在机器学习中，很多学习算法经常会对学习的问题做一些关于目标函数的必要假设，称为 归纳偏置 (Inductive Bias)。归纳 (Induction) 是自然科学中常用的两大方法之一 (归纳与演绎，Induction & Deduction)，指从一些例子中寻找共性、泛化，形成一个较通用的规则的过程。偏置 (Bias) 则是指对模型的偏好。通俗理解：归纳偏置可以理解为，从现实生活中观察到
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2024-08-08 11:34:55
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阅读有关多任务学习材料的过程中，多次接触过归纳偏置的概念，现将一些理解整理如下：归纳偏置是什么？机器学习试图去建造一个可以学习的算法，用来预测某个目标的结果。要达到此目的，要给于学习算法一些训练样本，样本说明输入与输出之间的预期关系。然后假设学习器在预测中逼近正确的结果，其中包括在训练中未出现的样本。既然未知状况可以是任意的结果，若没有其它额外的假设，这任务就无法解决。这种关于目标函数的必要假设就
为什么卷积神经网络（CNN）相比于全连接网络（FC）往往有更好的泛化性能，尤其在图像分类任务上？通常用更好的归纳偏置（inductive bias）来解释，然而在数学上并不严格，因为足够宽的全连接网络始终可以模拟卷积网络。 在机器学习中，经常会对学习的问题做一些假设，这些假设就称为归纳偏置（inductive bias）。拆开来看，归纳（Induction）是自然科学中常用的两大方法之一（归纳与演
归纳偏置/归纳偏差/inductive bias“归纳偏差”中的“偏差”容易让人想到数据估计中估计值与真实值的差别error，会让人认为“归纳偏差”是某种需要被规避的错误、误差，但事实并非如此，inductive bias在机器学习中起到的是积极作用。更合适的翻译应该是“归纳偏置”：归纳是自然科学中常用的两大方法（归纳与演绎，induction and deduction)之一,指的是从一些例子中
前面一直在写传统机器学习。从本篇开始写一写 深度学习的内容。 可能需要一定的神经网络基础（可以参考 Neural networks and deep learning 日后可能会在专栏发布自己的中文版笔记）。RCNN (论文：Rich feature hierarchies for accurate object detection and semantic segmentation) 是将CNN
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2024-06-07 11:32:10
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1.深度学习中，偏置（bias）在什么情况下可以要，可以不要？卷积之后，如果接BN操作，就不要设置偏置，因为不起作用还要占显卡内存。 所以，卷积之后，如果接BN操作，就不要设置偏置，因为不起作用还要占显卡内存。2.模型加载报错，测试时候出现raise RuntimeError(‘Error(s) in loading state_dict for {}:\n\t{}’.format(
Runti
首先用CNN网络实现。众所周知，CNN网络已经成为图像识别领域最经典的算法，其特有的局部视野和权值共享机制几乎是专门为图像数据的训练而设计。除了传统Lenet网络之外，众多衍生CNN算法在ILSVRC比赛上表现优异，其中VGG和AlexNet最为出色，15年微软打造的ResNet更是达到了深度为152层的神经网络，并取得当年的ILSVRC冠军。这里我们采用Lenet-5网络训练MNIST数据。网络
1.有哪些方法能提升CNN模型的泛化能力采集更多数据：数据决定算法的上限。优化数据分布：数据类别均衡。选用合适的目标函数。设计合适的网络结构。数据增强。权值正则化。使用合适的优化器等。2.BN层面试高频问题大汇总BN层解决了什么问题？统计机器学习中的一个经典假设是“源空间（source domain）和目标空间（target domain）的数据分布（distribution）是一致的”。如果不一
1）电阻分压法电阻分压方法的电路原理图如图4（a）所示。这是一种最常用的偏置方法。他通过用2个100kΩ的电阻R1，R2组成分压网络，形成VCC/2的偏置电压。该方法不仅简单而且成本低。但是该偏置电压源的输出阻抗大（因为在电池供电的设备中对功耗要求非常严格，所以电阻不能太小），输出电流IO的变化对偏置电压精度的影响很大。因此电阻分压法一般适用于偏置电压精度要求不高的场合。2）运放电压跟随器法运放电
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2024-06-12 23:06:40
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双边滤波很有名，使用广泛，简单的说就是一种同时考虑了像素空间差异与强度差异的滤波器，因此具有保持图像边缘的特性。先看看我们熟悉的高斯滤波器其中W是权重，i和j是像素索引，K是归一化常量。公式中可以看出，权重只和像素之间的空间距离有关系，无论图像的内容是什么，都有相同的滤波效果。再来看看双边滤波器，它只是在原有高斯函数的基础上加了一项，如下其中 I 是像素的强度值，所以在强度差距大的地方（边缘），权
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2024-05-31 05:40:14
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CupCnn是一个用java写的卷积神经网络。支持L1、L2正则化正则化的理论非常复杂，推导过程也比较繁琐，但是实现确实异常的容易，主要体现在权重的衰减。通俗的讲，就是我们每次在更新权重w的时候，可以的让他比应该的大小减小一点。// TODO Auto-generated method stub
float[] wData = w.getData();
float[] gradData
