【干货】①以小数形式显示：format rat②以分数形式显示：format short③以紧凑形式显示：format compact④以松散形式显示：format looseMatlab之format 设置命令行窗口输出显示格式：一、语法format styleformat说明format style ：将命令行窗口中的输出显示格式更改为 style&
多层感知机(MLP）隐藏层线性模型对于多特征，以及特征之间相互作用的关系的预测是有可能出错的；即很多例子都并非唯一单调性，单层的线性模型时会出错的。在网络层中加入一个或多个隐藏层来克服线性模型的限制,最简单的做法是将许多全连接层堆叠在一起，每一层输出到上面的层，直到生成最后的输出输入 X∈Rn*d,n个样本的小批量，每个样本d个输入特征隐藏表示 H∈ Rn*h,每个隐藏层有h个隐藏单元隐藏层的权重
转载
2024-09-25 06:47:45
87阅读
我们在本章节将解释如何在Python / Matlab中实现ReLU层，如下图：简而言之，ReLU层将在输入张量上的所有元素中应用该功能，而不会更改其空间或深度信息。 从上图可以看出，所有正元素都保持不变，而负数变为零。 空间信息和深度也相同。 考虑到神经网络，它只是一种新型的激活函数，但具有以下功能： １、易于计算（向前/向后传播） ２、在深层模型中消失的梯度少得多 ３、不好的一点是，如果您的学
转载
2024-03-15 08:02:20
67阅读
下面的内容主要是李宏毅老师的机器学习课程，加上自己的整理和补充，文章有点长，有一定的ml基础，认真读就能搞懂，数学部分建议自己手写推导。如果对反向传播部分没有理解，强烈建议多听几遍李宏毅老师机器学习中的bp部分。b站就有资源。1.多层全连接神经网络如图是一个多层全连接神经网络，input层是输入层，Layer[1]到Layer[L-1]是隐层,Layer[L]是输出层，层与层之前每两两个单元（神经
转载
2024-03-30 07:44:04
376阅读
只要模型是一层一层的，并使用AD/BP算法，就能称作 BP Network。RBF Network 是其中一个特例。自动微分（Automatic Differentiation，AD）是利用链式法则，自动生成求导程序的技术。广泛应用于数值优化，数值模拟等领域。
常用的工具有：ADIC , ADiMat 等。接下来简单介绍 RBF Network 相比一般 Neural Network 具有的特点。
转载
2024-07-02 15:21:51
47阅读
一、神经网络中的Softmax函数 1、Softmax函数定义Softmax函数常在神经网络输出层充当激活函数，将输出层的值通过激活函数映射到0-1区间，将神经元输出构造成概率分布，用于多分类问题中，Softmax激活函数映射值越大，则真实类别可能性越大，下面先给出Softmax函数计算公式：下图给出了Softmax作激活函数对输出值映射处理过程，形象理解Softmax函数 2、Softmax回归
目录语法说明示例使用相同的元素值初始化矩阵方块格式矩形块格式三维块数组垂直行向量堆栈包含列向量的水平堆栈表格块格式 repmat函数是重复数组副本。语法B = repmat(A,n)
B = repmat(A,r1,...,rN)
B = repmat(A,r)提示要通过由 1 构成的数组的输入形成张量积来构建块数组，请使用kron
函数绘图分为二维绘图和三维绘图其中最重要的两个函数为plot和plot3，其它函数基本上是对其功能的扩充1.plot(y)如果y是一个向量，画出的二维图，横轴y的下标，纵轴为y的每一个数，如果y是一个复数，那么相当于plot(real(y),imag(y))，即横轴为实部，纵轴为虚部例1，y为实数clear
clc
x=[0 0.7 0.3 0.5 0.1 0.6 1.2 1.6 1.8 2.9
转载
2024-07-06 19:50:52
67阅读
7.1 分类问题本节内容：什么是分类之前的章节介绍的都是回归问题，接下来是分类问题。所谓的分类问题是指输出变量为有限个离散值，比如正确或错误、0或1、是或否等等。我们将首先从二元分类问题开始讨论，可将分类总结成 y ∈ { 0 , 1 }，，其中 0 表示负向类，1 表示正向类。Logistic回归与线性回归有一个主要的区别，在线性回归中，ℎ()的值可以小于0，也可以大于1；而在Logistic回
转载
2024-09-13 19:33:51
44阅读
# 如何实现mlp神经网络输入和输出层维度
## 介绍
在神经网络中，多层感知机（MLP）是一种常见的神经网络结构。在实现MLP神经网络时，首先需要确定输入层和输出层的维度。这篇文章将向你介绍如何确定MLP神经网络的输入和输出层维度，并给出相应的代码示例和步骤。
## 流程图
```mermaid
erDiagram
