对于神经网络来讲，训练的过程是在更新网络权重和偏重的值，采取的方法有梯度下降、牛顿法等。由于深度学习通常有较多的网络层数，参数较多，而且二阶的优化算法本身就非常消耗内存，因此，实际应用中，梯度下降运用较多。梯度下降更新模型参数的公式： 式子中的代表网络中的某一个需要训练的权重参数，K代表第K次迭代，代表学习率/步长。注意，每一层网络的参数的学习率可以不同。表示损失函数对该权重的梯度。注意
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2024-04-21 09:31:02
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一、Tensorflow入门1、计算图：每一个计算都是计算图上的一个结点，而节点之间的边描述了计算之间的依赖关系。支持通过tf.Graph生成新的计算图，不同计算图上的张量和运算不会共享。Tensorflow会自动生成一个默认的计算图，如果没有特殊指定，运算会自动加入这个计算图中。import tensorflow as tf
def BP_NeuralNetwork():
g = tf
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2023-12-14 19:25:16
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MNIST手写识别系列——BP算法这次想使用的是BP算法来进行求解。关于BP算法的求解，我强烈推荐这篇博文曾梓华——一文详解神经网络 BP 算法原理及 Python 实现详细推导可以仔细看博文，我这里只是列出几个重要的公式，下面代码讲解会用到。 这个公式是神经元输出值a的计算公式。其中w是权重，b是偏置，f函数采用的是sigmoid激活函数。 这个是均方误差，我们逆向反馈的目标就是让E函数的值尽可
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2024-03-30 09:00:31
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参数的更新有许多方法;1.Vanilla update 最简单的更新形式。假定x是参数矢量，dx是梯度。更新形式为:# Vanilla update
x+=-leaning_rate*dx其中learning_rate是学习率。2Mumentum update 在深度网络中，通常能够得到更好的收敛速率。这种更新方法来源于优化问题的物理学上的观点。特别的，损失函数可以解释为山丘的高（也可以说成是
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2024-05-30 09:44:55
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一、原理1 概括构造一个神经网络含有两个输入，两个隐含层神经元，两个输出神经元。隐藏层和输出元包括权重和偏置。其结构如下： 设置输入和输出数据为和，并为神经元初始化参数，包括权重和偏置。 BP神经网络的目标是优化权重，使神经网络学会如何正确地将任意输入映射到输出。以输入0.05和0.1，输出0.01和0.99为训练集进行测试。2 前项传播将输入层的0.05和0.10输入到隐藏层，通过初始化的权重和
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2023-07-05 17:01:26
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集成学习二: Boosting目录集成学习二: Boosting引言AdaboostAdaboost 算法前向分步算法前向分步算法Boosting Tree回归树提升回归树Gradient Boosting引言集成学习,的第二种方式称为Boosting. 不同于bagging的民主投票制, 其采用的是"精英"投票制.也即不同的分类器具有不同的权重, 显然,分类效果好的分类器权重会更大些,反之,权重
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2024-05-26 17:09:25
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一，介绍神经网络有多种，包括：反向传播神经网络（BP神经网络）、径向基函数神经网络（RBF神经网络）、竞争型学习神经网络（ART神经网络）等。神经网络可以分为三个部分：输入层、隐藏层、输出层。其中隐藏层根据需要可以有多层。在这里，我们主要介绍BP神经网络，一种最常用的神经网络。其思想是根据输入层数据加上权值进行计算获得输出层结果，再根据输出层结果和实际结果比较，调整权值，直到权值调整到输出结果符合
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2023-10-12 19:04:53
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反向传播说白了根据根据J（损失函数)的公式对W和b求偏导，也就是求梯度。因为我们需要用梯度下降法来对参数进行更新，而更新就需要梯度。**目前优化神经网络的方法都是基于反向传播的思想，即根据损失函数计算的误差通过梯度反向传播的方式，指导深度网络权值的更新优化。**这样做是有一定原因的，首先，深层网络由许多非线性层堆叠而来，每一层非线性层都可以视为是一个非线性函数 f(x) f(x)f(x)(非线性来
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2024-07-08 04:46:39
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反向传播（BPN）算法是神经网络中研究最多、使用最多的算法之一，它用于将输出层中的误差传播到隐藏层的神经元，然后用于更新权重。学习 BPN 算法可以分成以下两个过程：正向传播：输入被馈送到网络，信号从输入层通过隐藏层传播到输出层。在输出层，计算误差和损失函数。反向传播：在反向传播中，首先计算输出层神经元损失函数的梯度，然后计算隐藏层神经元损失函数的梯度。接下来用梯度更新权重。这两个过程重复迭代直到
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2024-03-08 14:13:03
