多层神经网络 单个神经元类/**
* 单个神经元
*
* @author SXC 2020年8月13日 下午9:48:19
*/
public class Neurons {
ThreeNeurons tN;
double input[];
double inputandoutput[];
double weight[];// 包含一个偏置的权重，数量比输入大一个
privat
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2023-11-03 07:06:20
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1、通过下述模型计算出各个神经元的输入与输出 其中 X1 =1，X2 = -1，要求计算Z_1, Z_2, Z_3，并写出
原创
2022-06-20 11:37:58
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训练前的准备在训练一个神经网络时，第一个要做的事情就是选择一种网络框架，即神经元之间的连接模式也就是说，我们需要决定我们的网络有多少层以及每层分别有多少个单元。第一层，即输入层的单元数是我们训练集的特征数量，在我们确定训练集的特征时就需要确定好了。最后一层，即输出层的单元数是我们训练集的结果的类的数量，当分类数为2时，输出层仅需一个单元即可，此时模型的输出为一个实数；当分类数大于等于三时，输出层的
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2023-11-02 12:42:56
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神经网络算法原理一共有四种算法及原理，如下所示：1、自适应谐振理论（ART）网络自适应谐振理论（ART）网络具有不同的方案。一个ART-1网络含有两层一个输入层和一个输出层。这两层完全互连，该连接沿着正向（自底向上）和反馈（自顶向下）两个方向进行。2、学习矢量量化（LVQ）网络学习矢量量化（LVQ）网络，它由三层神经元组成，即输入转换层、隐含层和输出层。该网络在输入层与隐含层之间为完全连接，而在隐
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2023-10-31 21:17:30
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神经网络计算过程人工智能三学派三学派分类训练流程机器学习初见什么是机器学习机器学习最主要的应用人工智能VS机器学习VS深度学习神经网络的分类过程损失函数梯度下降反向传播张量生成张量概念和阶数数据类型如何创建一个tensor创建tensor将numpy的数据类型转换为tensor数据类型创建全为0，全为1，全为指定值的张量生成正态分布的随机数，默认均值为0，标准差为1生成截断式正态分布的随机数生成
1 简述感知机的基本原理一个感知器可以接收n个输入x=(x1,x2,…,xn)，对应n个权值w=(w1,w2,…,wn)，此外还有一个偏置项阈值，就是图中的b，神经元将所有输入参数与对应权值进行加权求和，得到的结果经过激活函数变换后输出，计算公式如下： &nbs
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2023-10-25 23:35:50
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#前向传播（foward propagation, FP）前向传播作⽤于每⼀层的输⼊，通过逐层计算得到输出结果。 假设上⼀层结点i,j,k…等⼀些结点与本层的结点w有连接，那么结点w的值怎么算呢？ ①上⼀层的i,j,k…等结点以及对应的连接权值进⾏加权和运算，②给最终结果再加上⼀个偏置项（图中为了简单省略了），③将结果代入⼀个非线性函数（即激活函数），如 ，Relu、sigmoid 等函数，④最后
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2023-09-07 11:52:39
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卷积网络的运算过程以及参数计算过程写这篇文章是因为发现自己这么久以来把卷积核的计算过程理解错了，一直到和师兄交流的时候才发现，抓紧写一篇博客记录一下。1. 卷积神经网络的计算过程 以上图为例，假设输入的图片是32 32 3大小，也就是我们所说的输入为32 32大小的RGB图像。我一直理解错的就是这幅图像与卷积核计算的过程，具体怎么错的就不误解大家了。 假设现在我们要用一个5 5 3的卷积核来提取图
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2023-10-24 13:04:31
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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
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2023-11-01 19:09:26
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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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卷积计算过程单通道图像输入层大小为5x5， 卷积核为3x3，输出的计算过程如下：Stride和Padding如果将输入层想像成黑板，局部感受野就像是黑板擦，他会从左往右，从上至下的滑动，每次滑动 1 个步长（Stride）并且每次滑动都重复上述的计算过程，我们就可以得到输出的特征图（feature map），有时候，按照规定步数滑动到黑板边缘时，黑板擦一部分会露出在黑板外，这个时候就 不
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2023-11-27 09:48:55
