输入层到第一层的传递表示第一层到第二层的传递表示第二层到第三层的传递表示全过程传递表示代码 输入层到第一层的传递表示首先看输入层到第一层的第一个神经元的信号传递过程：可以用数学式子表示第一层的第一个神经元的值：如果用矩阵乘法运算，第一层的加权和可以表示成下面形式：考虑激活函数的话，也就是这样一个代码表示形式：其中A1就包含了第一层所有节点的加权值。加权值带入到激活函数里得到的Z1是下一层
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2024-02-07 10:19:34
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目录1-随机数生成2-三层网络拟合一个y = sinx3-三层网络拟合多个函数（y = sinx，y =cosx,y = x**2)训练注意事项步长设置代码样例样本设置、标签设置中间层设置方式 1-随机数生成np.random.normal()#正态分布随机数，也叫高斯分布，密度函数是几字形
np.random.uniform()#均匀分布随机数，密度函数是近似一条直线
np.random.ra
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2024-01-06 20:15:40
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tensorflow所构建的体系是清楚明了的，所以我们只需要在其提供的默认图上添加各种op，然后执行相应的op即可下面的这个例子将从拟合一维函数的角度对tensorflow编程进行一个简单的介绍1.编程思路在区间[-5, 5]内随机生成若干个点，作为函数的自变量采样点序列x，然后手动生成这个自变量序列所对应的函数值序列y，这个序列要加上噪声。# 首先生成x坐标数据
x = np.float32(n
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2024-01-11 12:12:11
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介绍深度学习中，神经网络是最基础的数据结构，本文想自己动手实现一个神经网络，并使用它来对mnist数据集做预测。 本文内容参考了大神塔里克拉希德的著作《Python神经网络编程》，有兴趣的读者可以在网上找到这本书，或联系笔者，笔者免费赠送。神经网络结构神经网络的结构想必大家都很熟悉了，看张图吧，这里除了输入层外，其他层每个节点都有激活函数，比如sigmoid或relu等。 这里，权重很重要，在神经
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2023-10-24 06:33:33
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一：构造三层的神经网络（一）初始化参数使用sigmoid激活函数。x为输入数据，大小（5*3），设定y为输出标签，尺寸为5*1三层结构的神经网络，隐藏层只有中间一层，设定第一层为L0，隐藏层(中间层)为L1,输出层为L定义L0输入层的大小为5X3,输入层与隐藏层的连接为权重参数W0，W0的大小为3X4,隐藏层的大小为5X4（因为这里是一个矩阵运算，5行3列的矩阵乘以3行4列的矩阵得到5行4列的矩阵
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2024-01-11 15:23:57
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要开始慢慢谢谢自己的博客，作为一个刚刚开始写博客的萌新，将自己的想法，学习内容总结变成文字进行输出。不管写得怎样，有时间都会坚持写下去。(#^.^#)有什么建议，欢迎指正。开始进入正题，上篇博客写了一个十分简单的三帧间差分法，其实存在很多的缺点的，会出现“空洞”现象，“双影”现象（物体轮廓太粗啦），不能提取区域物体的完整区域，只能提取轮廓，算法十分简单。好像走题了，还没讲我们的“猪脚“——BP神经
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2024-04-15 22:28:24
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1、神经网络ART1模型一、ART1模型概述自适应共振理论(Adaptive Resonance Theory)简称ART，是于1976年由美国Boston大学S.Grossberg提出来的。这一理论的显著特点是，充分利用了生物神经细胞之间自兴奋与侧抑制的动力学原理，让输入模式通过网络双向连接权的识别与比较，最后达到共振来完成对自身的记忆，并以同样的方法实现网络的回想。当提供给网络回想的是一个网络
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2023-10-31 21:51:40
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1.什么是神经网络 拟合函数是最简单的神经网络 这就是一个最小的神经元这是一个较为复杂的神经网络神经网络非常擅长于从X到Y映射函数2.用神经网络监督学习具体的例子：翻译软件中输入英文直接得到中文；无人驾驶技术中输入道路前方的图像直接得到各个车辆的位置；等等；接下来正式进入深度学习的基础学习对于二元分类问题来讲，给定一个输入特征向量 X ，它可能对应一张图片，你想识别这张图片识别
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2023-09-27 13:27:25
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第三章 神经网络上一章中我们学习了感知机，感知机的优势是即便对于复杂的函数，感知机也隐含着能够表示它的可能性，但是确定合适的、能够符合预期输入与输出的权重，需要人工进行，这是感知机的劣势所在。神经网络的出现解决了感知机的劣势。具体而言，神经网络的一个重要性质是它可以自动地从数据中学习权重参数。3.1神经网络的结构如图3-1所示，最左边的一列称为输入层，最右边的一列称为输出层，中间的一列称为中间层，
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2023-09-06 18:49:26
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1）人工神经网络的结构我们在这里介绍一个最简单的神经网络。这个简单的神经网络有三层结构：输入层，隐藏层，输出层。如下图所示（图片来自谷歌）顾名思义：在输入层，我们对神经网络输入变量；在隐藏层和输出层，我们进行计算并输出。在神经网络的隐藏层上，存在着依靠Activation function来进行运算的“神经元”。这些具体计算流程我们稍后一起讲。假设我们有一个由M个输入变量构成的向量，神经网络有N个
