关于初始学习率尽量使用大的学习率，因为很多研究都表明更大的学习率有利于提高泛化能力和数据量的关系：学习率一般也需要随着训练数据量的增大而适当降低和batch_size的关系：更小的bath_size需要更小的学习率Pytorch学习率调整策略通过 torch.optim.lr_sheduler 接口实现。pytorch提供的学习率调整策略分为三大类，分别是：有序调整：等间隔调整(Step)，多间隔
转载
2023-08-17 19:28:09
106阅读
几种主要的神经网络一、全连接神经网络二、前馈神经网络（Feedforward neural network，FNN）三、卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）四、循环神经网络（Recurrent neural network，RNN ） 一、全连接神经网络顾名思义，全连接神经网络中，对n-1层和n层而言，n-1层的任意一个节点，都和第n层所有节点有连接。
转载
2023-10-08 12:31:00
52阅读
神经网络（Artificial Neural Networks，简写为ANNs）是一种模拟人脑的神经网络，以期能能够实现类人工智能的机器学习技术，进行分布式并行信息处理的算法数学模型。人脑中的神经网络是一个非常复杂的组织，通过调整内部大量节点之间相互连接的关系，从而达到处理信息的目的。一、在设计神经网络时，输入层与输出层的节点数往往是固定的，中间层可以自由指定；神经网络结构图中的拓扑与箭头代表着与
转载
2023-08-08 08:48:48
62阅读
github：代码实现之神经网络
本文算法均使用python3实现1. 什么是神经网络 人工神经网络（artificial neural network，缩写ANN），简称神经网络（neural network，缩写NN）或类神经网络，是一种模仿生物神经网络(动物的中枢神经系统，特别是大脑)的结构和功能的数学模型或计算模型，用于对函数进行估计或近似。
神经网络主要由：输入层，隐藏层，输出层构
转载
2018-06-15 10:30:00
61阅读
文章目录前言一、问题描述二、官方代码三、代码讲解1.参数初始化2.torch.nn2.1torch.nn.Relu和torch.nn.Linear2.2 神经网络参数的初始化3 Sequential4.nn中的损失函数5. 梯度清零6. 参数更新总结 前言 本系列主要是对pytorch基础知识学习的一个记录，尽量保持博客的更新进度和自己的学习进度。一、问题描述 此次需要构建的神经网络其实和前
转载
2023-09-06 17:57:23
62阅读
前言最近在自学吴恩达的机器学习，还有学校的数据挖掘课程。课程结课设计要求剖析一个分类器程序，这是我在网上找的一篇文章（ANN神经网络入门——分类问题（MATLAB） ），我这篇主要是要介绍代码其中函数的用法。%读取训练数据
[f1,f2,f3,f4,class] = textread('trainData.txt' , '%f%f%f%f%f',150);
转载
2023-07-23 21:40:14
183阅读
了解神经网络工作方式的最佳途径莫过于亲自创建一个神经网络，本文将演示如何做到这一点。神经网络(NN)又称人工神经网络(ANN)，是机器学习领域中基于生物神经网络概念的学习算法的一个子集。拥有五年以上经验的德国机器学习专家Andrey Bulezyuk声称：“神经网络正在彻底改变机器学习，因为它们能够在广泛的学科和行业中为抽象对象高效建模。”人工神经网络基本上由以下组件组成：输入层：接收并传递数据隐
转载
2023-07-08 10:42:27
166阅读
参考网址：http://iamtrask.github.io/2015/07/12/basic-python-network/
先上代码 X = np.array([ [0,0,1],[0,1,1],[1,0,1],[1,1,1] ])
y = np.array([[0,1,1,0]]).T
syn0 = 2*np.random.random((3,4)) - 1 #
转载
2023-10-18 08:55:21
130阅读
神经网络简单的说，就是用一种层次化的方式将一堆简单的函数在顶层堆叠在一起，形成一个复杂的非线性函数，以此表达输入与输出之间的关系。本文结构： 1.介绍构成神经网络的基本单元：神经元 2.介绍三层神经网络的实现
转载
2023-10-30 23:18:40
81阅读
神经网络的预测结果（hypothesis函数）的计算和CostFunction的计算 预测结果的计算其实与普通的逻辑回归计算没有多大区别。只是有时候需要将某几个逻辑回归的输出作为其他逻辑回归模型的输入罢了，比如上例的输出结果为： 那么CostFunction的计算又和逻辑回归的CostFunction计算有什么区别呢？ 逻辑回归的CostFunction如下： 上述式子的本质是将预测结果和实际标
转载
2023-10-11 09:24:40
116阅读
