人工神经网络Artificial Neural Nerworks 基本术语概念：人工神经网络（Artificial Neural Networks，ANN）感知器（Perceptron）：以一个实数值向量作为输入，计算输入的线性组合，如果结果大于某个阈值输出1，否则输出-1。权值（weight）：贡献率。线性可分（linearly separable）Delta法则（delta rul
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2023-11-18 18:36:50
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概念什么是RNN?RNN是一种特殊的神经网络结构, 它是根据"人的认知是基于过往的经验和记忆"这一观点提出的. 它与DNN,CNN不同的是: 它不仅考虑前一时刻的输入,而且赋予了网络对前面的内容的一种’记忆’功能.RNN之所以称为循环神经网路，即一个序列当前的输出与前面的输出也有关。具体的表现形式为网络会对前面的信息进行记忆并应用于当前输出的计算中，即隐藏层之间的节点不再无连接而是有连接的，并且隐
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2023-08-08 11:10:53
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神经网络一直是迷人的机器学习模型之一，不仅因为花哨的反向传播算法，而且还因为它们的复杂性（考虑到许多隐藏层的深度学习）和受大脑启发的结构。神经网络并不总是流行，部分原因是它们在某些情况下仍然存在计算成本高昂，部分原因是与支持向量机（SVM）等简单方法相比，它们似乎没有产生更好的结果。然而，神经网络再一次引起了人们的注意并变得流行起来。 在这篇文章中，我们将使用neuralnet包装拟合一
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2023-12-05 21:22:16
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人工神经网络Artificial Neural Nerworks 基本术语概念：人工神经网络（Artificial Neural Networks，ANN）感知器（Perceptron）：以一个实数值向量作为输入，计算输入的线性组合，如果结果大于某个阈值输出1，否则输出-1。权值（weight）：贡献率。线性可分（linearly separable）Delta法则（delta rul
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2024-04-26 10:36:20
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前馈神经网络_BP算法+R语言程序运行实例目录关于神经网络的介绍前馈神经网络应用到机器学习参数学习误差反向传播程序实例(R语言)前言今天是小白学习神经网络的第一次博客文章，希望以后的自己可以坚持下去，只争朝夕不负青春。本章是关于神经网络—前馈神经网络的系列个人见解，还有许些不足之处还望大家能够积极指正，小白在这里谦虚请教。 在初学神经网络之时，发现帖子上对于一些名词并没有详细的介绍，对一些做法选择
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2023-10-07 22:19:54
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导语：在CVPR 2020上，商汤研究院链接与编译组和北京航空航天大学刘祥龙老师团队提出了一种旨在优化前后向传播中信息流的实用、高效的网络二值化新算法IR-Net。不同于以往二值神经网络大多关注量化误差方面，本文首次从统一信息的角度研究了二值网络的前向和后向传播过程，为网络二值化机制的研究提供了全新视角。同时，该工作首次在ARM设备上进行了先进二值化算法效率验证，显示了IR-Net部署时的优异性能
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2023-11-14 21:10:18
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精度问题，比如如果压缩后的数值表示精度能到0.01，而更新的梯度的值没到这个精度，比如0.001，此时该如何更新这个值？答案就是用一定的概率去更新这个值。 第二种方法虽然看起来比第一种更合理，但是在实现时却有一个问题，那就是每次生成随机数会非常耗时，所以一般使用第一种方法。 梯度计算和累加BNN的参数和各层的激活值是二值化的，但由于两个原因，导致梯度不得不用较高精度的实数而不是二值进行存储。两个原
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2023-11-06 19:08:54
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线性神经网络前言：该大章分为7小章节， 本章我们将介绍神经网络的整个训练过程 :如下图顺序所示：
定义简单的神经网络架构
数据处理
指定损失函数
如何训练模型
1. linear-regression(线性回归)NOTE:
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2023-07-24 20:45:32
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tensorflow基础3神经网络tensorflow基础3神经网络1.全连接层的实现1.1 通过张量的方式实现1.2 通过层的方式实现2. 激活函数2.1 sigmoid2.2 ReLU2.3 LeakyReLU2.4 Tanh3. 输出层的设计3.1 普通实数3.2 [0,1]区间3.3 [0,1]区间和为13.3 [-1,1]4. 误差计算4.1 均方误差函数4.2 交叉熵误差函数 ten
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2023-12-06 18:58:56
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（1）Regression 下面的回归图显示了网络输出对培训、验证和测试集的目标。为了完美的配合,数据应该沿着45度的线下降,网络输出等于目标。对于这个问题,fit对所有数据集都有一定的好处,在每一个情况下,R值在0.93或以上。如果需要更准确的结果,您可以通过在nftools中单击retrain来重新训练网络。这将改变网络的初始权重和偏差,并可能在重新培训后产生一个改进的网络。其他选项在以下窗格
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2023-09-08 19:05:25
