第二门课 改善深层神经网络：超参数调试、正则化以及优化（Improving Deep Neural Networks:Hyperparameter tuning,Regularization and Optimization）2.1Mini-batch梯度下降（Mini-batch gradient descent）优化算法将加快神经网络的运行，加快训练模型。深度学习没有在大数据领域发挥最大的效果
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2023-11-29 05:54:24
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# Softmax是神经网络的重要组成部分
在神经网络中，Softmax函数是一个常用的激活函数，用于将神经网络的输出转换为概率分布。Softmax函数可以将神经网络输出的原始分数转换为概率值，使得输出更易于理解和解释。在本文中，我们将介绍Softmax函数的原理和代码示例，以及它在神经网络中的应用。
## Softmax函数的原理
Softmax函数是一个用于多分类问题的激活函数，其数学表
原创
2024-02-19 06:16:43
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softmax的作用：将多分类的输出值转换为范围在[0, 1]和为1的概率分布soft 反方词 hardhardmax从一组数据中找到最大值softmax为每一个分类提供一个概率值，表示每个分类的可能性。所有分类的概念值之和是1.优点在x轴上一个很小的变化，可以导致y轴上很大的变化，将输出的数值拉开距离。在深度学习中通常使用反向传播求解梯度进而使用梯度下降进行参数更新的过程，而指数函数在求导的时候
原创
2023-06-08 09:47:51
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光学，结构光，双目视觉，点云处理，点对特征，三维噪点过滤Interview problem：2、SVM1>SVM与神经网络的关系线性SVM的计算部分和一个单层神经网路一样，都是一个矩阵乘积。SVM的关键在于它的Hinge Loss以及maximum margin的想法，其实这个loss也可以应用在神经网络里。对于处理非线性任务时，SVM和神经网络走了两条不同的路：神经网络通过多个隐层+激活函
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2024-01-05 22:16:09
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层方式实现全连接层本质上是矩阵的相乘相加运算，实现并不复杂。但是作为最常用的网络层之 一，TensorFlow 中有更加高层、使用更方便的层实现方式：layers.Dense(units, activation)， 只需要指定输出节点数 Units 和激活函数类型即可。输入节点数将根据第一次运算时的输入 shape 确定，同时根据输入、输出节点数自动创建并初始化权值矩阵 W 和偏置向量 b， 使用
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2023-08-21 18:34:33
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2018最新深度学习与神经网络的计算特点与硬件配置分析（一）深度学习训练平台现状与理想的计算架构分析
深度神经网络（DNN）计算数据模型繁多，结构复杂，主流模型含几十个隐含层，
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2023-11-08 20:40:26
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来自人工智能贴吧，利_刃。仅供收藏。关于Matlab的入门教程，参看这个帖子：tieba#baidu#com/p/2945924081 例1：我们都知道，面积=长*宽，假如我们有一组数测量据如下： 我们利用这组数据来训练神经网络。（在Matlab中输入以下的代码，按回车即可执行） p = [2 5; 3 6; 12 2; 1 6; 9 2; 8 12; 4 7; 7 9]'; % 特征数据X1,X
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2023-10-30 23:30:02
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文章目录简介卷积层池化层激活层线性层 简介上图摘自网络受生物神经网络的启发，每个神经元与其他神经元相连，当它兴奋的时候就会向相连的神经元发送化学信号，从而改变这些神经元内的电位，当神经元的电位超过阈值后就会被激活，即也变得兴奋起来，继而向其他神经元发送化学信号。神经网络中可以看成是由若干节点和边组成的图。节点就是神经元，可以存储数字；边用来存储权重，表示传给哪些神经元，而是否超过阈值达到兴奋就是
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2023-11-21 23:00:47
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我之前写过全连接神经网络的反向传播算法(BP算法)这篇文章是在我初学机器学习时写的文章，所以这篇文章是根据西瓜书中的推导过程进行讲述的，权重梯度的计算是针对所有参数逐个推导的，而在现实应用中是逐层递推的。求导过程涉及矩阵求导，请自行查询相关文档
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2024-01-16 17:41:30
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文章目录前言一、多层前向神经网络原理介绍二、Matlab相关函数介绍1.网络初始化函数2.网络训练函数3.网络泛化函数三、示例1.函数拟合2.蠓的分类（MCM89A） 前言一、多层前向神经网络原理介绍多层前向神经网络（MLP）是神经网络中的一种，它由一些基本的神经元即节点组成，如上图。除输入层外，每一节点的输入为前一层所有节点输出值得和。每一节点的激励输出值由节点输入、激励函数及偏置量决定。二、
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2023-07-05 09:17:05
