一.多层向前神经网络BackPropagation算法是应用在多层向前神经网络训练.1.多层向前神经网络由以下部分组成：输入层(input layer), 隐藏层 (hidden layers), 输入层 (output layers)每层由单元(units)组成输入层(input layer):是由训练集的实例特征向量传入,经过连接结点的权重(weight)传入下一层隐藏层:个数可以是任意的,输
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2023-07-11 17:02:45
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1. 简介贝叶斯神经网络不同于一般的神经网络，其权重参数是随机变量，而非确定的值。如下图所示：也就是说，和传统的神经网络用交叉熵，mse等损失函数去拟合标签值相反，贝叶斯神经网络拟合后验分布。这样做的好处，就是降低过拟合。2. BNN模型BNN 不同于 DNN，可以对预测分布进行学习，不仅可以给出预测值，而且可以给出预测的不确定性。这对于很多问题来说非常关键，比如：机器学习中著名的 Explora
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2023-08-11 17:12:08
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一、人工神经网络 人工神经网络（Artificial Neural Network，ANN），简称神经网络（Neural Network）或类神经网络，是一种模仿生物网络（动物的中枢神经系统，特别是大脑），的结构和功能的数学模型，用于对函数进行估计和近似。和其他机器学习方法一样，神经网络已经被用于解决各种各样的问题，例如：机器视觉和语音识别，这些问题都是很难被传基于规则的编程所解决的。1
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2023-10-14 15:59:56
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文章目录一、神经网络表述模型表示1模型表示2逻辑运算多元分类二、神经网络代价函数三、反向传播算法四、梯度检验五、使用神经网络时的步骤： 一、神经网络表述我们之前学的，无论是线性回归还是逻辑回归都有这样一个缺点，即：当特征太多时，计算的负荷会非常大。 假设我们希望训练一个模型来识别视觉对象（例如识别一张图片上是否是一辆汽车），我们怎样才能这么做呢？一种方法是我们利用很多汽车的图片和很多非汽车的图片
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2023-06-15 09:21:37
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http://fann.sourceforge.net/fann_en.pdf
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2016-09-04 00:55:00
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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
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2024-03-31 10:54:46
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调试处理一般情况下，需要调试的超参数顺序： 怎样调试： 在一个范围内，随机取值 先大范围随机取值，然后局部取值为超参数选择合适的范围1.节点个数、网络层数——>随机均匀取值 2.α——>随机对数取值r=-4*np.random.rand()
alpha = 10^r3.β β在接近1的时候会很敏感，可以更密集的取值超参数的网络实践：pandas VS caviarpandas:照料一个
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2023-10-03 11:13:46
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摘要当神经网络的权值的数量超过了从输入映射到输出需要的权值数量，神经网络会更容易优化。这里暗存了一个两个阶段的学习进程：首先学习一个大的网络，然后删除连接或隐藏的单元。但是，标准的训练并不一定会使得网络易于修剪。于是，我们介绍了一种训练神经网络的方法——target dropout（定向dropout），使其对后续剪枝具有较强的鲁棒性。在计算每次权值更新的梯度之前，定向dropout使用简单的自增
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2024-02-28 09:00:54
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神经网络对应每个收敛标准δ都有一个特征的迭代次数n，因此可以用迭代次数曲线n(δ)来评价网络性能。一个二分类网络分类两组对象A和B，B中有K张图片，B的第i张图片被取样的概率为pi,B中第i张图片相对A的迭代次数为ni最终的迭代次数nt等于pi*ni的累加和。由此可以构造两个矩阵一个是随机矩阵PJPJ表明图片集B中第i张图片被抽样到的概率和矩阵NJNJ表明图片集B中第i张图片相对A的迭代次数总的迭
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2023-11-06 14:17:27
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原文链接:
如果需要小编其他论文翻译，请移步小编的GitHub地址上一篇博客先搭建了基础环境，并熟悉了基础知识，本节基于此，再进行深一步的学习。接下来看看如何基于PyTorch深度学习框架用简单快捷的方式搭建出复杂的神经网络模型，同时让模型参数的优化方法趋于高效。如同使用PyTorch中的自动梯度方法一样，在搭建复杂的神经网络模型的时候，我们也可以使用PyTorch中已定义的类和方法，这些类和方法
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2023-09-16 10:43:06
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导语对于机器学习初学者而言，对这样两个问题会比较困惑：1） 给定神经网络，如何确定中间层数数？2）如何确定每个中间层的神经元数量？神经网络模型有个重要的定理，就是万能逼近原理，它指的是存在一个足够大的网络能够达到我们所希望的任意精度。不过这个定理没有给出具体计算网络层数和神经元个数的方法。真正了解哪种架构最有效以及最暴力的唯一方法是尝试所有架构，然后选择最佳架构。然而对于神经网络而言，这非常困难，
