BP神经网络推导整理维度计算：输入矩阵维度： shape(X)=(n,1) 输出矩阵维度： shape(Y)=(o,1) 隐藏层神经元个数m，输入层到隐藏层的权重维度： shape(W1)=(m,n) 隐藏层神经元个数m，隐藏层到输出层的权重维度： shape(W2)=(o,m) 可通过以上条件计算出隐藏层输出矩阵H的维度： shape(H)=shape(W1)shape(X)=(m,n)(n,1
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2023-12-09 22:29:32
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一、神经元(Neuron)一个简单的神经元数学模型如下： 一个神经元由多个输入x、一个偏置项b和一个输出组成。每个输入对输出的影响都不一样，用权限w表示，多个输入和对应权重w的卷积，为神经元的直接输入值，然后经过激励函数映射得到输出值。输入： &n
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2023-06-06 20:32:31
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BP神经网络公式推导神经元简介公式推导 神经元简介为了构建神经网络模型，我们需要首先思考大脑中的神经网络是怎样的？每一个神经元都可以被认为是一个处理单元/神经核（processing unit/Nucleus），它含有许多输入/树突（input/Dendrite），并且有一个输出/轴突（output/Axon）。神经网络是大量神经元相互链接并通过电脉冲来交流的一个网络。神经元之间通过电信号进行沟
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2023-08-10 17:18:39
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深度学习的核心就是各种不同的神经网络模型（CNN、RNN、GCN、GNN等）的学习和训练过程。这些神经网络模型的共同点都是一个“黑盒子”，通过一定的学习算法将大量数据交给模型训练，不断缩小模型预测值与真实值之间的误差，最终将精度达到一定阈值的模型应用到实际场景当中。所以，整个深度学习可以概括为：一个 大数据整理-模型搭建-网络训练-数据预测
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2023-10-25 15:30:23
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一、代价函数首先我们定义： L = 神经网络的总层数 si = 第L层的单元数量（不含偏置单元） K = 输出单元/类型的数量 hΘ(x)k = 假设函数中的第k个输出因为逻辑回归里的代价函数为：推广到神经网络中：二、代价函数的优化算法——反向传播算法（backpropagation algorithm）1、含义 神经网络的代价函数已经求出来了，那么现在要进行min J也就是优化算法。这一节的主要
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2023-11-24 16:50:43
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文章目录参考资料神经网络前向传播1. 输入层->隐含层2. 隐含层->输出层反向传播1. 计算总误差2. 隐藏层与输出层之间的权重更新3. 输入层与隐藏层之间的权重更新4. 梯度下降 参考资料神经网络基础: 反向传播推导与卷积公式神经网络前向传播与反向传播主要基于参考资料的学习整理。神经网络神经网络通俗地可以理解成一个函数近似器，它需要近似一个输入x到输出y的映射函数。我们所要训练的
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2023-10-18 21:54:24
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Cost Function\(L\)：表示神经网络的总层数。\(S_l\)：表示第\(l\)层的单元数（即神经元的数量），其中不包括第\(l\)层的偏置单元。\(K\)：输出层单元数目。\(\left( h_\Theta \left( x^{\left( i\right)} \right) \right)_k\)：表示输出神经网络输出向量中的第\(k\)个元素。如果一个网络在第
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2023-08-15 16:44:38
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学习总结（1）BP神经网络是现在很多深度学习网络的基础，前向传播和梯度下降求解loss损失函数，寻找最佳参数。 （2）防止过拟合：正则化，早停。 （3）防止进入局部极小值等：模拟退火or随机梯度下降。 文章目录学习总结一、神经元模型和MLP基础1.1 BP神经网络如何学习（1）前向传播（2）损失函数（3）梯度下降1.2 线性可分和非线性可分二、误差逆传播BP算法三、全局最小 与 局部极小Refer
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2023-10-10 21:21:26
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内容来自Andrew老师课程Machine Learning的第五章内容的Backpropagation in Practice部分。一、Implementation Note: Unrolling Parameters（实现建议：参数展开） 1、优化算法的模板：
2、下面是怎样将矩阵转化成向量，以及怎样将向量转化成矩阵。 3、学习算法 为什么我们要进行矩阵和向量的相互转
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2023-10-30 23:36:44
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上篇文章我们给出了用paddlepaddle来做手写数字识别的示例，并对网络结构进行到了调整，提高了识别的精度。有的同学表示不是很理解原理，为什么传统的机器学习算法，简单的神经网络(如多层感知机)都可以识别手写数字，我们要采用卷积神经网络CNN来进行别呢？CNN到底是怎么识别的？用CNN有哪些优势呢？我们下面就来简单分析一下。在讲CNN之前，为避免完全零基础的人看不懂后面的讲解，我们先简单回顾一下
