3.1 过拟合、欠拟合及解决方案训练误差（training error）：模型在训练数据集上表现出的误差；泛化误差（generalization error）：模型在任意一个测试数据样本上表现出的误差的期望；（泛化样本是指除训练样本之外的all）验证集：用于调参过拟合、欠拟合如下图所示：L2范数正则化（regularization）：在模型原损失函数加上L2范数惩罚项（权重参数W中每个元素平方和与
多层神经网络详细推导公式点击这里：多层神经网络（正向传播、反向传播）公式推导。希望静心下来认真看公式推导，然后可以尝试自己实现代码。数据集用的还是单个神经元实验中的糖尿病数据集。Numpy实现简单神经元进行逻辑回归对糖尿病数据集二分类。请务必认真看推导公式，我一开始也仅仅是看了神经网络的构成关系，然后按自己的理解去推导正向传播和反向传播过程，然后觉得自己的推导应该没问题，出于对自己的信任便按照自己
简单来说，欠拟合是指模型在训练集、验证集和测试集上均表现不佳的情况；过拟合是指模型在训练集上表现很好，到了验证和测试阶段就大不如意了，即模型的泛化能力很差。欠拟合和过拟合一直是机器学习训练中的难题，在进行模型训练的时候往往要对这二者进行权衡，使得模型不仅在训练集上表现良好，在验证集以及测试集上也要有出色的预测能力。下面对解决欠拟合和过拟合的一般方法作一总结，说明大致的处理方向，具体应用还得结合实际
利用BP神经网络进行函数拟合摘要关键词问题描述算法设计结果分析与讨论结论Python源代码 摘要数据拟合是在假设模型结构已知的条件下最优确定模型中未知参数使预测值与数据吻合度最高，本文选取线性项加激活函数组成一个非线性模型，利用神经网络算法最优确定模型中的未知参数，利用随机搜索的方式确定函数模型，从而达到很好的拟合效果关键词BP神经网络 随机搜索 随机重启 参数优化 数据拟合 RELU问题描述数
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2023-09-28 20:58:23
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目录解决过拟合的方法（如CNN）：1.数据增强2.丢弃（Drop out）：3.L1/L2 Regularization4.使用Batch_Normalization5.早停法 （Early Stopping）：其他 解决过拟合的方法（如CNN）：过拟合Overfitting问题是CNN模型经常遇到的问题，整理一下常用的解决方法。。1.数据增强解决过拟合最直接的办法就是获取和使用更多的数据集，让
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2023-08-12 17:04:45
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1 卷积神经网络卷积神经网络（Convolutional Neural Network,CNN），在此简单的介绍一下 自己的理解。卷积神经网络与普通神经网络的区别在于：卷积神经网络比神经网络多包含了一个由卷积层和子采样层构成的特征抽取器。在卷积神经网络的卷积层中，一个神经元只与部分邻层神经元连接。在CNN的一个卷积层中，通常包含若干个特征平面(featureMap)，每个特征平面由一些矩形排列的的
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2023-10-19 21:07:41
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1.过拟合和欠拟合过拟合是指在验证数据上模型的准确性将达到峰值，然后停滞或开始下降。过度拟合训练数据。学习如何应对过度拟合非常重要。尽管通常可以在训练集上达到高精度，但是我们真正想要的是开发能够很好地推广到测试集（或之前未见的数据）的模型。如下图： 欠拟合是指模型仍有改进空间，如果模型不够强大，模型过于规范化，或者仅仅是没有经过足够长时间的训练。而在机器学习过程中经常面对和需要解决的是
第一：过拟合来源。关于过拟合是源于模型对于数据的适配性的问题。如果模型容易拟合比较震荡的函数而且数据的随机误差比较大，这个时候就容易发生过拟合现象,也导致了泛化性能不好。泛化性能差就是说在训练集上效果好但是在测试集上效果差。但是泛化性能差有很多可能：1.数据量不够，不足以拟合完整的模型。2.训练集和测试集事实上处于不同的区域，可以去检查训练集任意一点和测试集数据任意一点之间的交叉平均距离，以及训练
一、多层神经网络（为什么可以解决多种问题）多层神经网络：在输入和输出层上有隐含层，可以克服单层神经网络的限制处理非线性分离问题多层有更大的区分度，多条线去拟合第三个图中，每一个方块对应第二个图中神经网络，即有两个隐含层。 二、Feedforward Neural Networks1、FF NN模型选择sigmoid函数作为激活函数的原因是其处处可导。 多层神经网络的
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2023-05-22 13:49:02
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BP神经网络的非线性曲线拟合和预测（未完）曲线拟合常用到polyfit(多项式拟合函数)、lsqcurvefit(非线性拟合函数)、BP神经网络 其中lsqcurvefit需要特定的函数表达式而BP神经网络不要 曲线拟合有个好用的软件 1stopt1.简单实例根据已知工资数值来预测工资走向P=[566 632 745 755 769 789 985 1110 1313 1428 1782 1
