神经网络剖析训练神经网络主要围绕以下四个方面：层，多个层组合成网络（或模型）。输入数据和对应的目标。损失函数，即用于学习的反馈信号。优化器，决定学习过程如何进行。由上图可以看出来：多个层链接在一起组成了网络，将输入数据映射为预测值。然后损失函数将预测值与目标进行比较，得到损失值，用于衡量网络预测值与预期结果的匹配程度。优化器使用这个损失值来更新网络的权重。层：深度学习的基础组件 神经网络的基本数据
最近用到了RNN来做预测，在这里给大家讲解下为什么要使用RNN：前馈神经网络前馈神经网络是一种最简单的神经网络，是目前应用最广泛、发展最迅速的人工神经网络之一。
各神经元分层排列，第一层是输入层；然后是隐藏层，其中隐藏层可能会有多层；最后一层为输出层。
层与层之间是全连接的，每层的节点之间是无链接的。
每层的神经元只与前一层的神经元相连，只接受前一层的输出，并传给下一层，各层间没有反馈。
每一层的
训练神经网络如何确定batch大小？ 当我们要训练一个已经写好的神经网络时，我们就要直面诸多的超参数啦。这些超参数一旦选不好，那么很有可能让神经网络跑的还不如感知机。因此在面对神经网络这种容量很大的model前，是很有必要深刻的理解一下各个超参数的意义及其对model的影响的。 贴心的小夕还是先带领大家简单回顾一下神经网络的一次迭代过程： 即，首先选择n个样本组成一个batch，然后将batch
Keras简介： Keras是由纯python编写的基于theano/tensorflow的深度学习框架。 Keras是一个高层神经网络API，支持快速实验，能够把你的idea迅速转换为结果，如果有如下需求，可以优先选择Keras：简易和快速的原型设计（keras具有高度模块化，极简，和可扩充特性）支持CNN和RNN，或二者的结合无缝CPU和GPU切换Keras官网首页一、背景 本次构建神
1.Batch_Size(批尺寸) 该参数主要用于批梯度下降算法(Batch Gradient Descent)中，批梯度下降算法是每次迭代都遍历批中的所有样本，由批中的样本共同决定最优的方向，Batch_Size 正是批中的样本数量。 若数据集比较小，可以采用全数据集(Full Batch Learning)的形式，由全数据确定的方向能更好地代表样本总体，从而更准确地朝向极值所在的方向；但该
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2023-08-23 12:49:15
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在神经网络中，信息流动有两个方向，一个是向前传播，一个是向后传播。向前传播是指，输入层数据从前向后，逐步传递到输出层；向后传播是指，损失函数从后向前，将梯度逐步传递到第一层。向前传播用于计算预测值，向后传播为了修正预测值，将误差从最后一层传回第一层，利用链式求导的梯度修正参数，使网络输出的预测值更接近真实值，也就是使误差更小。此处有两个重要概念，衡量输出与真实值差异的损失函数，梯度反向传播的链式求
线性函数（也叫得分函数）： 输入图像经过一个函数映射得到图像属于每个类别的得分，x为图像数据矩阵，W表示属于某个类别的权重参数。 划分10个类别，W1表示属于猫类别的权重，W1*x表示属于猫的得分，W2、W3.....依次类推。“b” 属于一个偏置项，用来微调 ，表示对于得到的10个类别都要进行微调。权重参数W对结果起决定性作用。 假设输
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2023-09-11 15:21:51
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OSI参考模型共分为7层，应用层，表示层，会话层，传输层，网络层，数据链路层和物理层。其中前4层只有端口有，故叫端对端层。后3层则为非端对端层。 物理层：该层主要用于数据的物理传输实现，如01的表示方法，传输接口等等。 数据链路层：该层用于将上层数据进行加头加尾，保证数据可以从01的物理层中顺利提取出来。另外还在头部加入了目标地址和源地址，保证数据传输方向。除此之外还有流量控制，差错控制，访问控制
# 神经网络每一层都要用激活函数吗？
神经网络是一种模仿人脑神经元之间相互连接的数学模型。它由多个神经元层组成，每一层都对输入数据进行处理并输出结果。而激活函数则是神经网络中非常重要的一部分。那么，神经网络每一层都要用激活函数吗？本文将对这个问题进行探讨。
## 激活函数的作用
为了理解激活函数的作用，我们首先需要了解神经元的基本结构。每个神经元接收来自上一层的输入信号，并通过激活函数进行处
深度学习中我们会碰到很多的功能层，那么这些层有什么作用？我们该怎么理解呢，我认为本文可以很生动通俗的解答这个问题通常，卷积神经网络除了输入和输出层之外还有四个基本的神经元层，在三层神经网络中，这基层被称为隐藏层卷积层（Convolution）激活层（Activation）池化层（Pooling）完全连接层（Fully connected）卷积层在最初的卷积层中，成千上万的神经元充当第一组过滤器，搜
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2023-09-20 17:00:48
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从广义上说深度学习的网络结构也是多层神经网络的一种。传统意义上的多层神经网络是只有输入层、隐藏层、输出层。其中隐藏层的层数根据需要而定，没有明确的理论推导来说明到底多少层合适。而深度学习中最著名的卷积神经网络CNN，在原来多层神经网络的基础上，加入了特征学习部分，这部分是模仿人脑对信号处理上的分级的。具体操作就是在原来的全连接的层前面加入了部分连接的卷积层与降维层，而且加入的是一个层级。输入层 -
