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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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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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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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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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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2015-07-28 11:04:37
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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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“ 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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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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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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第一课_第三周学习笔记
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2021-08-07 12:34:00
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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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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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一， 隐层数 一般认为，增加隐层数可以降低网络误差（也有文献认为不一定能有效降低），提高精度，但也使网络复杂化，从而增加了网络的训练时间和出现“过拟合”的倾向。一般来讲应设计神经网络应优先考虑3层网络（即有1个隐层）。一般地，靠增加隐层节点数来获得较低的误差，其训练效果要比增加隐层数更容易实现。对于没有隐层的神经
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2023-10-30 23:08:57
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深度学习——反向传播(BP)算法1、BP算法引入1.1 网络基本结构在之前的文章深度学习——神经网络前向传播与反向求导过程中，我们简单的构建了一个简单的神经网络，描述了其前向传播过程和反向求导的过程。之前的描述的网络结构十分简单，仅仅包含一层的输入层，一层的隐藏层和一层的输出层，并且输出层是一个标量的输出。通常情况下，一个完整的神经网络是要包含多层隐藏层的。下面，我们就具体来展示一下。 上图是具有
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2023-07-04 11:44:43
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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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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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一、浅层神经网络1. 神经网络的表示单隐藏层神经网络是典型的浅层神经网络，两层神经网络，从隐藏层开始到输出层的层数是神经网络的总层数x表示神经网络的输入层后续的是隐藏层，第l层的权重维度的行等于l层神经元的个数，列等于层神经元的个数；第层常数项维度的行等于层神经元的个数，列始终为1隐藏层会有激活函数最后一层是输出层，产出预测值 向量化：&
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2023-08-27 18:26:14
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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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PS：梯度下降法（Gradient Descent）是神经网络的核心方法，用于更新神经元之间的权重，以及每一层的偏置；反向传播算法（Back-Propagation Algorithm）则是一种快速计算梯度的算法，将梯度反向传播回去，从而能够使得梯度下降法得到有效的应用。一、神经网络表示竖向堆叠起来的输入特征被称作神经网络的输入层（the input layer）。神经网络的隐藏层（a hidde
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2023-09-18 15:05:46
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概述神经网络结构由输入层，隐藏层和输出层构成，神经网络中的每一个结点都与上一层所有的结点都有连接，我们称之为全连接，如下图 在图中的神经网络中，原始的输入数据，通过第一层隐含层的计算得出的输出数据，会传到第二层隐含层。而第二层的输出，又会作为输出层的输入数据。向前传播计算出输入层数据传输到隐藏层:由下图可知我们可以计算出隐藏层的第一个神经元的值： 其中为激活函数由下图可知我们可以计算出隐藏层的
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2023-07-05 21:19:15
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