一、总结二、全部代码数据集下载 提取码：xx1wtestCases、dnn_utils 、lr_utils是三个自己写的文件，可以去底部粘贴import numpy as np
import h5py
import matplotlib.pyplot as plt
from testCases import *
from dnn_utils import *
from lr_utils i
线性回归中，公式是y=wx+b；在Logistic回归中，公式是y=Sigmoid（wx+b），可以看成是单层神经网络，其中sigmod称为激活函数。 左边是一张神经元的图片，神经元通过突触接受输入，然后通过神经激活的方式传输给后面的神经元。这对比于右边的神经网络，首先接受数据输入，然后通过计算得到结果，接着经过激活函数，再传给第二层的神经元。 激活函数
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2023-08-21 21:39:06
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TensorFlow是Google开源的一个深度学习框架，之前接触过一些但是没有好好的深入了解，从这篇文章开始记录自己所学到的知识。本次主要记录一个简单的例子，以后会慢慢深入，包括多层神经网络，卷积神经网络，循环神经网络，自编码网络，深度神经网络和对抗神经网络。实例描述假设有一组数据集，其中x与y的对应关系为：y = 3x + 0.5。我们想让神经网络学习这些样本，并从中找到这个规律，通俗来说就是
前言 本篇博客主要以神经网络拟合数据这个简单例子讲起，然后介绍网络的保存与读取，以及快速新建网络的方法。一、神经网络对数据进行拟合import torch
from matplotlib import pyplot as plt
import torch.nn.functional as F
# 自定义一个Net类，继承于torch.nn.Module类
# 这个神经网络的设计是只有一层隐含层
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2023-08-14 08:35:56
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省流宽的神经网络容易过拟合，深的神经网络更能够泛化。想要读懂这篇文章，你需要知道什么是神经网络的深度：神经网络的层数，更确切地说，隐藏层数什么是神经网络宽度：在一个层上，神经元的数量
深度为2，宽度为6的神经网络
为什么激活函数如sigmoid可以拟合理论上所有的函数： 因为sigmoid、relu等激活函数非线性的特点，将激活层上不同的sigmoid函数相加，能够近似各种复杂的
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2023-09-11 20:49:59
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使用神经网络拟合数据1. 人工神经网络1.1 神经网络和神经元神经网络：一种通过简单函数的组合来表示复杂函数的数学实体。 人工神经网络和生理神经网络似乎都使用模糊相似的数学策略来逼近复杂的函数，因为这类策略非常有效。这些复杂函数的基本构件是神经元。其核心就是给输入做一个线性变换（如乘以一个权重再加上一个常数作为偏置），然后应用一个固定的非线性函数，即激活函数。 比如: w和b就是要学习的参数，wx
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2023-08-30 20:39:32
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搭建多层神经网络首先声明本文参考，通过学习自己动手实现了前文中的所有功能，并归纳了一个思维导图，更加清晰地了解各个模块的功能及使用，对理解 多层的神经网络有很大的帮助。import numpy as np
import h5py
import matplotlib.pyplot as plt
import testCases
from dnn_utils import sigmoid, sigm
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2023-09-30 22:26:49
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神经网络是如何拟合任意函数的 一个最原始粗暴的拟合任意函数的思路，是将函数切成很多段线性函数，之后用逻辑门控制当x在哪一个区间时，某些逻辑门被激活，对应的线性函数的权重w与偏移量b在逻辑门的包裹下变成非0，计算出y在这一段的输出值。 需要推导出拟合函数y=f(x)需要哪些逻辑门，以及如何使用神经网络构建这些逻辑门。开关函数 s： 当u>0时s(u)=1，否则s(u)=0
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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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
