一、多层神经网络（为什么可以解决多种问题）多层神经网络：在输入和输出层上有隐含层，可以克服单层神经网络的限制处理非线性分离问题多层有更大的区分度，多条线去拟合第三个图中，每一个方块对应第二个图中神经网络，即有两个隐含层。 二、Feedforward Neural Networks1、FF NN模型选择sigmoid函数作为激活函数的原因是其处处可导。 多层神经网络的
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2023-05-22 13:49:02
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多层神经网络详细推导公式点击这里：多层神经网络（正向传播、反向传播）公式推导。希望静心下来认真看公式推导，然后可以尝试自己实现代码。数据集用的还是单个神经元实验中的糖尿病数据集。Numpy实现简单神经元进行逻辑回归对糖尿病数据集二分类。请务必认真看推导公式，我一开始也仅仅是看了神经网络的构成关系，然后按自己的理解去推导正向传播和反向传播过程，然后觉得自己的推导应该没问题，出于对自己的信任便按照自己
3.1 过拟合、欠拟合及解决方案训练误差（training error）：模型在训练数据集上表现出的误差；泛化误差（generalization error）：模型在任意一个测试数据样本上表现出的误差的期望；（泛化样本是指除训练样本之外的all）验证集：用于调参过拟合、欠拟合如下图所示：L2范数正则化（regularization）：在模型原损失函数加上L2范数惩罚项（权重参数W中每个元素平方和与
本文以实现逻辑回归为例，逻辑回归如图所示，只有一个神经元结点。1. 激活函数logistic回归的激活函数一般使用sigmoid(x),其他情况可以使用tanh(x),ReLU(x)或者泄露ReLU(x),激活函数内容可以参考：从零开始搭建神经网络(一)基础知识。这里以sigmoid(x)为例表达式如下：def sigmoid(z):
"""
sigmoid激活函数
:pa
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2023-10-04 09:40:36
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使用神经网络拟合数据1. 人工神经网络1.1 神经网络和神经元神经网络：一种通过简单函数的组合来表示复杂函数的数学实体。 人工神经网络和生理神经网络似乎都使用模糊相似的数学策略来逼近复杂的函数，因为这类策略非常有效。这些复杂函数的基本构件是神经元。其核心就是给输入做一个线性变换（如乘以一个权重再加上一个常数作为偏置），然后应用一个固定的非线性函数，即激活函数。 比如: w和b就是要学习的参数，wx
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2023-08-30 20:39:32
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省流宽的神经网络容易过拟合，深的神经网络更能够泛化。想要读懂这篇文章，你需要知道什么是神经网络的深度：神经网络的层数，更确切地说，隐藏层数什么是神经网络宽度：在一个层上，神经元的数量
深度为2，宽度为6的神经网络
为什么激活函数如sigmoid可以拟合理论上所有的函数： 因为sigmoid、relu等激活函数非线性的特点，将激活层上不同的sigmoid函数相加，能够近似各种复杂的
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2023-09-11 20:49:59
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为什么要激活函数？原理上来说，神经网络模型的训练过程其实就是拟合一个数据分布（x）可以映射到输出（y）的数学函数，即 y= f(x)。拟合效果的好坏取决于数据质量及模型的结构，像逻辑回归、感知机等线性模型的拟合能力是有限的，连xor函数都拟合不了，那神经网络模型结构中提升拟合能力的关键是什么呢？搬出神经网络的万能近似定理可知，“一个前馈神经网络如果具有线性输出层和至少一层具有任何一种‘‘挤压’’
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2023-10-09 14:50:02
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手写两层神经网络来拟合函数y = x1^2 + x2 + 100 (2)手写两层神经网络来拟合函数y = x1^2 + x2 + 100 (1) 手写代码对曲线进行拟合，并在测试集上取得了不错效果，但存在两个问题：层与层之间没有激活函数，虽然写了两层，实际上只是一层。随便输入两个数x1、x2，网络预测的结果不理想。接下来逐一解答上述两个问题。添加隐藏层在隐藏层后添加sigmoid函数进行激活，达到
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2023-09-21 08:45:36
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其实各大深度学习框架背后的原理都可以理解为拟合一个参数数量特别庞大的函数，所以各框架都能用来拟合任意函数，Pytorch也能。在这篇博客中，就以拟合y = ax + b为例（a和b为需要拟合的参数），说明在Pytorch中如何拟合一个函数。一、定义拟合网络1、观察普通的神经网络的优化流程# 定义网络
net = ...
