1、感知器（perceptron）感知器是卷积神经网络的基本单元，下图展示了其工作原理，为了方便理解，图中只显示了3个输入。向量w为输入向量x的权重，b为偏差，最后对x的线性组合（）的值进行判断，如果值大于0，输出1.如果值小于0，输出0.感知器的不同组合产生不同神经网络增加层次增加深度为什么感知器可以运用于图像处理领域？图像滤波通过图像的卷积运算来实现，其公式如下：其实卷积运算也是像素值的线性组
什么是卷积神经网络首先，我们先获取一个感性认识，下图是一个卷积神经网络的示意图：网络架构如图所示，一个卷积神经网络由若干卷积层、Pooling层、全连接层组成。你可以构建各种不同的卷积神经网络，它的常用架构模式为：INPUT -> [[CONV]*N -> [POOL]]*M -> [FC]*K也就是个卷积层叠加，然后(可选)叠加一个Pooling层，重复这个结构次，最后叠加个全
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2024-04-15 15:06:17
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BP神经网络公式推导神经元简介公式推导 神经元简介为了构建神经网络模型，我们需要首先思考大脑中的神经网络是怎样的？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/Dendrite），并且有一个输出/轴突（output/Axon）。神经网络是大量神经元相互链接并通过电脉冲来交流的一个网络。神经元之间通过电信号进行沟
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2023-08-10 17:18:39
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CNN 的BP算法推演, 但只是完成了70%, 推导遇到困难, 理解还差些, 留个BUG 算.
原创
2022-08-23 10:04:20
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BP算法推导BP算法（BackPropagation）反向传播算法又叫误差逆传播算法（error BackPropagation），它是迄今最成功的神经网络学习算法。 现在从神经网络训练的角度推导BP算法。 给定训练集D={(x1,y1),(x2,y2),⋯,(xm,ym)},xi∈Rd,yi∈Rl
D
=
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2023-09-26 15:07:41
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神经网络的BP推导过程 下面我们从一个简单的例子入手考虑如何从数学上计算代价函数的梯度，考虑如下简单的神经网络，该神经网络有三层神经元，对应的两个权重矩阵,为了计算梯度我们只需要计算两个偏导数即可： 首先计算第二个权重矩阵的偏导数，即 首先需要在之间建立联系，很容易可以看到的值取决于,而,而又是由取
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2018-10-26 20:30:00
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深度学习——CNN相关网络（一）1. CNN神经网络引入1.1 回顾BP网络首先，我们来看一下传统的BP网络的结构： 上图所展示的是BP网络的前向传播和反向传播的过程图。跟根据上面的图示，我们可以给出上述BP网络的某一个输出单元k的计算公式： 其中均为激活函数。在传统的神经网络，如果网络层特别深的情况下，会有以下几个问题：这种连接的方式会导致参数过多。如果采用sigmoid函数，会导致梯度消失或者
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2024-05-30 09:51:14
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在一般的全联接神经网络中，我们通过反向传播算法计算参数的导数。BP 算法本质上可以认为是链式法则在矩阵求导上的运用。但 CNN 中的卷积操作则不再是全联接的形式，因此 CNN 的 BP 算法需要在原始的算法上稍作修改。这篇文章主要讲一下 BP 算法在卷积层和 pooling 层上的应用。原始的 BP 算法首先，用两个例子回顾一下原始的 BP 算法。（不熟悉 BP 可以参考How the backp
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2024-08-12 12:14:11
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我们知道，在任何机器学习模型中，都会有一个代价函数的概念。当训练样本一定时，这个代价函数实际上是一个自变量为模型参数，因变量为代价大小的函数。那么我们训练一个机器学习模型的目的就是，通过改变模型参数，来最小化模型的代价。那么问题来了，以什么样的方式来改变模型参数？一个很直观的方法是令模型的参数在其梯度方向上改变（关于梯度与函数大小的关系大家可以参考高等数学相应章节）。所以切入点是要求每个参数
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2024-03-20 12:12:50
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首先跟大家说声新年快乐啊，刚刚步入16年啊，啊哈哈。额，您继续看。。 暂时只包含全连接的BP，至于conv的。。预先说明 由于有些人实在太蠢，没办法只能加上这一段。首先，这里面什么看成变量，什么看成常量。 变量：网络的权值W（偏置b默认在W内。）以及输入X。 常量：就是target 你可能会说呃呃呃，不是输入都是有值得吗，不都是数吗，怎么会是变量啊。
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2024-05-10 16:13:05
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9、Neural Networks：Learning（神经网络：学习）9.1 Cost function（代价函数）9.2 Backpropagation algorithm（反向传播算法）9.3 Backpropagation intuition（理解反向传播）9.5 Gradient checking（梯度检测）9.6 Random initialization（随机初始化）9.7 Putt
