Epoch 迭代次数当一个完整的数据集经过神经网络一次，并返回一次，这个过程称为一个epoch。
即：1个epoch = 使用训练集中的全部样本训练一次 = 所有训练样本的一个正向传递 & 一个反向传递每一个epoch都需打乱数据的顺序，以使网络受到的调整更具有多样性。为什么需要多个epoch？
在深度学习中，向神经网络传递整个数据集一次是远远不够的，而需要多次在神经网络上训练。从欠拟合的
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2023-10-27 11:14:52
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什么是epoch？ 当一个完整的数据集通过了神经网络一次并且返回了一次，这个过程称为一次epoch。然而，当一个epoch对于计算机而言太庞大的时候，就需要把它分成多个小块。为什么要使用多于一个epoch? 在神经网络中传递完整的数据集一次是不够的，而且我们需要将完整的数据集在同样的神经网络中传递多次。但请记住，我们使用的是有限的数据集，并且我们使用一个迭代过程即梯度下降来优化学习过程。如下图所示
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2023-10-23 10:22:33
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（1）batchsize：批大小。在深度学习中，一般采用SGD(Stochastic Gradient Descent, 随机梯度下降)训练，即每次训练在训练集中抽取batchsize个样本训练；
（2）iteration：1个iteration等于使用batchsize个样本训练一次；
（3）epoch：1个epoch等于使用训练集中的全部样本训练一次；
举个例子，训练集有1000个样本，ba
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2024-04-14 10:32:44
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先附上LeNet的网络结构图1、Input 输入为一32*32的图像2、C1层-卷积层 输入图片：32*32 卷积核大小：5*5 卷积核种类：6
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2023-11-26 20:05:24
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神经网络二回顾自组织神经网络Som神经网络模型Hopfield神经网络数字识别连续型Hopfield神经网络应用举例TSP 神经网络（二）回顾RBF网络前项型的网络：输入值从输入层单元向前逐层传播经过隐藏层最后到达输出层得到输出径向基函数网络 只有一个隐藏层的三层前馈神经网络隐藏层的转换函数是局部相应的高斯函数，所以要实现同一个功能，神经元个数要比BP多训练时间短由于局部想响应，RBF可以以任意
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2023-09-01 10:24:06
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我们在之前的博客，已经学习了用KNN和dense SIFT算法实现图像分类，今天我们学习另一种新的方法来实现图像分类，用卷积神经网络实现手写数字集的分类。一、卷积神经网络（CNN）1.卷积神经网络概述2.卷积二、leNet三、数据集分析四、实现1.训练和测试模型2.可视化3.结果分析（1）准确率（2）可视化测试一、卷积神经网络（CNN）1.卷积神经网络概述 受Hubel和Wiesel对猫
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2024-01-08 15:18:53
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神经网络中的训练次数是指什么？神经网络中的训练次数是训练时，1个batch训练图像通过网络训练一次（一次前向传播+一次后向传播），每迭代一次权重更新一次；测试时，1个batch测试图像通过网络一次（一次前向传播）的次数。在机器学习和相关领域，人工神经网络（人工神经网络）的计算模型灵感来自动物的中枢神经系统（尤其是脑），并且被用于估计或可以依赖于大量的输入和一般的未知近似函数。人工神经网络通常呈现为
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2023-10-06 18:53:09
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文章目录一、AlexNet网络1.AlexNet网络结构2.激活函数3.dropout技术4.双GPU策略5.池化层的改进二 、目标检测问题其他 正在入门阶段，内容仅供参考。一、AlexNet网络LeNet5神经网络是第一个卷积神经网络，诞生于1994年，成型与1998年，主要用来进行手写字符的识别与分类，准确率达到了98%。AlexNet网络在其基础上引入了ReLU激活函数和dropout处理方
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2023-10-27 09:46:04
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文章目录前言一、简介二、BP神经网络的网络流程1.结构2.流程3.实例4.优缺点总结 前言BP(back propagation)神经网络是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，是应用最广泛的神经网络模型之一。一、简介BP神经网络是一种多层的前馈神经网络，其主要的特点是：是前向传播的，而误差是反向传播的。
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2023-08-14 19:34:27
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卷积神经网络一、卷积神经网络与BP网络（传统前馈神经网络）相比具有以下特点：（1）、采取局部连接（稀疏连接），减少了所需参数； （2）、可直接处理二维数据，故常被用于图片处理操作； （3）、具有三个基本层——卷积层、池化层、全连接层：卷积层CNN算法常用于图片处理，其中卷积层是通过多个卷积核对输入的图片像素矩阵进行局部连接，通过权值共享与卷积的方式进行图片的特征提取得到特征映射数据。（所以卷积核又
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2023-09-15 15:36:43
