一、BP神经网络这里介绍目前常用的BP神经网络，其网络结构及数学模型如下：x为 n 维向量， y 为 n 维向量，隐含层有 q 个神经元。假设 N 有个样本数据，??,??,?=1,2,…?{y(t),x(t),t=1,2,…N}。从输入层到隐含层的权重记为： ???(?=1,2,..,?,?=1,2,…?)W_ki (k=1,2,..,q,i=
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2023-07-06 14:59:24
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一、神经网络介绍: 神经网络算法参考人的神经元原理(轴突、树突、神经核)，在很多神经元基础上构建神经网络模型，每个神经元可看作一个个学习单元。这些神经元采纳一定的特征作为输入，根据自身的模型得到输出。 图1 神经网络构造的例子（符号说明：上标[l]表示与第l层；上标（i）表示第i个例子；下标i表示矢量第i项)图2 单层神经网络示例 神经元模型是先计算一个线性函数（z=Wx+b
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2023-07-03 16:47:50
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文章目录深度学习Pytorch（八）——神经网络模块（详细）一、PyTorch中的nn包二、使用优化器训练神经网络三、自定义nn模块四、神经网络中的控制流和权重共享 一、PyTorch中的nn包计算图和autograd是十分强大的工具，可以定义复杂的操作并且自动求导，然而对于大规模的网络，autograd太底层（太low），在构建网络的过程中，我们经常要考虑将计算安排成层，其中一些可学习的参数，
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2023-10-04 20:27:54
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BP神经网络模块bpMoudle.py
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2023-05-24 11:21:48
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前言神经网络主要围绕以下四个方面：1）层，多个层组合成网络（或模型）2）输入数据和相应的目标3）损失函数，即用于学习的反馈信号4）优化器，决定学习过程如何进行1. 层神经网络的基本数据结构是层。层是一个数据处理模块，将一个或多个输入张量转换为一个或多个输出张量。有些层是无状态的，但大多数的层是有状态的，即层的权重。权重是利用随机梯度下降学到的一个或多个张量，其中包括网络的知识。简单的向量数据保存在
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2023-09-25 10:36:24
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下面介绍一个简单神经网络对MNIST数据集的分类问题，其代码实现主要分为5个步骤：神经网络示例步骤：加载数据集：首先加载MNIST数据集，也就是需要输入到神经网络模型中的输入数据。把数据分为训练集和测试集，在训练数据上进行学习，在测试数据上进行测试。准备数据：将数据进行预处理，使其变换为神经网络要求的形状，并缩放到所有值都在0~1之间，这样才能让神经网络更好训练数据。这里使用to_categori
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2023-06-20 20:09:21
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神经网络工具箱神经网络工具箱nnnn.Modulenn.functional优化器动态修改学习率参数优化器比较参考文献 神经网络工具箱nn在nn工具箱中有两个重要模块：nn.Model、nn.functional。nn.Modulenn.Module是nn的一个核心数据结构，它可以是神经网络的某个层（Layer），也可以是包含多层的神经网络。在实际使用中，最常见的做法是继承nn.Module，生
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2023-11-06 21:26:56
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神经网络模型有很多种类，MATLAB都有现成的函数。我只学了最简单的一种bp网络，写个模板方便后来使用。以下引用了大神博客里的一篇文章：1. 数据预处理 在训练神经网络前一般需要对数据进行预处理，一种重要的预处理手段是归一化处理。下面简要介绍归一化处理的原理与方法。(1) 什么是归一化？ 数据归一化，就是将数据映射到[0,1]或[-1,1]区间或更小的区间，比如(0.1,0.9
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2023-10-28 03:01:41
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图源：百家号机器学习是人工智能领域的一个分支，它结合了神经网络来创建一些人们日常使用的优秀软件。 如果你使用百度查找的相关资料，则使用了百度的神经网络，该神经网络会根据给出的关键词对相关度最高的网页进行排名。如果你最近要买东西访问过淘宝官网，那么该网站推荐的所有产品都是由神经网络管理的。 即便是现在，当使用手机时，也可能会遇到一种便利生活的神经网络。神经网络无所不在，它们以不同
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2023-12-28 18:47:47
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在卷积神经网络中，我们经常会碰到池化操作，而池化层往往在卷积层后面，通过池化来降低卷积层输出的特征向量，同时改善结果（不易出现过拟合）。为什么可以通过降低维度呢？因为图像具有一种“静态性”的属性，这也就意味着在一个图像区域有用的特征极有可能在另一个区域同样适用。因此，为了描述大的图像，一个很自然的想法就是对不同位置的特征进行聚合统计，例如，人们可以计算图像一个区域上的某个特定特征的平均
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2023-11-06 20:38:34