深度学习之BP神经网络31.原理1.1多层网络输入层多个输入节点分别以不同的权重输入到隐藏层之中，汇合后的数值再通过隐藏层或者输出到输出层，可以有多个不同的激活函数。1.2BP网络模型下图为一个三层的BP神经网络，X为输入层的输入向量，V是输入层输出到隐藏层的权值，Y为隐藏层的输出向量，W为隐藏层输出到输出层的权值，O为最后输出层的输出。 对于输出层，f代表激活函数，netk是隐藏层的输出乘以各自
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2023-11-08 22:44:16
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1，神经网络的概念：我们用一张图来了解一下吧！多层向前神经网络由以下部分组成： 输入层(input layer), 隐藏层 (hidden layers), 输入层 (output layers)补充：一般第一层是输入层，最后一层是输出层，其他的的都是中间层，而且我们数层次的时候不算第一层。 2，设计神经网络结构 2.1 使用
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2023-11-03 07:08:06
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我最近做深度学习在连续中文语音识别方向的应用的时候，根据一些论文和网上一些公开代码和模型结构，设计了一个神经网络的模型。但是在训练的时候，就首先遇到了很让人头疼的欠拟合问题。神经网络欠拟合的特征是，训练了很长时间，但是在训练集上，loss值仍然很大甚至与初始值没有太大区别，而且精确度也很低，几乎接近于0，在测试集上亦如此。且先不管模型结构配置的优劣，就欠拟合问题来说，需要从如下方面来着手。就我目前
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2024-01-23 23:16:33
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结果表明神经网络拥有一种*普遍性*（universality）。不过拿过来什么函数，我们都确信存在一个神经网络可以计算它。 而且，这个普遍性定理甚至在我们限制了神经网络只在输入层和输出层存在一个中间层的情况下成立。所以即使是很简单的网络架构都极其强大。 这个定理在使用神经网络的人群中非常著名。但是它为何正确却不被广泛地理解。现有的大多数的解释都具有很强的技术性。例如，最原始的论文使用了 Hah
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2023-12-13 09:27:09
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本文的目的是学习和掌握BP神经网络的原理及其学习算法。在MATLAB平台上编程构造一个3-3-1型的singmoid人工神经网络，并使用随机反向传播算法和成批反向传播算法来训练这个网络，这里设置不同的初始权值，研究算法的学习曲线和训练误差。有了以上的理论基础，最后将构造并训练一个3-3-4型的神经网络来分类4个等概率的三维数据集合。一、技术论述1.神经网络简述神经网络是一种可以适应复杂模型的非常灵
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2023-08-22 12:32:21
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深度学习入门之3层神经网络的实现 参考书籍：深度学习入门——基于pyhthon的理论与实现 文章目录深度学习入门之3层神经网络的实现前言一、3层神经网络是什么？二、符号约定三、层间信号传递1.第1层信号传递2.第2层信号传递3.第3层信号传递四、代码小结总结 前言对神经网络进行简单的python实现，以3层神经网络为对象，实现输入到输出的前向处理，利用numpy的多维数组，尽可能减少代码量完成神经
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2023-07-09 22:39:11
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神经网络是一种模拟人脑的神经网络，期望能够实现类人的人工智能机器学习技术。一、经典神经网络模型这个模型包含三个层次的神经网络，红色是输入层(3个输入单元)，绿色是输出层(2个单元)，紫色是隐藏层（4个单元）神经网络模型知识点：输入层和输出层的节点数一般是固定的，隐藏层可以自由设定神经网络结构图的拓扑与箭头代表预测过程数据的流向，和训练的数据流有一定的区别结构图的关键不是神经元(图中圆圈)，而是连
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2023-08-07 21:53:55
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目录一、从感知机到神经网络1.1 神经网络的例子1.2 激活函数 二、激活函数2.1 sigmoid函数2.2 ReLU函数三、多维数组的运算3.1 多维数组 3.2 神经网络的内积四、三层神经网络的实现4.1 各层之间的信号传递 4.2 代码实现编辑五、输出层的设计5.1 恒等函数和softmax()函数5.2 输出层神经元数量一、从感知机到神经网络1
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2023-11-20 02:02:14
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本文以实现逻辑回归为例，逻辑回归如图所示，只有一个神经元结点。1. 激活函数logistic回归的激活函数一般使用sigmoid(x),其他情况可以使用tanh(x),ReLU(x)或者泄露ReLU(x),激活函数内容可以参考：从零开始搭建神经网络(一)基础知识。这里以sigmoid(x)为例表达式如下：def sigmoid(z):
"""
sigmoid激活函数
:pa
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2023-10-04 09:40:36
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问题提出在前面 “深度学习代码实践（四）- 从0搭建一个神经网络：感知机与激活函数”的博文分享中，提到， 神经网络的本质是：通过参数与激活函数来拟合特征与目标之间的真实函数关系。单层网络只能做线性分类任务，两层神经网络可以无限逼近任意连续函数。这里提到的“用两层神经网络可以无限逼近任意连续函数”。 那么神经网络是不是真的能够逼近任何函数？我用 Tensorflow 做了一个实验， 以一个
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2024-04-26 10:26:44
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