这几天围绕论文A Neural Probability Language Model 看了一些周边资料，如神经网络、梯度下降算法，然后顺便又延伸温习了一下线性代数、概率论以及求导。总的来说，学到不少知识。下面是一些笔记概要。一、 神经网络 神经网络我之前听过无数次，但是没有正儿八经研究过。形象一点来说，神经网络就是人们模仿生物神经元去搭建
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2023-07-05 20:10:45
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[实验目的] 本实验要求掌握前向型神经网络的基本工作原理及利用反向传播确定权系数的方法，并能设计相应的BP神经网络，实现对非线性函数的逼近与拟合，并分析影响函数拟合效果的相关因素。[实验要求]在规定期限独立完成实验内容编程语言用C语言或MATLAB实现[实验内容] &nb
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2023-08-17 22:28:54
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1 神经网络功能：曲线拟合 结构： 图1.0 神经网络结构
解析： (1) 结构：输入层，隐藏层，输出层； (2) 输入层：1（单输入），输出层：1（单输出），隐藏层：10（10个神经元）； (3) 维度序号结构维度1input[1,1]2weight_1[1, 10]3biase_1[1, 10]4weight_2[10, 1]5biase_2[1, 1]注： 依据公式：2 源码(绘图部
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2023-09-13 11:27:58
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基于BP神经网络的函数拟合算法研究[摘要Artificial Neural Network，ANN)是智能领域的研究热点，目前已经成功地应用到信号处理、模式识别、机器控制、专家系统等领域中。在神经网络技术中，BP神经网络因具有结构、学习算法简单等特点，近年来得到广泛的关注，相关技术已经在预测、分类等领域中实现产业化。本文针对经典的函数拟合问题，以BP神经网络为工具，力求分析BP神经网络隐含层神经元
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2023-08-24 20:32:15
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BP神经网络的非线性曲线拟合和预测（未完）曲线拟合常用到polyfit(多项式拟合函数)、lsqcurvefit(非线性拟合函数)、BP神经网络 其中lsqcurvefit需要特定的函数表达式而BP神经网络不要 曲线拟合有个好用的软件 1stopt1.简单实例根据已知工资数值来预测工资走向P=[566 632 745 755 769 789 985 1110 1313 1428 1782 1
1、什么是过拟合 为了使训练数据与训练标签一致，而对模型过度训练，从而使得模型出现过拟合（over-fitting）现象。具体表现为，训练后的模型在训练集中正确率很高，但是在测试集中的变现与训练集相差悬殊，也可以叫做模型的泛化能力差。下图展示了分类模型中过拟合的现象。 (a) (b) (c) 图1：分别对应欠拟合，恰好合适，过拟合（来源：百度百科）
红色×为已知的训练数据
在训练数据不够多，网络结构很复杂，或者overtraining时，可能会产生过拟合问题。一般我们会将整个数据集分为训练集training data、validation data，testing data。这个validation data是什么？它其实就是用来避免过拟合的，在训练过程中，我们通常用它来确定一些超参数（比如根据validation data上的accuracy来确定提前终止的epo
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2023-07-06 10:48:58
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先说下一般对原始数据的划分为什么分为训练集、验证集、测试集三个部分？train data的作用是训练模型，validation data的作用是对模型的超参数进行调节，为什么不直接在test data上对参数进行调节？因为如果在test data上来调节参数，那么随着训练的进行，我们的网络实际上就是在一点一点地向我们的test data过度拟合，导致最后得到的test data的指标参考
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2023-07-31 00:46:34
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BP神经网络理解及公式推导一、人工神经网络人工神经网络（ANN）是一种旨在模仿人脑结构及其功能的由多个非常简单的处理单元彼此按某种方式相互连接而形成的计算机系统，该系统靠其状态对外部输入信息的动态响应来处理信息 。神经网络是一种运算模型，由大量的节点(也可以说神经元)之间连接构成。每个节点代表一种特定的输出函数，称为激励函数或者激活函数。每两个节点间的连接都代表一个对于通过连接信号的加权值，称之为
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2023-07-05 20:44:04
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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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一.神经元模型如下图是深度学习（deep learning）中神经元的模型，神经元是进行计算的基本单元。 其中x1、x2 和x3为输入，+1为偏置 神经元进行计算的数学公式可表示为：上式中，F、w、b分别为激活函数，权重，偏置； 其中，激活函数F有多重，常用激活函数有sigmoid，Relu和tanh等二.BP神经网络2.1 BP神经网络原理BP神经网络的工作原理图如下所示： 最左侧为输入，输入的
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2023-08-04 11:12:26
