例如LSTM第一个单元权重矩阵正交化，预训教词向量，还有各种权重矩阵初始化的技巧。 想问的就是反正最后都得拟合了，初始化的意义何在？为了更快收敛还是对效…显示全部 也说说我的看法，神经网络要优化一个非常复杂的非线性模型，而且基本没有全局最优解，初始化在其中扮演着非常重要的作用，尤其在没有BN等技术的早期，它直接影响模型能否收敛。下面从几个方向来说，参考龙鹏：【AI初识境】什
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2023-10-08 06:50:35
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[References]:https://arxiv.org/abs/1510.00149神经网络的权值共享指从一个局部区域学习到的信息应用到图像的其它地方去。例如用一个相同的卷积核去卷积整幅图像，相当于对图像做一个全图滤波，每个卷积核在整个图像上是不断重复的，这些重复的单元共享着相同的参数设定（权值Weight和偏置Bias）。若一个卷积核对应的特征是边缘，用该卷积核去对图像做全图滤
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2023-10-14 07:40:35
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学习率、权重衰减、动量被称为超参数，因为他们不是由网络训练而得到的参数权重衰减代表原始的代价函数，后面那一项就是正则化项，λ就是权重衰减项作用：防止过拟合过拟合的时候，拟合函数的系数往往非常大，为什么？如下图所示，过拟合，就是拟合函数需要顾忌每一个点，最终形成的拟合函数波动很大。在某些很小的区间里，函数值的变化很剧烈。这就意味着函数在某些小区间里的导数值（绝对值）非常大，由于自变量值可大可小，所以
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2023-08-23 21:09:43
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针对梯度消失或者梯度爆炸问题，我们想出了一个不完整的解决方案，虽然不能彻底解决问题，却很有用。有助于我们为神经网络更谨慎地选择随机初始化参数，为了更好地理解它，我们先举一个神经单元权重初始化的例子，然后再演变到整个神经网络。 来看只有一个神经元的情况，然后才是深度网络，如上图，单个神经元可能有4个输入特征，从到，经过处理，最终得到。 稍后讲深度网络时，这些输入表示为，暂时我们用表示，根据图，可知，
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2023-12-27 20:52:51
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说白了就是除个根号下n[l-1]来平衡W值 正则化的时候 所以在L2的正则化成本计算中cross_entropy_cost = reg_utils.compute_cost(A3,Y) L2_regularization_cost = lambd * (np.sum(np.square(W1)) + np.sum(np.square(W2)) +
目录1.卷积神经网络介绍1.1各层介绍1.2卷积神经网络可视化介绍 1.卷积神经网络介绍1.1各层介绍卷积神经网络类似于普通的神经网络，由可学习权重的神经元组成，由于其在图像处理上的优势，经常用于计算机视觉处理相关领域。整个卷积神经网络的简单理解为一个打分函数，将原始的图像像素作为输入，将对分类的评分作为输出。在最后的全连接层内，损失函数用于对权重进行评分。卷积神经网络是专门为图像处理设计的，其
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2023-08-10 13:14:00
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以全连接模型为例：输入数据为a[784]的数组，模型共2层神经元，第一层100个，第二层即输出层为10个神经元，则第一层的权重有[784,100]个，截距有[100]个，第二层有[100,10]个权重，截距[10]个，代码用W1表示第一层权重矩阵，B1表示截距行向量，W2表示第二层权重矩阵，B2表示截距行向量，设置每次输入101批数据，则输入数据矩阵为[101,784]，用X表示，输入标签为[10
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2023-08-13 21:57:11
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BP（backpropagation)神经网络学习笔记w:权重 θ：偏向以下是我对B-P神经网络的理解：BP神经网络由3个层组成。上图是一个二层神经网络，下一层的输出都是由上一层计算得来 ,最后得出输出层的输出即上图第六个小圆。然后再由此往回递推，计算出新的权重和偏向并更新。以此来减小误差。注：其实我没搞明白神经网络算法的目的是为了什么，我考完试就更新此项。接下来一步一步整理该算法的计算步骤：从左
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2023-09-19 22:46:18
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卷积神经网络一般由卷积层、池化层和全连接层构成。 在全连接前馈神经网络中，如果第l 层有个神经元，第l − 1 层有个神经元，连接边有 × 个，也就是权重矩阵有 个参数。当m和n都很大时，权重矩阵的参数非常多，训练的效率会非常低。 如果采用卷积来代替全连接，第L 层的净输入z(L) 为第
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2023-10-12 13:26:46
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在多层感知器模型中，神经元通常是全部连接，参数较多。而卷积层的参数较少，这也是由卷积层的主要特性即局部连接和共享权重所决定。局部连接：每个神经元仅与输入神经元的一块区域连接，这块局部区域称作感受野（receptive field）。在图像卷积操作中，即神经元在空间维度（spatial dimension，即上图示例H和W所在的平面）是局部连接，但在深度上是全部连接。对于二维图像本身而言，也是局部像
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2023-12-01 17:03:09
