自己的笔记 最经典的例子就是房价预测了。通过这个例子来记录下自己对深度学习的理解。（如果理解有误，欢迎指正） 1.房价预测 假设房价只由房子的大小决定，这里用x表示，而房子的价格用y表示。（前提我们有一些数据（x，y））在坐标轴上描点，如下图，我们需要做的就是找出一条直线以使点尽量在直线上。 直线的方程为y=ax+b，在这里，我们把它写成y=wx+b，在我们已知x和y的情况下，我们要求的就是参数w
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2023-11-02 07:41:35
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神经网络基本概念 神经网络中最基本的成分是神经元模型，如果某神经元的电位超过了一个阈值 ，那么它就会被激活，即 “兴奋” 起来，向其他神经元发送信号。这就是一直沿用至今的 “M-P 神经元模型”。 神经元接收到来自n个其他神经元传递过来的输入信号，这些输入信号通过带权重的连接进行传递，神经元接收到的总输入值将与神经元的阈值进行比较，然后通过激活函数处理以产生神经元的输出。阶跃函数具有不连续、不光滑
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2023-11-02 06:13:57
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人工神经网络是一个数学模型，旨在模拟人脑的神经系统对复杂信息的处理机制，其网络结构是对人脑神经元网络的抽象，两者有很多相似之处。当然 ANN 还远没有达到模拟人脑的地步，但其效果也让人眼前一亮。 1. 人工神经元结构 人工神经元是一个多输入单输出的信息处理单元，是对生物神经元的建模。建模方式可以有很多种，不同的建模方式就意味着不同的人工神经元结构。 &n
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2023-08-09 16:26:11
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人工智能的底层模型是"神经网络"（neural network）。许多复杂的应用（比如模式识别、自动控制）和高级模型（比如深度学习）都基于它。学习人工智能，一定是从它开始。什么是神经网络呢？网上似乎缺乏通俗的解释。前两天，我读到 Michael Nielsen 的开源教材《神经网络与深度学习》（Neural Networks and Deep Learning），意外发现里面的解释非常好懂。下面，
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2023-11-03 22:17:52
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题目地址：https://www.acwing.com/problem/content/479/人工神经网络（Artificial Neural Network）是一种新兴的具有自我学习能力的计算系统，在模式识别、函数逼近及贷款风险评估等诸多领域有广泛的应用。对神经网络的研究一直是当今的热门方向，兰兰同学在自学了一本神经网络的入门书籍后，提出了一个简化模型，他希望你能帮助他用程序检验这个神经网络模
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2023-10-19 10:39:18
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1.循环神经网络的介绍1.1 为什么有了神经网络还要有循环神经网络？在普通的神经网络中 ，信息的传递是单向的，这种限制虽然使网络变得更容易学习，但也在一定程度上减弱了神经网络模型的能力。特别是在很多现实任务中，网络的输出不仅和当前的输入有关，也和过去一段时间的输出有关。此外，普通的网络难以处理时序数据，比如，视频，语言，文本等。时序数据的长度一般是不固定的，而前馈神经网络的输入和输出一般都是固定的
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2023-09-04 15:41:44
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文章目录前言一、结构展示1、VGG16图形化2、VGG表格化二、结构学习1、特点2、VGG16模型详解三、感受野四、python代码 前言VGGNet是牛津大学视觉几何组(Visual Geometry Group)提出的模型，该模型在2014ImageNet图像分类与定位挑战赛 ILSVRC-2014中取得在分类任务第二，定位任务第一的优异成绩。VGGNet突出的贡献是证明了很小的卷积，通过增
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2023-08-11 16:42:03
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神经网络的定义 把神经元模拟成一个逻辑单元，在神经网络的模型中，神经元收到来自n个其他神经元传递过来的输入信号，这些输入信号通过带权重的连接进行传递，神经元收到的总输入值将与神经元的阈值进行比较，然后通过激活函数（activation funciton）处理以产生神经元的输出。把许多个这样的神经元按一定的层次结构连接起来，就得到了神经网络。 一个神经元可以看成包含两个部分，一个
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2023-12-13 14:12:11
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神经网络简介神经网络中最基本的成分是神经元(neuron)模型,在生物神经网络中,每个神经元与其他神经元相连,当它“兴奋”时，就会向相连的神经元发送化学物质,从而改变这些神经元内的电位;如果某神经元的电位超过了一个“阈值”(threshold), 那么它就会被激活,即“兴奋”起来,向其他神经元发送化学物质. 类似的“M-P 神经元模型”，在这个模型中，神经元接收到来自n个其他神经元传递过来的输入信
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2023-12-16 02:29:11
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BP神经网络中神经元阈值是什么意思谷歌人工智能写作项目：神经网络伪原创神经网络中的权值和阈值什么意思神经网络里的阈值是什么意思BP神经网络中为什么设置阈值？神经网络算法中权值W和阈值的定义是什么？神经网络中阈值的作用A=f(wp+b),b是阈值！b使得激活函数的图形具有可以左右移动而增加了解决问题的可能性。（也就是说，阈值不动或者不设置阈值，也是没有问题的，但是有了动态的阈值，那么学习得更快，效果
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2023-07-11 20:08:44