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2024-04-07 20:57:09
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0 前言学习CNN的反向传播算法之前最后先弄明白全连接网络的反向传播算法。裂墙推荐这个篇博客神经网络BP反向传播算法原理和详细推导流程，保证博到病除。 CNN 中的卷积操作则不再是全连接的形式，因此 CNN 的 BP 算法需要在原始的算法上稍作修改。这篇文章主要讲一下 BP 算法在卷积层和 pooling 层上的应用。1 全连接网络的反向传播算法首先，用两个例子回顾一下原始的 BP 算法。（不熟悉
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2024-03-29 12:09:27
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学习神经网络，很多基础知识不用就会忘了，这段时间重新进行一下整理和总结。在此留做记录。首先从最基础的BP神经网络开始。并进行相关算法的推导。 人工神经网络是仿照人大脑的功能而用数学公式搭建的一种结构。现在借助计算机语言在高性能的计算机上得以实现。才能模仿人的神经信号传输变化过程，经过这个过程，完成了计算，识别，分类等等一系列功能。总结起来是在两
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2023-08-18 14:37:39
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感知机算法中的优化方法的几何解释本部分参考台湾大学林轩田教授机器学习基石课程—PLA部分PLA算法只有在出现错误分类的时候，才去调整w和b的值，使得错误分类减少。假设我们遇到的数据点(xn,yn)是我们第t次分类错误，那么就有因为是二分类问题，所以只会出现以下两种错误分类的情况： 第一种：当yn=+1 时，则我们的错误结果为wTxn=wt∗xn=||w||∗||xn||∗cosΘ<0，即co
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2024-08-12 13:46:50
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前言上篇文章RNN详解已经介绍了RNN的结构和前向传播的计算公式，这篇文章讲一下RNN的反向传播算法BPTT，及RNN梯度消失和梯度爆炸的原因。BPTTRNN的反向传播，也称为基于时间的反向传播算法BPTT(back propagation through time)。对所有参数求损失函数的偏导，并不断调整这些参数使得损失函数变得尽可能小。先贴出RNN的结构图以供观赏，下面讲的都是图中的单层单向R
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2024-05-07 14:56:10
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4.2、初级（浅层）特征表示 既然像素级的特征表示方法没有作用，那怎样的表示才有用呢？ 1995 年前后，Bruno Olshausen和 David Field 两位学者任职 Cornell University，他们试图同时用生理学和计算
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2024-08-08 12:05:51
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CCF BYu L , Dong J , Chen L , et al. PBCNN: Packet Bytes-based Convolutional Neural Network for Network Intrusion Detection[J]. Computer Networks, 2021, 194:108-117.PBCNN：基于分组字节的卷积神经网络，用于网络入侵检测 文章目录代码
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2024-08-08 11:48:05
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《Notes on Convolutional Neural Networks》中详细讲解了CNN的BP过程，下面结合Deep learn toolbox中CNN的BP源码对此做一些解析 卷积层： 卷积层的前向传导：
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2024-06-26 15:55:27
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1 RNN概述我们已经知道BP算法, CNN算法, 那么为什么还会有RNN呢?? 什么是RNN, 它到底有什么不同之处? RNN的主要应用领域有哪些呢?这些都是要讨论的问题.BP算法,CNN之后, 为什么还有RNN? 细想BP算法,CNN(卷积神经网络)我们会发现, 他们的输出都是只考虑前一个输入的影响而不考虑其它时刻输入的影响, 比如简单的猫,狗,手写数字等单个物体的识别具有较好的效果. 但是,
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2024-03-26 10:58:22
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彻底搞懂CNN
之前通过各种博客视频学习CNN，总是对参数啊原理啊什么的懵懵懂懂。。这次上课终于弄明白了，O(∩_∩)O~
上世纪科学家们发现了几个视觉神经特点，视神经具有局部感受眼，一整张图的识别由多个局部识别点构成；不同神经元对不同形状有识别能力，且视神经具有叠加能力，高层复杂的图案可以由低层简单线条组成。之后人们发
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2024-06-03 10:18:50
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