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2023-08-10 14:40:28
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神经网络参数如何确定神经网络各个网络参数设定原则：①、网络节点 网络输入层神经元节点数就是系统的特征因子(自变量)个数，输出层神经元节点数就是系统目标个数。隐层节点选按经验选取，一般设为输入层节点数的75%。如果输入层有7个节点，输出层1个节点，那么隐含层可暂设为5个节点，即构成一个7-5-1BP神经网络模型。在系统训练时，实际还要对不同的隐层节点数4、5、6个分别进行比较，最后确定出最
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2023-10-31 21:57:57
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一、神经网络：1.1非线性假设：无论是线性回归还是逻辑回归都有这样一个缺点，即：当特征太多时，计算的负荷会非常大。使用非线性的多项式项，能够帮助我们建立更好的分类模型 ，但与此同时他们的特征组合就有很多。普通的线性模型无法处理，就需要神经网络。1.2模型表示1每一个神经元都可以被认为是一个处理单元/神经核（processing unit/Nucleus），它含有许多输入/树突（input/Dend
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2023-07-29 22:57:11
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1 epoch当一个完整的数据集通过神经网络一次并且返回一次的过程称为一个epoch。 然而，当一个epoch对于计算机太过庞大时，就需要把它分成多个小块。2 batch在不能将数据一次性通过神经网络的适合，就需要将数据集分成几个batch。3 batch_size直观的理解 一个batch中的样本总数（一次训练所选取的样本数）。batch_size的大小影响模型的优化程度和速度。同时其直接影响到
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2023-07-04 14:07:10
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粒子群优化算法是一种智能优化算法，又称微粒群算法，它通过模拟自然界鸟群捕食和鱼群捕食的过程。通过群体中的协作寻找到问题的全局最优解。收敛性的数学证明帮助了PSO的发展和应用，但此内分析具有很大的局限性。为PSO加入正交学习后，算法的全局收敛、收敛精度及鲁棒可靠性都得到了提高。话不多说直接附代码：算法用于预测，输入为3特征值，输出为1输出。内附数据集，拿来直接用，结构清晰，注释详细，全在一个程序里，
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2023-07-24 14:28:29
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全连接的参数计算如图: (5*4+5)+(3*5+3) 即第一层参数+第二层参数 参数类型只有2种：w和b w的数量就是输入层到输出层之间的箭头数目，而b的数目等于每个输出神经元的数目（即不包括输入层的神经元），输入层的神经元数目即输入数据的特征维度数目，比如数据矩阵为2*4的矩阵X,2行代表两个样本数据，4列代表每个样本有4个属性特征值，所以经过神经网络的计算是依次取每行的数据进行计算。
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2023-05-24 10:36:11
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1.什么是神经网络? 2.BP神经网络的提出 3.应用的领域 4.BP神经网络的结构 5.优劣势一.什么是神经网络?神经网络包括生物神经网络和人工神经网络。1.生物神经网络，一般指生物的大脑神经元、细胞、触点等组成的网络，用于产生生物的意识、帮助生物进行思考和行动。2.人工神经网络（Artificial Neural Networks，简写为ANNs)也简称为神经网络，是一种模仿动物神经网络行为特
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2023-07-09 16:00:42
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1 epoch当数据集中的全部数据样本通过神经网络一次并且返回一次的过程即完成一次训练称为一个epoch。当我们分批学习时，每次使用过全部训练数据完成一次Forword运算以及一次BP运算，称为完成了一次epoch。epoch时期 = 所有训练样本的一个正向传递和一个反向传递。为什么要设置多个epoch？因为在神经网络中传递完整的数据集一次是不够的，而且我们需要将完整的数据集在同样的神经网络中传递
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2023-09-06 16:56:35
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人工智能发展到现在，出现了很多很多的神将网络，但是神经网络再多，不变的还是全连接层全连接层成为了一种通用的数学模型用于回归和分类任务，它本质上就是拟合曲线（决策边界曲线或回归曲线），其拟合曲线的方式是基于连续的定义的，就跟微积分一样，任意一条曲线都可以由无数直线构成，任何曲线在其局部无穷小时都是线性的，而神经网络通过非线性变换产生了很多条这样的直线，这些直线组合起来就构成了目标曲线，对于每一个输入
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2023-10-06 22:34:37
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1、卷积神经网络用全连接层的参数是怎么确定的?卷积神经网络用全连接层的参数确定：卷积神经网络与传统的人脸检测方法不同，它是通过直接作用于输入样本，用样本来训练网络并最终实现检测任务的。它是非参数型的人脸检测方法，可以省去传统方法中建模、参数估计以及参数检验、重建模型等的一系列复杂过程。本文针对图像中任意大小、位置、姿势、方向、肤色、面部表情和光照条件的人脸。输入层卷积神经网络的输入层可以处理多维数
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2023-10-13 00:01:10
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