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2024-05-31 06:28:11
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神经网路反向传播算法以下是一个简单的反向传播算法的神经网络的实现：假设我们有一个三层的神经网络，输入层有3个神经元，隐层有4个神经元，输出层有2个神经元。我们使用sigmoid函数作为激活函数。初始化权重和偏置我们需要随机初始化权重和偏置。假设输入层到隐层的权重矩阵为W1，大小为4x3，隐层到输出层的权重矩阵为W2，大小为2x4。偏置向量b1和b2都是大小为4x1和2x1的列向量。import n
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2023-11-20 08:31:10
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在实验室的项目遇到了困难，弄不明白LSTM的原理。到网上搜索，发现LSTM是RNN的变种，那就从RNN开始学吧。 带隐藏状态的RNN可以用下面两个公式来表示： 可以看出，一个RNN的参数有W_xh，W_hh，b_h，W_hq，b_q和H(t)。其中H(t)是步数的函数。 参考的文章考虑了这样一个问题，对于x轴上的一列点，有一列sin值，我们想知道它对应的cos值，但是即使sin值相同，c
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2024-09-30 18:43:49
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深度学习归纳偏置 归纳偏置的概念
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2023-05-25 15:52:38
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在神经网络中，偏置（bias）通常与每个神经元（或称为节点）相关联，并且位于神经元的加权和（即输入信号与权重的乘积之和）之后，但在激活函数之前。偏置项为神经元的激活提供了一个可学习的偏移量，使得即使在没有输入信号的情况下（即所有输入都为0时），神经元仍然可以有一个非零的输出（取决于偏置的值和激活函数的性质）。具体来说，偏置项在神经网络中的位置可以描述如下：神经元内部：每个神经元都会有一个或多个偏置
原创
2024-08-07 17:02:47
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最近有个项目，需要用到深度学习，为此学了一点神经网络，而反向传播算法为神经网络中最基础也最重要的算法，特此编辑出来，记录自己的学习经历。 从最早的模式识别（Pattern Recongnition）时期开始，研究者的目标就是用可训练的多层网络取代人工特征工程。但该解决方案并没有得到广泛认可，直到上世纪80年代中期，多层架构可以通过SGD训练。只要模块是其输入金额内部权值的相对平滑函数，就可以使用反
卷积现在可能是深度学习中最重要的概念。正是靠着卷积和卷积神经网络，深度学习才超越了几乎其他所有的机器学习手段。这期我们一起学习下深度学习中常见的卷积有哪些？1. 一般卷积卷积在数学上用通俗的话来说就是输入矩阵与卷积核（卷积核也是矩阵）进行对应元素相乘并求和，所以一次卷积的结果的输出是一个数，最后对整个输入输入矩阵进行遍历，最终得到一个结果矩阵，说白了就是一个卷积核在图像上滑动，并求取对应元素相乘求
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2024-03-29 12:41:05
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1、感知器perceptron感知器本质上是用来决策的。 一个感知机其实是对神经元最基本概念的模拟 ，都未必有多少网络概念，他就是一个自动做决策的机器。感知器纯粹从数学的角度的上看，其实就可以理解为一个黑盒函数，接受若干个输入，产生一个输出的结果，这个结果就代表了感知器所作出的决策！感知器本质上就是一个通过加权计算函数进行决策的工具 根据上面这个公式，我们可以进一步简化，将阈值移到不等式
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2023-12-17 19:44:38
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C7 卷积神经网络CNN中新增了Convolution层和Pooling层，其连接顺序是：Convolution-Relu-Pooling，靠近输出层使用Affine-ReLU组合①全连接：相邻层的所有神经元之间都有连接②卷积层：以多维的数据形式接收输入数据，其输入输出数据称为“特征图”卷积运算：相当于图像处理中的滤波器运算；对于输入数据，以一定间隔滑动滤波器窗口进行运算，将各个位置上过滤的元素和
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2023-09-04 21:09:58
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目录说明全连接层FC，全连接NN卷积Convolutional模型占用显存的计算 为了更好的说明问题，\另一个文中进行说明，本文内容都是一些概念/理论的东西，都是抄的。说明kernel == filterfeature map ×ｎ == outputDepth == channel符号参数说明Wi / Hi / CiWidth / Height / Depth of inp
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2024-03-26 15:29:23
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