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什么是神经网络？ 百度百科给出如下解释：人工神经网络（Artificial Neural Networks，简写为ANNs）也简称为神经网络（NNs）或称作连接模型（Connection Model），它是一种模仿动物神经网络行为特征，进行分布式并行信息处理的算法数学模型。这种网络依靠系统的复杂程度，通过调整内部大量节点之间相互连接的关系，从而
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2023-10-30 23:27:47
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简单总结一下我们之前学习的内容。 在之前的笔记中我总结了吴恩达老师课程的深度学习概论、逻辑回归算法、浅层神经网络。 学习了设立单隐层神经网络—>初始化参数—>正向传播计算预测值—>计算导数—>梯度下降算法—>反向传播修正参数 从这个笔记开始，我们正式进入深层神经网络deep neural network一、什么是深层神经网络？ 第一幅图是逻辑回归模型；第二幅图是双层N
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2023-09-21 10:00:24
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如何解决ps2021 新版 AI神经滤镜不能用?网上买正版，更新下就好了，盗版的都会有各种这样的问题。ps2021神经AI滤镜是需简要上传云端，由Adobe官方服务器人工智能运算的。Ps2021版本新增了Ai神经元滤镜，它不是与软件一起安装的，只能在线调用的ps刚发布不久是可以使用的，后来就不能使用了，目前为止没有好的办法，建议购买正版软件。PS2021版本的AI神经网络滤镜需要在服务端运行，所以
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2024-05-23 16:18:03
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一、线性函数和非线性函数函数表达式是一元一次方程，函数的图形是一条直线，这样的的函数就是线性函数。常数也是一种线性函数。除此之外的函数都是非线性函数。如指数函数，对数函数，三角函数，二次函数，分段函数等，都是非线性函数。二、网络引入非线性函数的意义由于线性函数等价于一元一次函数，因此多个一元一次函数叠加最终的结果化简后依然是一个简单的一元一次函数。而非线性方程种类多种多样，两个不同类型的非线性函数
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2023-10-16 21:29:18
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1. 定义：人工神经网络（Artificial Neural Networks，简写为ANNs）也简称为神经网络（NNs）或称作连接模型（Connection Model），它是一种模仿动物神经网络行为特征，进行分布式并行信息处理的算法数学模型。这种网络依靠系统的复杂程度，通过调整内部大量节点之间相互连接的关系，从而达到处理信息的目的。2. 算法：在理论模型研究的基础上构作具体的神经网络模型，以实
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2023-08-21 11:37:38
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一.概念模型=网络结构+网络参数 网络结构：VGG ，RASNet…… 网络参数：网络结构中kernel，weight之类的数据二.怎么得到模型1.下载别人的网络结构我们有时候会借鉴别人的网络，大多数情况下他们会在GitHub中放上已经训练好的模型，这个时候，你就可以下载下来直接用。 ps:大多都在README的文件中会放一个云盘的链接，点链接下载。2.保存自己的网络模型if ite_num %
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2023-10-30 23:29:10
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如何搭建神经网络1、神经网络基本原理前向传播（Forward-Pass）反向传播（Backward-Pass）2、利用Python进行简单的网络模型搭建依赖库对每一层网络创建一个类输入层（输入数据）隐藏层（激活函数）输出层（损失函数）优化器利用模型进行预测网络搭建完整代码 1、神经网络基本原理前向传播（Forward-Pass） 对于一个神经元来说，其对前一层网络中的所有输出分别乘上权重w1、w
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2023-09-04 10:28:11
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理论基础什么是神经网络我们知道深度学习是机器学习的一个分支，是一种以人工神经网络为架构，对数据进行表征学习的算法。而深度神经网络又是深度学习的一个分支，它在 wikipedia 上的解释如下：深度神经网络（Deep Neural Networks, DNN）是一种判别模型，具备至少一个隐层的神经网络，可以使用反向传播算法进行训练。权重更新可以使用下式进行随机梯度下降法求解。首先我们可以知道，深度神
作者 | ZackSock责编 | 欧阳姝黎头图 | 下载于视觉中国前言机器学习一直是Python的一大热门方向，其中由神经网络算法衍生出来的深度学习在很多方面大放光彩。那神经网络到底是个个什么东西呢？说到神经网络很容易让人们联想到生物学中的神经网络，而且很多时候也会把机器学习的神经网络和生物神经网络联系起来。但是其实人类至今都没有完全理解生物神经网络的运作，更不要谈用计算机实
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2023-08-31 08:25:31
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Softmax及两层神经网络0.说在前面1.Softmax向量化1.1 Softmax梯度推导1.2 Softmax向量化实现2.两层神经网络2.1 反向传播推导2.2 ...
原创
2021-08-03 09:52:56
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