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一、神经元神经元是神经网络算法的基本单位，其本质是一种函数，接受外部刺激并根据输入产生对应的输出神经元的内部结构可以看作线性函数和激活函数的组合，线性函数运算结果传递给激活函数，最终产生该神经元的输出结果典型的神经元有 感知器 和 S 型神经元1.1 感知器感知器有时也被称之为感知机，是一种人工神经网络；被视为一种形式最简单的前向是人工神经网络，感知器是一种二元线性分类器，主要用于求解分类问题感知
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2023-11-10 14:37:41
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网络偏置的作用和意义1、Bias称为偏置或者阈值，偏置项的大小决定了网络产生正激励的程度； 2、偏置不需要正则化，否则会导致欠拟合，偏差上升，学习能力下降损失函数（Loss Function）损失”就是所有样本的“误差”的总和，亦即（m为样本数）：作用：计算神经网络每次迭代的前向计算结果与真实值的差距，从而指导下一步的训练向正确的方向进行。 损失函数越大，说明该分类器在真实标签上的分类概率越小，性
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2023-09-21 10:53:10
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神经网络算法是由多个神经元组成的算法网络。每一个神经元的作用是这样的：
输入是多个值，输出是一个值。
其会先将多个输入值线性组合，然后把线性组合得到的值进行非线性的映射（要求映射函数可微，因为在反向传播时需要其可导），如常见的非线性映射函数为Sigmoid函数：神经网络是多层的，每一层有多个神经元，上一层神经元的输出作为下一层每个神经元的一个输入。反向传播算法：输出层的神经元的输出和实际值有一定误
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2018-12-23 00:30:00
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5.1 神经元模型基本概念 神经元(neuron)模型是神经网络最基本的成分 阈值(threshold)，亦称biasM-P神经元模型图解激活函数(activation function)
理想中的激活函数：阶跃函数 将输入映射为输出值"0"或"1"典型的激活函数：Sigmoid函数(挤压函数 squashing function) 将可能在激活范围内变化的输入值挤压到(0,1)输出值范
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2024-05-09 12:05:03
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在前面，我们分别使用逻辑回归和 softmax 回归实现了对鸢尾花数据集的分类，逻辑回归能够实现线性二分类的任务，他其实就是最简单的神经网络——感知机。 而softmax回归则实现的是多分类任务，它也可以看做是输出层有多个神经元的单层神经网络。 下面，使用神经网络的思想来实现对鸢尾花数据集的分类，这个程序的实现过程和 softmax 回归几乎是完全一样的。在使用神经网络来解决分类问题时，首先，要设
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2023-09-02 00:00:30
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文章目录前言一、算法思想二、算法详解1.阈值检测2.等待波形稳定3.FIR滤波、存入缓存区4.检测PPG信号与阈值曲线的交点5.心率计算三、实际测试1.静止测试2.动态测试四、总结五、获取工程源码 前言本章介绍PPG信号的心率计算方法——时域法。基本思想是计算动态阈值曲线，利用波形与曲线相交来确定PPG信号的周期。一、算法思想如下图，当PPG波形在相同的位置两次经过动态阈值曲线的交点时，这段时间
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2023-11-01 15:46:15
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第0节、引例 本文以Fisher的Iris数据集作为神经网络程序的测试数据集。Iris数据集可以在http://en.wikipedia.org/wiki/Iris_flower_data_set 找到。这里简要介绍一下Iris数据集：有一批Iris花，已知这批Iris花可分为3个品种，现需要对其进行分
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2023-08-23 16:58:01
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文献： Brain-Based Devices BY JASON G. FLEISCHER AND GERALD M. EDELMAN当前对大脑各个部分功能的研究有很多，但是对大脑全局系统可以实现的功能（global picture）研究较少，例如学习和记忆功能一种理论上的方法：synthetic neural modeling.神经系统并非孤立地起作用。身体暴露在环境中，只有当神经系统与身体交互
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2023-12-15 19:39:11
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错觉深度神经网络“容易收敛到局部最优”，很可能是一种想象，实际情况是，我们可能从来没有找到过“局部最优”，更别说全局最优了。很多人都有一种看法，就是“局部最优是神经网络优化的主要难点”。这来源于一维优化问题的直观想象。在单变量的情形下，优化问题最直观的困难就是有很多局部极值，如：人们直观的想象，高维的时候这样的局部极值会更多，指数级的增加，于是优化到全局最优就更难了。然而单变量到多变量一个重要差异
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2024-04-19 06:23:58
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一、前言反向传播算法（back propagation，简称BP模型）是1986年由Rumelhart和McClelland为首的科学家提出的概念，是一种按照误差逆向传播算法训练的多层前馈神经网络，是目前应用最广泛的神经网络。 误差反向传播算法系统解决了多层神经网络隐含层连接权学习问题，人们把采用这种算法进行误差校正的多层前馈网络称为BP网。BP神经网络具有任意复杂的模式分类能力和优良的多维函数映
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2023-07-04 12:58:13
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