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BP神经网络方法。人工神经网络是近几年来发展起来的新兴学科，它是一种大规模并行分布处理的非线性系统，适用解决难以用数学模型描述的系统，逼近任何非线性的特性，具有很强的自适应、自学习、联想记忆、高度容错和并行处理能力，使得神经网络理论的应用已经到了各个领域。近年来，人工神经网络在水质分析和评价中的应用越来越广泛，并取得良好效果。在这些应用中，纵观应用于模式识别的神经网络，BP网络是最有效、最活跃
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2023-07-29 11:26:16
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BP神经网络算法原理BP神经网络算法是一种神经网络学习算法[4]，其原理是在梯度下降法，利用梯度搜索技术，以期使网络的实际输出值和期望输出值的误差均方差为最小。其优点在于泛化能力、自学习和自适应能力强，及特别适合于求解内部机制复杂的问题。BP神经网络算法步骤BP神经网络的过程主要分为两个阶段，第一阶段是信号的前向传播，从输入层经过隐含层，最后到达输出层；第二阶段是反向传播，从输出层到隐
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2018-11-07 11:46:43
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BP(back propagation)神经网络是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。 发展背景 编辑
在人工神经网络的发展历史上，
感知机(Multilayer Perceptron，MLP)网络曾对
人工神经网络的发展发挥了极大的作用，也被认为是一种真正能够使用
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2023-09-15 19:39:49
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深度BP神经网络前言学习了深度BP神经网络的demo，该demo中神经网络总共大于两层，隐藏层任意，每层神经元任意，输出层1层，1个神经元。一、设置参数训练集图片大小 64*64训练集 特征数据X(n，64，64，3）X = X.reshape(X, -1).T 转换为标准化参数X X(12288,1)标签数据Y(1，n）测试集 同上X权重数组W置值 b学习率 r样本数 n神经网络层数layers
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2023-08-18 14:39:23
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1 基本概念BP神经网络是一种通过误差反向传播算法进行误差校正的多层前馈神经网络，其最核心的特点就是：信号是前向传播，而误差是反向传播。前向传播过程中，输入信号经由输入层、隐藏层逐层处理，到输出层时，如果结果未到达期望要求，则进入反向传播过程，将误差信号原路返回，修改各层权重。2 BP神经网络结构BP神经网络包含输入层、隐藏层和输出层，其中，隐藏层可有多个，其中，输入层和输出层的节点个数是固定的（
原创
2021-03-23 20:00:09
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深度学习是一种特殊的机器学习，通过学习将世界使用嵌套的概念层次来表示并实现巨大的功能和灵活性，其中每个概念都定义为与简单概念相关联，更为抽象的表示以较为不抽象的方式来计算。卷积神经网络是一种前馈型神经网络，受生物自然视觉认知机制启发而来。卷积神经网络一般用于计算机视觉领域，由于有时候图片像素很多，导致神经网络输入特征值的维数很多。CNN结构图 在结构图中，第一层输入图片，进行卷积操作，得到第二层深
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2023-11-12 13:25:25
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决策树学习、神经学习、贝叶斯学习决策树学习神经学习引入1、直接当作误差包含在节点之中2、把偏执单元作为输入节点（更常见）3、激活函数贝叶斯学习朴素贝叶斯分类算法 决策树学习题目如下： 下表是一个顾客买车意向的训练集，画出决策树 计算如下：首先计算最大信息熵： 对buy而言，共10个数据，其中yes为6个，no为4个，则最大信息熵为Entropy(D)=- * log2 - * log2 在
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2023-09-19 21:29:44
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一、实验要求采用三层前馈BP神经网络实现标准人脸YALE数据库的识别，编程语言为C系列语言。二、BP神经网络的结构和学习算法实验中建议采用如下最简单的三层BP神经网络，输入层为，有n个神经元节点，输出层具有m个神经元，网络输出为,隐含层具有k个神经元，采用BP学习算法训练神经网络。BP神经网络的结构BP网络在本质上是一种输入到输出的映射，它能够学习大量的输入与输出之间的映射关系，而不需要任何输入和
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2023-10-05 15:32:59
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个人理解BP神经网络属于人工智能范畴，在我看来它更多的是一个用于预测的工具，尽管它的用处还不仅于此。在数学建模上，很多时候，题目提供了很多历史数据，我经常用这些历史数据，用BP神经网络训练它，利用训练好的BP神经网络，来预测接下来的未知的值。BP神经网络关于该神经网络的繁多的理论这里就不去深究了，百度一查一大把，一堆的理论反正我是看不下去的，所以这里只是讲如何把BP神经网络当成一个工具来用，当然一
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2023-08-16 17:58:45
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神经网络BP模型一、BP模型概述误差逆传播(ErrorBack-Propagation)神经网络模型简称为BP(Back-Propagation)网络模型。PallWerbas博士于1974年在他的博士论文中提出了误差逆传播学习算法。完整提出并被广泛接受误差逆传播学习算法的是以Rumelhart和McCelland为首的科学家小组。他们在1986年出版“ParallelDistributedPro
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2023-08-16 18:03:29
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