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反向传播算法在神经网络中站很大的地位,大多数神经网络都能用反向传播算法进行训练,但不少初学者不容易弄懂其中的具体公式(比如说我),所以讲解公式很有必要(这里不讲前向传播,可自行寻找相关信息)首先先规定一些宏:LS:神经网络的层数
NF(n):神经网络第n层的神经元个数
BF(n,a):神经网络第n层第a个神经元的偏置(输入层没有偏置)
WF(n,a,p):神经网络第n层第a个神经元的第p个权重(输
现在有网站的朋友们都必定知道“网站权重”这个名词，但真正知道网站权重的来源及价值的站长并不多。乃至是很多老网站，为了提高“权重值”而去做很多的作弊行业。本文要点深入的分享，什么是网站权重，网站权重究竟对SEO有何价值和帮助。 网站权重流量图1，权重来源网站的权重究竟是怎样来的？你必定不知道吧，无忧博客来具体为我们解读：所谓网站权重是第三方对网站的一个打分，主要依据是网站
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2024-04-12 11:23:06
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1. 多层神经网络存在的问题 常用的神经网络模型, 一般只包含输入层, 输出层和一个隐藏层： 理论上来说, 隐藏层越多, 模型的表达能力应该越强。但是, 当隐藏层数多于一层时, 如果我们使用随机值来初始化权重, 使用梯度下降来优化参数就会出现许多问题[1]:如果初始权重值设置的过大, 则训练过程中权重值会落
首先说明：在caffe/include/caffe中的 filer.hpp文件中有它的源文件，如果想看，可以看看哦，反正我是不想看，代码细节吧，现在不想知道太多，有个宏观的idea就可以啦，如果想看代码的具体的话，可以看：，写的还是很不错的（不过有的地方的备注不对，不知道改过来了没）。 文件 filler.hpp提供了7种权值初始化的方法，分别为：常量初始化（constant）、高斯分布初始化（
简介Adaboost算法是一种提升方法，将多个弱分类器，组合成强分类器。 AdaBoost，是英文”Adaptive Boosting“（自适应增强）的缩写，由Yoav Freund和Robert Schapire在1995年提出。 它的自适应在于：前一个弱分类器分错的样本的权值（样本对应的权值）会得到加强，权值更新后的样本再次被用来训练下一个新的弱分类器。在每轮训练中，用总体（样本总体）训练
文章目录1 常规粒子滤波存在的问题1.1 重要性函数选择问题1.2 粒子退化问题1.3 计算效率问题2 粒子滤波的一些改进方法2.1 无迹粒子滤波方法2.2 进化粒子滤波方法2.3 辅助采样-重采样方法2.4 规则化采样方法2.5 自适应粒子滤波方法 1 常规粒子滤波存在的问题粒子滤波方法通过蒙特卡洛模拟实现递推贝叶斯公式。 核心思想：利用一系列随机样本的加权和来表示所需的后验概率密度，得到状态
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2024-09-29 22:00:52
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# BP神经网络反向传播权重和偏置的更新方案
## 问题描述
假设我们要训练一个神经网络来解决一个二分类问题，其中输入层有2个神经元，隐藏层有3个神经元，输出层有1个神经元。我们使用BP神经网络进行训练时，需要根据反向传播算法来更新网络中的权重和偏置。
## 解决方案
### 神经网络结构
首先，我们需要定义神经网络的结构，包括输入层、隐藏层和输出层的神经元数量。
```python
inp
原创
2023-11-27 06:04:59
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权重更新优化器总结在上吴恩达的深度学习课程时，学习了很多权重更新的方式，但当时学习的时候比较蒙，可能当时理解了，后面又忘了为什么这么用。这两天又看到一些资料，正好整理总结一下。 我们先计算一下反向传播的公式，具体详细过程就不再讲解了/ 以上图为例，现在我们更新权重,更新公式如下所示：在实际训练时数据集的量是非常庞大的，我们不能保证数据一次性全部载入内存，因此只能分批次训练。如果使用整个样本集进行训
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2023-11-26 08:05:27
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文章目录相关介绍SGD: Stochastic Gradient DescentTG简单加入L1范数简单截断法梯度截断法FOBOS: Forward Backward Splitting[^4]RDA: Regularized dual averaging[^5]FTRL: Follow-the-Regularized-Leader总结 相关介绍SGD: Stochastic Gradient
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2024-04-26 10:45:58
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反向传播如何让多层神经网络学习呢？我们已了解了使用梯度下降来更新权重，反向传播算法则是它的一个延伸。以一个两层神经网络为例，可以使用链式法则计算输入层-隐藏层间权重的误差。要使用梯度下降法更新隐藏层的权重，你需要知道各隐藏层节点的误差对最终输出的影响。每层的输出是由两层间的权重决定的，两层之间产生的误差，按权重缩放后在网络中向前传播。既然我们知道输出误差，便可以用权重来反向传播到隐藏层。例如，输出
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2024-05-10 18:54:39
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反向传播是人工神经网络中的一个重要算法，这个方法可以对网络中所有权重计算损失函数的梯度，然后这个梯度会反馈给最优化方法，用来更新权值以最小化损失函数。反向传播算法的原理我们先直观的看一下反向传播的原理，假设有一个网络： 这是一个三层的神经网络，我们以这个网络为例子，展示下BP算法的过程。 其中，每个神经元有两个单元，第一个单元是对其输入信号和对应的权重的乘积求和，第二单元就是激活函数，它的输出就是
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2023-11-27 09:54:44
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