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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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文章目录全连接网络（NN）卷积计算过程 全连接网络（NN）1、定义 每个神经元与前后相邻层的每一个神经元都有连接关系，输入是特征，输出为预测的结果。2、参数个数计算如下3、例子 第一层参数：784×128个w+128个b 第二层参数：128×10个w+10个b 共101770个待训练参数卷积计算过程1、引入背景 实际项目中，图片多是高分辨率彩色图，因此待优化参数过多易导致模型过拟合。 为了减少待
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2023-11-07 09:38:16
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看了很多资料，三维卷积的计算都是如图一所示，但是自己上次验证的结果却不满足图一的运算规则，今天手动验证了一下，三维卷积的运算规则就是按图一所示。只能说python对矩阵的计算应该还不够强大吧，哎，或者是自己代码写错了。。。 对于卷积神经网络中的计算，大部分人所知道的计算如图一所示：卷积核中的各参数与图像矩阵相应位置的数值相乘后再求和。但是实际计算时图像往往是rgb图像，即图像有三个通道，每张输入图
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2023-11-24 14:01:28
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全连接神经网络（DNN）：每个神经元与前后相邻的每一个神经元都有连接关系，输入是特征，输出为预测的结果，参数个数：∑（前层x后层+后层） ,(每层求和)之前输入的是黑白图片，当输入高分辨率的彩色图时，这时送入DNN的输入特征数过多，随着引出层数多，网络规模过大，待优化的参数过多容易导致模型的过拟合，实际应用时会先对原始图像进行特征提取再把提前到的特征送给DNN，让其识别结
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2023-07-10 00:10:27
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矢量化 这部分教程将介绍三部分：矢量的反向传播梯度检查动量 在先前的教程中，我们已经使用学习了一个非常简单的神经网络：一个输入数据，一个隐藏神经元和一个输出结果。在这篇教程中，我们将描述一个稍微复杂一点的神经网络：包括一个二维的输入数据，三维的隐藏神经元和二维的输出结果，并且利用softmax函数来做最后的分类。在之前的网络中，我们都没有添加偏差项，但在这个网络模型中我们加入偏差项。网络模型如下
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2023-10-23 15:56:41
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线性回归、对数几率回归模型，本质上是单个神经元。计算输入特征加权和。偏置视为每个样本输入特征为1权重，计算特征线性组合。激活(传递)函数 计算输出。线性回归，恒等式(值不变)。对数几率回归，sigmoid。输入->权重->求和->传递->输出。softmax分类含C个神经元，每个神经元对应一个输出类别。XOR异或运算，无法通过线性模型解决。sigmoido类型神经元要求数据
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2023-10-11 08:57:38
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该项目采用反向传播算法描述了多层神经网络的教学过程。为了说明这个过程，使用了具有两个输入和一个输出的三层神经网络，如下图所示： 每个神经元由两个单元组成。第一单元添加权重系数和输入信号的乘积。第二个单元实现非线性功能，称为神经元激活功能。信号e是加法器输出信号，y = f（e）是非线性元件的输出信号。信号y也是神经元的输出信号。 为了教授神经
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2024-04-07 22:30:29
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文章目录多层前向神经网络原理介绍Matlab相关函数介绍网络初始化函数网络训练函数网络泛化函数神经网络实验 多层前向神经网络原理介绍多层前向神经网络原理介绍多层前向神经网络(MLP)是神经网络中的一种， 它由一些最基本的神经元即节点组成， 如图1。除输入层外， 每一节点的输入为前一层所有节点输出值的和。 每一节点的激励输出值由节点输入、 激励函数及偏置量决定。第i层为各节点的输入， 通常需要归一
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2023-08-09 14:11:18
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目录构建多层神经网络一、步骤二、前期准备2.1准备包2.2初始化参数2.3正向传播2.3.1线性计算部分2.3.2线性激活部分2.4计算成本（误差）2.5反向传播2.5.1线性部分反向传播2.5.2线性激活部分2.6更新参数三、构建神经网络四、总结 构建多层神经网络一、步骤初始化网络的参数正向传播
计算一层中线性求和的部分计算激活函数的部分（隐藏层用Relu函数，最后的输出曾用Sigmoi
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2023-10-12 15:52:49
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