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2023-08-27 18:34:41
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只要神经元足够，神经网络可以以任意精度逼近任意函数。为了拟合非线性函数，需要向神经网络中引入非线性变换，比如使用\(sigmoid\)激活函数：\[ sigmoid(x)=\frac{1}{1+e^{-x}} \]\(sigmoid(x)\)可简写为\(\sigma(x)\)，该函数可以将实数压缩到开区间\((0,1)\)。其导数为：\[ \sigma'(x)=\frac{e^{-x}}{(1+e
学习神经网络，很多基础知识不用就会忘了，这段时间重新进行一下整理和总结。在此留做记录。首先从最基础的BP神经网络开始。并进行相关算法的推导。 人工神经网络是仿照人大脑的功能而用数学公式搭建的一种结构。现在借助计算机语言在高性能的计算机上得以实现。才能模仿人的神经信号传输变化过程，经过这个过程，完成了计算，识别，分类等等一系列功能。总结起来是在两
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2023-08-18 14:37:39
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上篇文章中稍稍写漏了点东西，就是说在梯度下降过程中，步长是与该点的斜率有关，如果无关的话，那么如果步长太大，是不是就从坑中心滚过去了呀？比如这样： 下面开始正文。每层只有一个神经元根据上篇文章的内容，梯度会有正有负，代表的意思就是这个点该如何移动。而每一项的相对大小告诉了改变哪个值影响更大。如下图所示： 由于在神经网络中，我们的经验风险是在最后一步才求得的，那么我们只能从最后超最前一层一层地来调整
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2024-04-07 22:29:41
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https://blog.csdn.net/u012328159/article/details/80081962 https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzUxMDg4ODg0OQ==&mid=2247484013&idx=1&sn=2f1ec616d9521b801e
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2020-06-04 22:28:00
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神经网络的BP推导过程 下面我们从一个简单的例子入手考虑如何从数学上计算代价函数的梯度，考虑如下简单的神经网络，该神经网络有三层神经元，对应的两个权重矩阵,为了计算梯度我们只需要计算两个偏导数即可： 首先计算第二个权重矩阵的偏导数，即 首先需要在之间建立联系，很容易可以看到的值取决于,而,而又是由取
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2018-10-26 20:30:00
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# LSTM神经网络的数学推导
## 引言
在深度学习领域，LSTM（长短期记忆网络）是一种常用的循环神经网络结构，用于处理序列数据。理解LSTM的数学推导对于深入理解其工作原理至关重要。本文将帮助你了解如何实现LSTM神经网络的数学推导。
## 步骤概览
以下是实现LSTM神经网络的数学推导的步骤概览：
```mermaid
gantt
title LSTM神经网络的数学推导步骤
原创
2024-03-15 04:41:53
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Lec 4 BP神经网络详细推导本篇博客主要记录一下Coursera上Andrew机器学习BP神经网络的前向传播算法和反向传播算法的具体过程及其详细推导。方便后面手撸一个BP神经网络。目录Lec 4 BP神经网络详细推导4.1 网络结构4.1.1 损失函数4.1.2 网络结构4.2 Forward Propagation4.3 Back Propagation4.3.1 第三层权重偏导的求法4.3
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2024-03-15 23:25:31
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四、GoogleNet V2论文导读论文主题：批标准化：缓解内部协变量偏移加快深度神经网络训练研究背景：GoogLeNet-V2在V1的基础上加入BN层，同时借鉴VGG的小卷积核思想，将5x5卷积替换成2个3x3卷积核；相关概念1、ICS（内部协变量偏移）ICS现象：输入数据分布变化，导致的模型训练困难，对深度神经网络影响大；解决方法：提出BN层，加快模型收敛，比GooLeNet-V1快10倍，获
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2024-02-04 14:54:09
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本文是一次简单神经网络的完整反向传播推导过程，一边学习一边理解。方程式比较难写，所以只能以图代替了。
原创
2022-04-12 10:45:59
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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
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2023-10-11 09:24:40
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