1.1 static_cast可以在一个方向上实现隐式转换，在另一个方向上实现静态转换。其适用于单隐和双隐两种情况。 双隐 双隐即两边都可以直接进行隐式转换，适用于一般类型的数据转换（如int, float, double, long等数据类型之间的转换）单隐 单隐即只能在一个方向上进行隐式转换，在另一个方向上只能实现静态转换。（如void* 和指针之间的转换，任意
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2024-01-08 19:00:36
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“ 本篇主要介绍从零开始搭建一个具有单隐藏层的神经网络结构” 在笔记1中我们搭建了一个不含隐藏层的简单神经网络模型，本节我们将搭建一个包含单个隐藏层的神经网络模型，神经网络模型搭建的基本思路如下：定义网络结构（指定输入层、隐藏层和输出层的大小）初始化模型参数循环操作：执行前向传播、计算损失、执行反向传播、权
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2024-01-10 18:32:17
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第一课_第三周学习笔记
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2021-08-07 12:34:00
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TensorFlow基础入门(五)--单隐层与双隐层的神经网络结构
原创
2021-07-19 11:04:08
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应朋友之请写了一份python实现单隐层BP Ann model的code，好久没写博客，就顺便发上来。这篇代码比较干净利落，比较纯粹的描述了Ann的基本原理，初学机器学习的同学可以参考。模型中几个比较重要的参数：1.学习率学习率是影响模型收敛的重要因素，一般来说要根据具体场景灵活调整，过高的学习率会使得函数快速发散。2.隐元数量一般来说，增加隐层中神经元的数量比直接增加隐层更加有效，这也是单隐层
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原创
2015-07-28 11:04:37
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实验要求：•实现10以内的非负双精度浮点数加法，例如输入4.99和5.70，能够预测输出为10.69•使用Gprof测试代码热度代码框架•随机初始化1000对数值在0~10之间的浮点数，保存在二维数组a[1000][2]中。•计算各对浮点数的相加结果，保存在数组b[1000]中，即b[0] = a[0][0] + a[0][1]，以此类推。数组a、b即可作为网络的训练样本。•定义浮点数组w、v分别
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2023-08-08 11:35:22
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摘要 对于但一隐层ReLU神经网络，我们展示在每个可微区间内都是全局极小值，这些局部极小是否唯一可微，取决于数据
原创
2022-12-19 18:47:16
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前面讲过，使用梯度下降的方法，要不断的修改k、b两个参数值，使最终的误差达到最小。神经网络可不只k、b两个参数，事实上，网络的每条连接线上都有一个权重参数，如何有效的修改这些参数，使误差最小化，成为一个很棘手的问题。从人工神经网络诞生的60年代，人们就一直在不断尝试各种方法来解决这个问题。直到80年代，误差反向传播算法(BP算法)的提出，才提供了真正有效的解决方案，使神经网络的研究绝处逢生。BP算
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2023-08-24 15:17:38
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tensorflow提供了大量的矩阵运算函数，可以利用这些函数和tensorflow自身的机制实现神经网络，这里我们实现了一个单隐层的神经网络。1.首先定义用于训练神经网络的训练数据集xdata=np.linspace(-1,1,300)[:,np.newaxis]
noise=np.random.normal(0,0.05,xdata.shape)
ydata=np.square(xdata)-
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2023-12-15 05:13:39
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终于记起账号系列，接上篇。1.神经网络表示输入层 ：通过输入层输入数据。隐藏层 ：通过隐藏的中间层对输入数据进行训练，训练过程中中间节点的真正数值无法通过训练集看到。输出层 ：输出模型的预测值。2.符号约束网络层数 ：等于隐藏层加输出层数的和，如上图为一个双层神经网络。（注意：不算入输入层）不同层数据 ：采用表示第i层的计算后数据。对于隐藏层而言，指的是该层经过激活后的数据；对于输入层，用表示。同
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2024-01-15 09:45:47
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问题神经网络中隐层有确切的含义吗？还是说神经网络的内部结构只能是黑盒，我们无从得知自己训练的每一个隐层节点权重的确切含义呢。一层隐层网络就是一层特征层次，每一个神经元可以类似看作一个特征属性。先解释一层隐层网络就是一层特征层次这一点，有一点拗口。这在传统的神经网络中还不是很明显，在CNN中尤为明显。要明白这一点，首先得理解感受野。感受野是指CNN卷积核在卷积过程中关注的区域，比如第一层5×5的卷积
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2023-10-25 23:26:55
