。library(keras)生成样本数据集首先，本教程的样本回归时间序列数
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2023-08-12 14:03:49
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本文演示了训练一个简单的卷积神经网络 (CNN) 来对 CIFAR 图像进行分类。由于本教程使用 Keras Sequential API，因此创建和训练我们的模型只需几行代码（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。相关视频设置library(keras)下载并准备 CIFAR10 数据集CIFAR10 数据集包含 10 个类别的 60,000 张彩色图像，每个类别有 6,000 张图像。数据集
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2023-07-24 20:53:30
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为什么要了解变量赋值？变量赋值牵涉到对象和变量名，理解对象和变量名之间的区别和联系将对你有如下帮助：（1）帮助你更精准预测代码的行为和内存的使用情况；（2）避免代码运行过程中不必要的对象复制，从而加快代码运行的速度；（3）帮助你进一步了解R语言函数式编程的原理。理解绑定(banding)x <- c(1, 2, 3)阅读上面这行代码，我们自然地理解为：”创建一个名为x的对象，其包括元素值1，
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2023-06-22 21:03:03
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介绍深度学习是机器学习最近的一个趋势，模拟高度非线性的数据表示。在过去的几年中，深度学习在各种应用中获得了巨大的发展势头（Wikipedia 2016a）。其中包括图像和语音识别，无人驾驶汽车，自然语言处理等等。有趣的是，深度学习的大部分数学概念已经被认识了几十年。然而，只有通过最近的一些发展，深度学习的全部潜力才得以释放（Nair and Hinton，2010; Srivastava et a
BP神经网络（python代码） 神经网络是深度学习的基础。个人理解神经网络就是可以拟合任何一种广义线性模型的结构，本文主要记录python代码的学习笔记。BP神经网络原理（待补充，可以详见《数据挖掘概念与技术》P258页）伪代码：代码中使用的随机梯度下降，伪代码是使用整体数据做梯度下降。
[python]
view plain
 
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2023-06-29 22:28:38
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R语言中已经有许多用于神经网络的package。例如nnet、AMORE以及neuralnet，nnet提供了最常见的前馈反向传播神经网络算法。AMORE包则更进一步提供了更为丰富的控制参数，并可以增加多个隐藏层。neuralnet包的改进在于提供了弹性反向传播算法和更多的激活函数形式。但以上各包均围绕着BP网络，并未涉及到神经网络中的其它拓扑结构和网络模型。而新出炉的RSNNS包则在这方面...
原创
2021-06-09 17:29:56
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从RNN到CNN只能捕获上下文左侧的短语，RNN无法利用未来的特征预测当前单词，就算是bi-RNN，也不过是双向重蹈覆辙而已。经常把过多注意力放到最后一个单词上。比如，如果只想得到my birth的向量，RNN就无能为力了，因为它捕捉的是从左到右的“上文”。与此对应，softmax也是加在最后一个单词上的CNN的解决思路说来也很简单粗暴，那就计算相邻的n-gram，不管它到底是不是真正的短语，眉毛
《数据挖掘：R语言实战》第13章神经网络完整代码由于作者原因，里面的代码有些问题，特别是P226中的“模型差异分析”。我对此作了补充，得到的效果和作者介绍的基本一致。# class.ind()函数############################################
v1=c('a','b','a','c')
v2=c(1,2,1,3)
class.ind(v1)
class.