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文章目录1、参考2、说明3、Code运行结果 1、参考1、 2、2、说明这里实现的神经元模型为单层前馈性神经网络，激活函数使用的是对数几率函数；优化目标函数为均方误差函数Ek,使用梯度下降法求解最优值，推导后的迭代公式如下图：（共四个：输出结点阈值，隐层与输出层权重，隐层结点阈值，输入层与隐层权重）这里输入结点是1 x矩阵（列向量）， 输入结点到隐层结点的权重矩阵为 x 梯度下降法计算出的迭代
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2023-08-02 13:36:02
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2015年何凯明提出的152层ResNet，获得了ILSVRC比赛图像识别的冠军（top1误差3.6%），同时也使得卷积神经网络有了真正的“深度”。随着网络深度的增加，训练变得愈加困难，这主要是因为在基于随机梯度下降的网络训练过程中，误差信号的多层反向传播非常容易引发“梯度弥散”（梯度过小会使回传的训练误差信号极其微弱）或者“梯度爆炸”（梯度过大导致模型出现NaN）的现象。目前一些特殊的权重初始化
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2024-01-11 17:36:06
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神经网络核心任务：找出最佳W一、梯度下降法优化权重数组W 在神经网络的训练中主要是寻找针对损失函数（loss）最小的参数值W的值（有时候称为权重数组weight vector）。关于权重数组的优化有很多种方式。 1）尝试 
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2024-03-07 21:29:12
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在前面的学习中,已经学习了最基本的神经网络搭建过程，现在来总结一下，将神经网络的搭建形成模块化。 前向传播：由输入到输出，搭建完整的网络结构 。即搭建模型的计算过程，可以根据输入给出相应的输出。描述前向传播的过程需要定义三个函数1. &
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2023-09-07 18:18:33
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前些日子，怀着对神经网络的无限向往，买了《Python神经网络编程》（为什么买它，决策过程已经忘了0.0），经过几天‘刻苦‘的钻研（主要是python库，numpy和scipy的一系列方法，各种百度），在彻底了解了神经网络的基本原理后，感觉基础的神经网络有点鸡肋（神经网络可以有多种，例如卷积神经网路等等），基础的神经网络主要建立在大量数据训练的基础上，从数据集之中提取相关特征保存在矩阵之中（以我目
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2023-09-08 11:19:27
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1、神经网络中的模型训练是什么意思?无导师学习网络 神经网络中的模型训练是通过自动寻找样本中的内在规律和本质属性,自组织、自适应地改变网络参数与结构。 神经网络在系统辨识、模式识别、智能控制等领域有着广泛而吸引人的前景，特别在智能控制中，人们对神经网络的自学习功能尤其感兴趣，并且把神经网络这一重要特点看作是解决自动控制中控制器适应能力这个难题的关键钥匙之一。2、什么是神经网络学习神经网络学习由称为
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2023-08-25 16:51:19
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本文研究通过Matlab脚本创建模型的方法。 文章目录1 相关函数1.1 创建模块1.2 创建信号线2 实际应用3 总结 1 相关函数根据博主工作经验，一个Simulink控制模型应该是由两大元素构成：模块和信号线。因此，通过Matlab脚本创建模型也有两个函数分别用于创建模块和信号线，本章节会介绍这两个函数。1.1 创建模块函数add_block(source,dest)输入参数1）source
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2024-04-09 01:46:15
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神经网络的概念在此不做过多阐述，其应用领域包括：分类——即预测输入向量的类别；模式匹配——即产生与给定输入向量最佳关联的模式；模式完成——其目的是完成给定输入向量的缺失部分；优化——即找到优化问题中参数的最优值；控制——给定一个输入向量，得到建议的合适行为；函数拟合 / 时间序列模型——学习输入与输出之间的函数关系；数据挖掘——挖掘数据背后的模式（信息）一个神经完了实现的是一个从 到 非线性映
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2023-09-25 18:31:31
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1，简介 昆虫作为幼虫时擅于从环境中汲取能量，但是成长为成虫后确是擅于其他方面，比如迁徙和繁殖等。同理神经网络训练阶段从大量数据中获取网络模型，训练阶段可以利用大量的计算资源且不需要实时响应。然而到达使用阶段，神经网络需要面临更加严格的要求包括计算资源限制，计算速度要求等等。由昆虫的例子我们可以这样理解神经网络：一个复杂的网络结构模型是若干个单独模
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2023-11-10 12:33:41
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卷积神经网络全连接网络的局限性对于MNIST 手写数字识别，假如第一个隐层的节点数为500，那么一个全连接层的参数个数为：28×28×1×500+500 ≈ 40万。 当图片分辨率进一步提高时，当隐层数量增加时，例如：600 x 600 图像，各隐层节点数分别为300,200和100，则参数个数为：600 x 600 x 300 + 300 x 200 + 200 x 100≈ 1.08亿。 参数
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2024-04-08 10:20:21
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