神经网络神经网络(Neural Network)是一种十分强大的机器学习算法。神经网络的模型类似脑细胞传递神经信号的方式。下面是单个脑细胞的示意图：一个脑细胞通过多个树突接收某种电信号，然后通过轴突将信号传递给下一个脑细胞。大量的脑细胞彼此相连就会形成一个极其庞大的网络。神经网络算法正是模拟了脑细胞传播电信号的过程。下面是通过课程作业，实现的一个手写体数字识别的机器学习例子。采用的是神经网络算法实
转载
2023-08-08 02:00:21
119阅读
神经网络由对数据执行操作的层或模块组成。torch.nn命名空间提供了构建神经网络所需的所有模块。PyTorch中的每个模块都是 nn.Module 的子类。神经网络本身也是一个模块，但它由其他模块（层）组成。这种嵌套结构允许轻松构建和管理复杂的架构。在接下来的部分中，我们将构建一个神经网络来对 FashionMNIST 数据集中的图像进行分类。import os
import torch
fro
转载
2024-02-27 09:37:29
88阅读
神经网络包含一层输入层，一层隐含层，一层输出层，且都是三维向量 通过梯度下降法实现对神经网络的训练import numpy as np
X = np.array([[1, 1, 1, 1],
[1, 1, 0, 1],
[1, 0, 1, 1]], dtype=float)
Y = np.array([[1, 0, 0], [1, 0, 0]
转载
2023-06-16 16:31:16
63阅读
该程序的功能是实现三层BP神经网络； 其中输入层有三个神经元，隐藏层有四个神经元，输出层有三个神经元； 程序的目的是随机生成一个（3,1）的矩阵，然后定义标签为（0,1,0），通过前向传导和反向传导，最终输出的结果接近标签值。 生成的数据用X表示 两层权重参数分别用W1，W2表示 两层偏置参数分别用b1,b2表示 隐藏层节点的输入为layer1,输出为layer1_out 输出层节点的输入为lay
转载
2023-07-01 12:00:23
133阅读
Deep Belief NetworkDeep Belief Network Learning 2层神经网络的建模能力是非常强大的，但是要求隐节点个数足够多，多到难以接受。如果采用更深层的网络，比如3层网络，即两个hidden层，每层100个节点，则可以和hidden层有10000个节点的2层网络建模能力差不多，类似，4层网络，三个hidden层，每层100个节点，可以和hidden层有10000
转载
2023-08-31 21:26:20
104阅读
卷积神经网络(CNN)一、简介 卷积神经网络（Convolutional Neural Network,CNN）是一种前馈神经网络，它的人工神经元可以响应一部分覆盖范围内的周围单元，对于大型图像处理有出色表现。 它包括卷积层(convolutional layer)和池化层(pooling layer)。 卷积神经网络包括一维卷积神经网络、二维卷积神经网络以及三维卷积神经网络。 一维卷积神经网络常
转载
2023-06-13 21:55:15
998阅读
章节设置： 一、实现自带数据并自定义神经网络进行训练 二、使用自带的模型进行训练以及测试 三、用自己定义神经网络全局设定，指定了设备事实证明，即使是1650这样的显卡也会比cpu运行得快很多，只要运行的时候显存够就行，在使用的时候有两种方式(注意——还有其他指定显卡的方式，比如cuda()，只是这种更通用，更熟悉而已)：model.to(device)tensor变量.to(device)# 如果
转载
2023-08-16 11:12:14
270阅读
这段时间在学习Tensorflow，刚刚认识到基于tensorflow的高级框架keras，为我们提供了很方便的网络搭建、训练，模型保存和加载的操作。于是一直跃跃欲试的我，用它训练了一个3层的BP神经网络，然后自己手绘了一张图片，通过Opencv和numpy的一些处理手段之后，编程网络可以输入的1x784的格式后，输入网络进
转载
2024-01-03 20:51:54
65阅读
在本篇博文中，我们只使用numpy来搭建一个简单的包含输入层、隐藏层、输出层的神经网络，我们选择sigmoid作为激活函数，选择均方差损失函数，最后使用mnist数据集进行了训练和测试。1、公式推导均方差损失函数：\[loss = J(W,b,x,y)=\frac{1}{2}||a^L-y||^2
\]前向传播过程：\[ z^l = W^la^{l-1}+b^l \\
a^l=\si
转载
2023-06-29 22:08:26
194阅读
基于循环神经网络的语言模型：RNNLM
RNNLM首次提出是在《Recurrent neural network based language model》这篇非常重要的神经网络语言模型论文种,发表于2010年。这篇论文的主要贡献是:首次提出并实现了一种基于循环神经网络(Recurrent Neural Network)的语言模型,简称RNN语言模型。通过在隐藏层引入循环连接来捕
转载
2023-10-09 14:58:14
88阅读