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1，概述 神经网络中的权值初始化方法有很多，但是这些方法的设计也是遵循一些逻辑的，并且也有自己的适用场景。首先我们假定输入的每个特征是服从均值为0，方差为1的分布（一般输入到神经网络的数据都是要做归一化的，就是为了达到这个条件）。 为了使网络中的信息更好的传递，每一层的特征的方差应该尽可能相等，如果保证这个特征的方差是相等的呢。我们可以从初始化的权重值入手。 首先来做一个公式推导： $v
如果说线性分类器使用直线作为分类的边界，那么神经网络则是在使用线性分类的基础上加了非线性的分类，也就是曲线。直接说就是，比如在svm上是权重w与输入x相乘之后就是计算损失函数（直接使用w权重矩阵对输入x进行分类，而神经网络是在使用w权重对输入x进行分类之前，先用激活函数计算输入x的值，），而神经网络里则不是，它是在权重矩阵w与输入x相乘之后，再将这个结果输入到一个名为激活函数里面，这个激活函数就好
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2023-09-25 10:15:05
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人工神经网络里的权值和权向量是什么意思啊？？神经网络权值的具体含义是什么神经网络权值怎么确定？神经网络的权值是通过对网络的训练得到的。如果使用MATLAB的话不要自己设定，newff之后会自动赋值。也可以手动：{}=;{}=。一般来说输入归一化，那么w和b取0-1的随机数就行。神经网络的权值确定的目的是为了让神经网络在训练过程中学习到有用的信息，这意味着参数梯度不应该为0。参数初始化要满足两个必要
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2023-06-09 23:48:07
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cnn中权值共享理解第一步，针对一个神经元，一幅640*360图像，一个神经元要对应640*360个像素点，即一个神经元对应全局图像，全连接的话一个神经元就有640*360个参数；第二步，然而，图像的空间联系是局部的，就像人是通过一个局部的感受野去感受外界图像一样，每一个神经元都不需要对全局图像做感受，每个神经元只感受局部的图像区域，然后在更高层，将这些不同局部的神经元综合起来就可以得到全局信息。
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2024-01-12 23:07:41
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神经网络是很好的函数逼近器和特征提取器，但有时它们的权值过于专门化而导致过度拟合。这就是正则化概念出现的地方，我们将讨论这一概念，以及被错误地认为相同的两种主要权重正则化技术之间的细微差异。1943年，沃伦·麦卡洛克(Warren McCulloch)和沃尔特·皮茨(Walter Pitts)首次提出了神经网络，但它并不受欢迎，因为它们需要大量的数据和计算能力，而这在当时是不可行的。但随着上述约束
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2023-10-29 07:59:10
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目录问题引入数值微分方法损失函数与权重参数的函数关系（数学表达式）神经网络中权重参数的符号函数关系的推导数学基础知识及代码实现的复习求函数梯度的函数及改进神经网络中求损失函数梯度的例子实现一个的3层神经网络（一个隐藏层）神经网络类代码训练过程代码训练过程代码中的一些问题关于训练速度关于大量数据对神经网络的意义 本博客参考书籍：深度学习入门（斋藤康毅著）问题引入在从零到一实现神经网络（python
权重的初始值①权重的初始值十分重要，关系到神经网络的学习是否成功。可以将权重初始值设置为0吗为了抑制过拟合、提高泛化能力，采用权值衰减的方法，它是一种以减小权重参数的值为目的进行学习的方法。 在误差反向传播法中，所有的权重值都会进行相同的更新。比如，在2层神经网络中，假设第1层和第2层的权重为0。这样一来，正向传播时，因为输入层的权重为0，所以第2层的神经元全部会被传递相同的值。第2层的神经元中全
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2023-11-30 20:19:29
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九浅一深理解L2正则化和权重衰减1. 什么是L2正则化？针对权重参数的范数惩罚；神经网络的损失函数（或者说目标函数）中加入一个额外的正则化项；2. 什么是权重衰减？神经网络的损失函数（或者说目标函数）不做改变；权重参数迭代更新时直接裁剪一定比例3. 使用随机梯度下降优化器（SGD）时，权重参数如何更新3.1 不使用正则化和权重衰减为普通损失函数，比如交叉熵函数损失函数对权重参数求偏导得到梯度权重参
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2023-12-19 22:22:35
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BP神经网络概念BP神经网络的计算过程：由正向计算过程和反向计算过程组成；正向计算过程，输入模式从输入层经隐单元层逐层处理，并转向输出层，每一层神经元的状态只影响下一层神经元的状态。如果在输出层不能得到期望的输出，则转入反向计算，将误差信号沿原来的连接通路返回，通过修改各神经元的权值，使得误差信号最小； 1.正向计算 2.反向计算误差传递 采用矩阵就算反向传递的误差：
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2023-06-20 21:57:43
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1. 误差反馈1.1 误差反馈校正权重矩阵可以理解，输出和误差都是多个节点共同作用的结果，那么该如何更新链接权重？ 思考一下，得到误差后，该怎么分配？平均分的话是否会有失公平？毕竟我们在之前的学习中了解到，前一层每个节点的贡献都是不一样的。考虑极端情况，当某权重为0时，它对下一个节点的贡献为0；这时如果误差仍然平均分配显然是不那么合适的。 但我们很容易想到这个标准：较大链接权重的连接分配更多的误差
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2023-10-07 12:12:39
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