# 定义优化器
optimizer = torch.optim.Adam(ne
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2023-10-18 19:49:36
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1 神经元从本质上讲，神经元不过是输入的线性变换（例如，输入乘以一个数[weight，权重]，再加上一个常数[偏置，bias]），然后再经过一个固定的非线性函数（称为激活函数）。神经元：线性变换后再经过一个非线性函数o = f(wx + b)，其中 x 为输入，w为权重或缩放因子，b为偏置或偏移。f是激活函数，在此处设置为双曲正切（ tanh）函数。通常，x 以及&n
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2023-05-23 10:18:06
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我们知道深度神经网络的本质是输入端数据和输出端数据的一种高维非线性拟合，如何更好的理解它，下面尝试拟合一个正弦函数，本文可以通过简单设置节点数，实现任意隐藏层数的拟合。基于pytorch的深度神经网络实战，无论任务多么复杂，都可以将其拆分成必要的几个模块来进行理解。1)构建数据集，包括输入，对应的标签y2) 构建神经网络模型，一般基于nn.Module继承一个net类，必须的是__init__函数
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2023-09-14 16:37:25
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近期在准备美赛，因为比赛需要故重新安装了matlab，在里面想尝试一下神将网络工具箱。就找了一个看起来还挺赏心悦目的函数例子练练手：
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2023-05-31 09:02:13
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09.拟合神经网络参数代价函数衡量预测值与真实值差异的函数在神经网络中，每一个神经元都有代价函数和正则化函数，以此进行反向传播，减小误差值反向传播算法为了求损失函数对每个需要更新的参数的偏导，让代价函数最小化得出误差后返回隐藏层的偏导函数（误差项）中调整权重，以此减小整体函数值的误差梯度检测在反向传播中会导致一些bug的产生，以此得到的神经网络存在误差，但是我们并不知道，所以要解决这样的误差，用到
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2023-10-26 17:02:31
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BP（back propagation）即反向传播，是一种按照误差反向传播来训练神经网络的一种方法，BP神经网络应用极为广泛。BP 神经网络主要可以解决以下两种问题： 1.分类问题：用给定的输入向量和标签训练网络，实现网络对输入向量的合理分类。 2.函数逼近问题：用给定的输入向量和输出向量训练网络，实现对函数的逼近。本文主要介绍 BP 算法实现函数逼近问题。一.函数基本逻辑介绍a.基本输入输出：
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2023-08-30 19:02:23
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神经网络是如何拟合任意函数的 一个最原始粗暴的拟合任意函数的思路，是将函数切成很多段线性函数，之后用逻辑门控制当x在哪一个区间时，某些逻辑门被激活，对应的线性函数的权重w与偏移量b在逻辑门的包裹下变成非0，计算出y在这一段的输出值。 需要推导出拟合函数y=f(x)需要哪些逻辑门，以及如何使用神经网络构建这些逻辑门。开关函数 s： 当u>0时s(u)=1，否则s(u)=0
回到多元方程的求解方法对于构建一个神经网络来说，需要求出每一个神经元的参数。每一层都有线性变换，加上非线性变换组成。 神经网络的求解变成一个多元方程的求解问题。图：要求解的线性函数变换（单层） y1 = x1w11 + x2w21+ ... + xnwn1 + b1 y2 = x1w12
一、背景 之前做过一个项目是需要将位图转换成矢量图，其中一个很重要的步骤，就是需要用贝塞尔曲线拟合一些散列点。了解贝塞尔曲线的同学都知道，如果贝塞尔曲线的控制点都明确的情况下，想算出来线上的点是很容易的，直接套公式就可以把点的坐标算出来。但是如果这个过程反过来，给你一些点的坐标，求出贝塞尔曲线的控制点，是很困难的。 &
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2023-08-11 16:27:44
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tensorflow所构建的体系是清楚明了的，所以我们只需要在其提供的默认图上添加各种op，然后执行相应的op即可下面的这个例子将从拟合一维函数的角度对tensorflow编程进行一个简单的介绍1.编程思路在区间[-5, 5]内随机生成若干个点，作为函数的自变量采样点序列x，然后手动生成这个自变量序列所对应的函数值序列y，这个序列要加上噪声。# 首先生成x坐标数据
x = np.float32(n
【深度学习中的一些概念】神经网络的结构：https://www.bilibili.com/video/BV1bx411M7Zx梯度下降法（Gradient Descent）：https://www.bilibili.com/video/BV1Ux411j7ri反向传播：https://www.bilibili.com/video/BV16x411V7Qg分段线性（piecewise linear）
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2023-09-04 16:51:04
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已知函数 z=sin(xy)，采用人工神经网络实现该函数的拟合：定义： -π≤x≤π， -π≤y≤π，在 x， y 定义域中等距各取 30 各点，绘制 z=sin(xy)图像；将上述数据集随机拆分成训练样本集（70%）、校验数据集（15%）、测试数据集（ 15%）进行人工神经网络拟合，将拟合结果和原始函数绘制在同一张图中。（1）一张图中首先z=sin(xy)是三维图像，三维图像绘制不能简单的将x与
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2023-06-08 20:13:42
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