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深度学习笔记------神经网络神经网络层级结构多层模型激活函数ReLU函数Sigmoid函数Tanh函数模型计算正向传播反向传播衰减与爆炸参数初始化小结 神经网络与生物学中的神经网络相似，其是一个网状的结构，其组成的基本单元是一个个的神经元模型，这些小的单元模型可以处理传入的部分数据，并根据相应的结果来产生相应数据与信号，配合其它的神经元模型协同工作。层级结构除此之外，这里的神经网络是一个层级
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2023-07-04 11:44:33
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补充资料：Hopfield神经网络模型Hopfield神经网络模型Hopfield neural network model收敛于稳定状态或Han加Ing距离小于2的极限环。 上述结论保证了神经网络并行计算的收敛性。 连续氏pfield神经网络中，各个神经元状态取值是连续的，由于离散H6pfield神经网络中的神经元与生物神经元的主要差异是:①生物神经元的I/O关系是连续的;②生物神经元由于存在时
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2023-08-14 14:02:55
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在学习了吴恩达老师的单隐层神经网络之后,用python编写了一个单隐层神经网络（github链接）在实际应用发现神经网络的参数很多，之间存在耦合关系，在这里总结一些自己的经验。测试样例首先说一下自己的测试样例。我的测试样例有两组，都是二分类问题。第一组，由中心在（1,1）和（2,2），方差都为0.4的正态分布构成，每个分布都有100个采样点，中心在（1,1)的采样点标记为0，中心在（2,2）标记为
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2023-08-22 11:51:02
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学习目标运用Numpy搭建多层深度神经网络实现图像二分类问题。还是之前的“cat”“not_a_cat”分类问题，这次试试L层神经网络的效果。笔记1.L层神经网络模型L层神经网络架构如上图所示，构建L层神经网络模型同样需要经过“参数初始化——正向传播——计算损失——反向传播——更新参数”的过程。与单隐藏层神经网络不同的是，L层神经网络具有L-1个隐藏层。该模型的超参数为：layers_dims，l
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2023-08-08 11:35:46
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文章目录9.4. 双向循环神经网络9.4.1. 隐马尔可夫模型中的动态规划9.4.2. 双向模型9.4.2.1. 定义9.4.2.2. 模型的计算代价及其应用9.4.3. 双向循环神经网络的错误应用9.4.4. 小结 9.4. 双向循环神经网络9.4.1. 隐马尔可夫模型中的动态规划们想用概率图模型来解决这个问题， 可以设计一个隐变量模型： 在任意时间步，假设存在某个隐变量， 通过概率控制我们观
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2024-01-29 00:39:54
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神经网络故名思议是由人的神经系统启发而得来的一种模型。神经网络可以用来做分类和回归等任务，其具有很好的非线性拟合能力。接下来我们就来详细介绍一下但隐层前馈神经网络。首先我们来看一下神经元的数学模型，如下图所示：可以看到为输入信号，而神经元最终输出为，由此我们可以看到，单个神经元是多输入单输出的。但是从上图我们可以看到，有输入到输出中间还经历了一些步骤，这些步骤在神经网络中是非常关键的，因为正是有了
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2023-08-14 13:56:04
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在这个博文中，我们将探讨如何使用 jQuery 的 `find` 方法获取非隐层元素。
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### 环境准备
在开始之前，我们需要确保我们的环境适用于这项技术。jQuery 是一个跨平台的 JavaScript 库，广泛用于简化 HTML 文档操作，因此我们需要检查我们的技术栈是否兼容。
```bash
# 安装 jQuery
npm install jquery
```
```ba
一、网络层keras的层主要包括：常用层（Core）、卷积层（Convolutional）、池化层（Pooling）、局部连接层、递归层（Recurrent）、嵌入层（ Embedding）、高级激活层、规范层、噪声层、包装层，当然也可以编写自己的层。对于层的操作layer.get_weights() #返回该层的权重（numpy array）
layer.set_weights(weights)
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2023-12-19 17:10:46
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## 一、n层神经网络有几个隐层？
神经网络是一种机器学习算法，它模仿人脑的神经元网络来解决问题。在神经网络中，数据流经过一系列的层，每一层都包含一组神经元。其中，输入层接受输入数据，输出层产生最终的输出结果。而在输入层和输出层之间的层被称为隐层。那么，n层神经网络中到底有几个隐层呢？
简单来说，n层神经网络中的隐层数量是n-2。这是因为在神经网络中，输入层和输出层不计算在内，只有中间的层被称
原创
2023-09-05 16:06:16
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