INPUT_LAYER ||--|| HIDDEN_LAYE
原创
2024-03-30 06:31:47
649阅读
无论在深度学习还是在机器学习中，激活函数是必不可少的，这里做下总结。修正线性单元 ReluRectified linear unit。深度学习用的最多的3个激活函数之一，为什么说他在深度学习中用的多呢？因为简单，速度快。。下面给出图与公式。输出值范围[0，1)。·特点：计算量小；很多x的左侧都为提高网络的稀疏性，降低过拟合的发生；降低出现梯度为0的机会，从上图不难看出，ReLU函数其实是分段线性函
转载
2024-08-21 11:02:09
196阅读
衡量线性回归法的指标：MSE, RMSE和MAE举个栗子：对于简单线性回归，目标是找到a,b 使得尽可能小其实相当于是对训练数据集而言的，即当我们找到a，b后，对于测试数据集而言，理所当然，其衡量标准可以是但问题是，这个衡量标准和m相关。（当10000个样本误差累积是100，而1000个样本误差累积却达到了80，虽然80<100，但我们却不能说第二个模型优于第一个）改进==> 对式子除
转载
2024-04-30 22:57:26
53阅读
PRM概率路线图全称 Probabilistic Roadmap，是一种路径规划算法，利用随机撒点的方式将空间抽样并将问题转为图搜索，利用A*或Dijkstra算法找到起始结束节点的最短路径。可以想到撒点数越密，得到的路径越接近最优路径，不过运算时间也越长。算法原理如下：1. 首先确定地图与起始结束点位置，对地图随机撒点，将起始结束节点加入随机点中，并剔除撒到障碍物上的点。2. 建立所有节点的邻接
转载
2024-09-03 22:18:58
75阅读
1. 简介 Dropout 被广泛地用作全连接层的正则化技术，但是对于卷积层，通常不太有效。Dropout 在卷积层不 work 的原因可能是由于卷积层的特征图中相邻位置元素在空间上共享语义信息， 所以尽管某个单元被 dropout 掉，但与其相邻的元素依然可以保有该位置的语义信息，信息 仍然可以在卷积网络中流通。因
relu函数为分段线性函数，为什么会增加非线性元素我们知道激活函数的作用就是为了为神经网络增加非线性因素，使其可以拟合任意的函数。那么relu在大于的时候就是线性函数，如果我们的输出值一直是在大于0的状态下，怎么可以拟合非线性函数呢？relu是非线性激活函数
题主的疑问在于，为什么relu这种“看似线性”（分段线性）的激活函数所形成的网络，居然能够增加非线性的表达能力。
1、首先什么是线性的网络，
转载
2024-09-30 13:10:03
39阅读
目录一、函数refline1.功能2.语法3.示例3.1在均值处添加参考线3.2指定要添加最小二乘线和参考线的坐标区二、函数refcurve1.功能2.语法3.示例3.1添加总体和拟合均值函数3.2使用refcurve绘制棒球的轨迹一、函数refline1.功能将参考线添加到绘图中2.语法refline(m,b) 在当前坐标区中添加一条具有斜率 m 和截距
转载
2024-04-17 10:53:36
273阅读
Matlab 输入输出函数整理fclose :关闭文件fopen :打开文件fread :从文件中读入二进制数据fwrite :把二进制数据写入文件fgetl :逐行从文件中读取数据并放弃换行符fgets :从文件中读取行，保留换行符并把行作为字符串返回fprintf:把格式化数据写入文件fscanf :从文件中读取格式化数据feof :测试文件是否结束ferror:测试文件输入输出错误信息fre
ReLU上的花样CNN出现以来，感觉在各个地方，即便是非常小的地方都有点可以挖掘。比如ReLU。ReLU的有效性体现在两个方面：克服梯度消失的问题加快训练速度而这两个方面是相辅相成的，因为克服了梯度消失问题，所以训练才会快。ReLU的起源，在这片博文里，对ReLU的起源的介绍已经很详细了，包括如何从生物神经衍生出来，如何与稀疏性进行关联等等。其中有一段特别精彩的话我引用在下面：几十年的机器学习发展
CNN中的卷积操作[c0,h0,w0]
[c0,h0,w0] ；卷积核的维数为[c1,c0,hk,wk]
[c1,c0,hk,wk]，其中c0
c0在图中没有表示出来，一个卷积核可以看成由c1
c1个维数为[c0,hk,wk]
[c0,hk,wk]的三维滤波器组成；除了这些参数通常在计算卷积运算的时候还有一些超参数比如：st
学习 PyTorch 比较简单，但你能学习 PyTorch 内部机制吗？最近，有 14 年 ML 经验的大神 Christian 介绍了 PyTorch 的内核机制。虽然在实际使用中并不需要这些知识，但探索 PyTorch 内核能大大提升我们对代码的直觉与理解，挖底层实现的都是大神~
PyTorch 的构建者表明，Pytorch 的哲学是解决当务之急，也就是说即时构建和运行