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一、权重正则化权重正则化本质上是为了避免神经网络拟合的模型过于复杂或者出现过拟合现象。数学公式可以表示如下所示，其中R(w)表示模型的复杂度，J(θ)是原有的损失函数，J'(θ)是叠加网络复杂度后的新损失值。至于网络复杂度后面再解释。
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2023-10-30 23:09:13
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BP神经网络（python代码） 神经网络是深度学习的基础。个人理解神经网络就是可以拟合任何一种广义线性模型的结构，本文主要记录python代码的学习笔记。BP神经网络原理（待补充，可以详见《数据挖掘概念与技术》P258页）伪代码：代码中使用的随机梯度下降，伪代码是使用整体数据做梯度下降。
[python]
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2023-06-29 22:28:38
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训练神经网络我们接着上一讲继续，这一讲主要讲的是优化、正则化与迁移学习高级优化我们首先来看看传统的随机梯度优化有什么问题，如果损失函数在一个维度上梯度比较小，在另一个维度上梯度比较大，那么这种情况下就会出现沿着梯度小的维度变化缓慢，另一个方向变化迅速，出现如下图这种震荡现象导致收敛缓慢除此以外就是局部最小值与驻点的问题，局部最小值在多维特征的情况下出现的几率比较小，最常见的是驻点问题，这种情况下权
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2023-11-11 18:51:53
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本文讨论的关键词：Logistic Regression（逻辑回归）、Neural Networks（神经网络）之前在学习LR和NN的时候，一直对它们独立学习思考，就简单当做是机器学习中的两个不同的models，从来没有放在一起观察过，最近通过阅读网络资料，才发现，原来LR和NN之间是有一定的联系的，了解它们之间的联系后，可以更好地理解Logistic Regression（逻辑回归）和Neu
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2023-07-04 13:37:47
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神经网络的重要概念输入（x）输出（y）、标签（label）输入是指传入给网络处理的向量，相当于数学函数中的变量。输出是指网络处理后返回的结果，相当于数据函数中的函数值。标签是指我们期望网络返回的结果。损失函数（loss function）损失函数评估网络模型的好坏，值越大，表示模型越差，值越小，表示模型越好。因为传入大量的训练集训练的目标，就是将损失函数的值降到最小。常见的损失函数定义：差的平方和
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2023-08-08 18:00:31
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文章目录一、神经元模1.M-P模型2.单层多个神经元二、感知机与多层网络1.感知机2.多层神经网络BP算法 一、神经元模1.M-P模型 神经网络中有许多神经元，每个神经元可以有多个输入，如图中的神经元有n个输入x，每个输入x对应的w是权重，通过计算获得神经元的总体输入。 w是权值，x是输入（x是向量），θ是偏置。net是总体输入，对于单个神经元w是向量，但是如果一层中存在多个神经元w就是权值矩阵
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2023-10-10 14:10:53
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1、前馈神经网络前馈神经网络描述的是网络的结构，是指每一层的神经元只接受前一层神经元的输入，并且输出到下一层。2、BP神经网络百度百科：BP神经网络是一种按照误差逆向传播算法训练的多层前馈神经网络。BP即Back Peopagation，就是常用的反向传播算法。3、MLPMLP是多层感知机也被称为多层神经网络，是一种前向结构，包括输入层、隐藏层和输出层。至少三层结构（即隐藏层只有一层网络），如图所
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2023-07-09 08:15:44
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危险，危险，危险——好久不见，等你在这里见面~在经过前两期关于神经网络的简单介绍后，今天小Mi将进一步介绍神经网络的代价函数、前向传播和反向传播，废话不多说，我们开干吧~1 代价函数首先引入一些便于稍后讨论的新标记方法：假设神经网络的训练样本有m个，每个包含一组输入x和一组输出信号y，L表示神经网络层数，表示每层的neuron个数(表示输出层神经元个数)，代表最后一层中处理单元的个数。将神经网络的
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2023-10-28 18:56:23
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回归数据可以用Keras深度学习API轻松拟合。在本教程中，我们将简要地学习如何通过使用R中的Keras神经网络模型来拟合和预测回归数据。在这里，我们将看到如何创建简单的回归数据，建立模型，训练它，并最终预测输入数据。该教程包括生成样本数据集建立模型训练模型并检查准确性预测测试数据源代码列表我们将从加载R的Keras库开始。library(keras)生成样本数据集首先，本教程的样本回归时间序列数
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2023-08-12 14:03:49
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本文演示了训练一个简单的卷积神经网络 (CNN) 来对 CIFAR 图像进行分类。由于本教程使用 Keras Sequential API，因此创建和训练我们的模型只需几行代码（点击文末“阅读”获取完整代码数据）。相关视频设置library(keras)下载并准备 CIFAR10 数据集CIFAR10 数据集包含 10 个类别的 60,000 张彩色图像，每个类别有 6,000 张图像。数据集
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2023-07-24 20:53:30
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