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机器学习BP算法公式推导BP神经网络通过外界输入的数据，不断改变网络的连接权值，以使最后的输出结果不断的接近期望值。BP神经网络的本质是对各连接权值不断的动态调整，使期望值与输出值相差最小。 BP神经网络首先通过正向传播（输入数据－输入层－各隐藏层－输出层）求得输出数据。若输出数据与期望数值不符，则进行反向传播来调整参数。通过反向传播，以修正各层的连接权值。通过不断的“正向—反向”的迭代过程，使各
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2023-09-19 21:42:12
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利用BP神经网络进行函数拟合摘要关键词问题描述算法设计结果分析与讨论结论Python源代码 摘要数据拟合是在假设模型结构已知的条件下最优确定模型中未知参数使预测值与数据吻合度最高，本文选取线性项加激活函数组成一个非线性模型，利用神经网络算法最优确定模型中的未知参数，利用随机搜索的方式确定函数模型，从而达到很好的拟合效果关键词BP神经网络 随机搜索 随机重启 参数优化 数据拟合 RELU问题描述数
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2023-09-28 20:58:23
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作者：解琛 二、使用 BP 神经网络拟合多输入多输出曲线 二、使用 BP 神经网络拟合多输入多输出曲线列表中的数据是某地区20年公路运量数据，其中属性 人口数量、机动车数量 和 公路面积 作为输入，属性 公路客运量 和 公路货运量 作为输出。请用神经网络拟合此多输入多输出曲线。年份人口数量/万人机动车数量/万辆公路面积/万平米公路客运量/万人公路货运量/万吨199020.550.60.09512
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2023-08-31 20:26:40
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1. 偏差与方差：（1）欠拟合：假设这就是数据集，如果给这个数据集拟合一条直线，可能得到一个逻辑回归拟合，但它并不能很好地拟合该数据，这是高偏差（high bias）的情况，我们称为“欠拟合” （underfitting）。（2）过拟合：相反的如果我们拟合一个非常复杂的分类器，比如深度神经网络或含有隐藏单元的神经网络，可能就非常适用于这个数据集，但是这看起来也不是一种很好的拟合方式，分类器方差较高
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2023-10-30 22:59:23
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摘要：BP神经网络拟合目标函数，并添加高斯随机噪声，通过使用feedforwardnet函数构建BP神经网络进行函数拟合。通过调试设定的参数及所使用的训练函数，得出结论：BP神经网络可以较好地解决黑盒问题。且随着设定参数的提升及采用的训练函数的改变，会对BP神经网络的拟合效果造成较大的影响，因此要想得到较好的拟合效果，需要设定合适的训练参数及采用对应情况下的训练函数。1.1
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2023-07-06 20:27:28
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基于MATLAB的BP神经网络实现非线性函数拟合设计一、实验要求：重点是掌握BP神经网络的学习算法原理，掌握matlab工具箱设计BP神经网络拟合非线性模型的方法（m文件）；掌握在图形用户界面下设计BP神经网络拟合非线性模型的方法。设计前馈型网络，在区间[-4,4]上逼近函数。参考参数设置：1.1 输入变量和目标输出：indata=-4:0.1:4;
targetdata=0.35*(1-inda
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2023-07-06 20:26:58
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前言 本篇博客主要以神经网络拟合数据这个简单例子讲起，然后介绍网络的保存与读取，以及快速新建网络的方法。一、神经网络对数据进行拟合import torch
from matplotlib import pyplot as plt
import torch.nn.functional as F
# 自定义一个Net类，继承于torch.nn.Module类
# 这个神经网络的设计是只有一层隐含层
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2023-08-14 08:35:56
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用神经网络时间序列做预测，预测结果整体还好基本误差都非常小，但是偶尔的几个预测值的误差大的也离谱0.00002和0.30相差1.5W倍，这肯定是不行的，太不稳定。看看是不是忘记对数据进行归一化？没归一化的话，会导致数量级大的输入的权值占主导地位，弱化其他输入向量维的作用。如果不是归一化的原因，看看是不是网络结构有问题，例如改变隐层节点数、改变输入向量结构，或者干脆换种神经网络。bp神经网络遇到新的
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2023-07-05 20:41:09
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自己编写BP神经网络训练鸢尾花数据，训练误差震荡明显且不能收敛原因分析之前由于老师课程自己手工编写了BP神经网络，但是编写发现，我所写的代码在Mnist数据集上可以很好训练收敛（很早就写过BP），而在鸢尾花数据集就一直震荡，且不能收敛，很久都没有想通。后面在作另一个作业后终于发现了原因。个人猜想如下：本人的代码每次训练采用的一个样本，而鸢尾花数据集的特征维度只有4个，，每次训练一个样本，就很容易导
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2023-07-05 20:04:59
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