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2023-08-06 12:14:31
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目录不确定度估计方法A.Single Deterministic MethodsB.Bayesian Neural NetworksC. Ensemble MethodsD. Test Time AugmentationE. Neural Network Uncertainty Quantification Approaches for Real Life Applications 不确定度估计
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2023-07-10 23:09:33
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文章目录一、神经网络1.概述1.1 结构1.2 神经元模型使用2. 单层神经网络2.1 感知器2.2 数学描述2.3 感知器分类效果2.4 单层神经网络表示2.5 单层神经网络训练算法2.6 单层神经网络中的计算公式表示 文章综合一下几位大佬的文章：杨强AT南京: DL01-6: 单层神经网络 企鹅号 - 轨道车辆: 技术篇：单层神经网络是什么，看完这篇文章你就懂了一、神经网络1.概述神经网络是
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2023-05-24 16:15:12
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如果感觉自己看不懂，那就看看我博客的梯度下降法，博文最后的感知机也算最简单的BP神经网络吧，用的也是反馈(w,b)：典型梯度下降法
BP网络的结构BP网络的结构如下图所示，分为输入层(Input)，隐含层(Hidden)，输出层(Output)。 输入层的结点个数取决于输入的特征个数。 输出层的结点个数由分类的种类决定。 在输入层和输出层之间通常还有若干个隐含层，至于
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2023-07-05 21:26:21
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LINUX平台设备分为
1 设备层（主要是描述设备资源）
2 驱动层（我们写驱动要实现的）
设备层：主要定义个设备的资源。
用platform_device结构体来描述一个平台设备。定义在（/include/LINUX/platform_device.h）
struct platform_device {
const char
多属性决策模型适用于投资决策、项目评估、维修服务、武器系统性能评定、工厂选址、投标招标、产业部门发展排序 和 经济效益综合评价等。思路利用已有决策信息 对 有限个备选方案 进行 排序或优化主要构成主要由两个部分构成：1、获取决策信息（属性的权重、属性值）2、通过一定方法，对信息进行集结，对方案进行排序和择优。信息集结的方法有多种方法： WAA算子、WGA算子、OWA算子。这里我们只学习WAA算子。
建立简单的神经网络
from torch import nn
import torch.nn.functional as f
class my(nn.Module):
def init(self):
super(my, self).init()
my.a=nn.Linear(3,3)
my.b=nn.Linear(3,1)
def forward(self, x):
x=f.re
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2023-06-14 20:54:51
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神经网络是一种机器学习模型，它由多个层组成，每一层都包含多个神经元。在神经网络中，每一层都需要激活函数的原因有很多。在本文中，我们将探讨为什么每一层都需要激活函数，并使用Python代码示例来加深理解。
激活函数是神经网络中非常重要的一部分，它为网络添加了非线性的能力。如果没有激活函数，神经网络将只能实现线性变换，无法处理复杂的问题。
首先，让我们来看一个简单的例子。假设我们有一个简单的神经网
原创
2023-07-18 08:52:26
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本文主要讲解神经网络中的正则化（Regularization）和Dropout，都是用了减小过拟合。正则化在机器学习领域中很重要。主要针对模型过拟合问题而提出来的。本文是观看麦子学院的视频整理而来。下面开始介绍。1 正则化 机器学学习中的正则化相关的内容可以参见李航的书：统计学习方法。参阅者可以先了解有关的内容。正则化是用来降低overfitting（过拟合）的，减少过拟合的的其他方法有：增加训练
一. 学习率学习率 learning_rate: 表示了每次参数更新的幅度大小。学习率过大，会导致待优化的参数在最小值附近波动，不收敛；学习率过小，会导致待优化的参数收敛缓慢在训练过程中，参数的更新向着损失函数减小的方向参数的更新公式为：Wn+1 = Wn - learning_rate▽假设损失函数 loss = (w + 1)^2。梯度是损失函数 loss 的导数为 ▽ =
