CS224n 2019 Winter 笔记（二）：神经网络（矩阵求导、反向传播推导）一、交叉熵损失函数（Cross Entropy Loss Function）二、Derivative of Matrix（一）矩阵的几种乘积（1）点积（内积）（2）点乘（hadamard product,哈达码积）（3）克罗内克积（kronecker product）（二）矩阵的运算（1）微分运算（2）点乘运算（
一、感受 这次作业的神经网络是比上一次作业复杂的，上一次作业是“多层感知机（MLP）”，这一次的作业是“卷积神经网络（CNN）”。运算从原来的矩阵乘法变成了卷积，网络结构也更加复杂，所以这次的作业是允许使用框架的。 这次作业的难点本质上是对于卷积网络的理解上，TensorFlow 可以提供卷积的计算方式还有后窥修正，所需要书写的只是网络结构。次难点是 TensorFlow 的工作机理，其实一开始做
3.4 TensorFlow实现神经网络3.4.1 TensorFlow游乐场3.4.2 前向传播3.4.3 神经网络参数与TensorFlow变量变量和张量的关系变量的三个属性：张量、维度、类型3.4.4通过TensorFlow训练神经网络模型3.4.5 完整的神经网络样例程序从程序中总结生成神经网络的步骤第三章小结 3.4 TensorFlow实现神经网络3.4.1 TensorFlow游乐
如果学过《线性代数》，那么你应该对矩阵乘法计算规则有所了解，但为什么要这样计算呢？矩阵乘法有什么用呢？下面以理解矩阵乘法为目的来介绍。1 高斯消元法 首先，矩阵的本质其实就是线性方程组，而解线性方程组的通用方法就是高斯消元法。1.1 高斯消元法的思路 给出一个简单的例子，需要求解以下线性方程组： 从几何上来讲，线性方程都是直线，求解方程组就是找到两个直线的交点： 最
线性神经网络线性神经网络和单层感知机非常相似，输入层、输出层甚至是误差迭代函数都相同，唯一的区别就是他们的传输函数不同。回顾一下单层感知机的传输函数：y=sgn(x)sgn{ x>0 y=1 x<=0 y=0 }这是二值的函数，所以只能解决二分类问题。而线性神经网络的传输函数：sgn{ y=x; }这就决定了线性函数可以拟合线性方程，而且比感知机拟合出来的误差小的多得多。线性
为何要进行网站优化及网站优化的通常过程 提到网站优化，能够很多人认为网站优化即是SEO。其实，网站优化能够从狭义和广义两个方面来阐明。狭义的网站优化，即查找引擎优化（SEO），是一种运用查找引擎的查找规矩来进步意图网站在有关查找引擎上的排行的办法；广义的网站优化所思考的要素不仅仅是指SEO，广义的网站优化是对网站进行程序、域名注册查询、内容、版块、规划等多方面的优化调整，也即是网站设计时合适查找
神经元的结构在神经网络中每个神经元都有相同的结构：每个神经元接受多个输入信号，对输入信号进行线性运算：$$output = wx+b = \sum_i w_i x_i + b$$然后，经过激活函数$f$（一般为非线性函数）处理，再输出。
激活函数的意义在后面讨论。
用矩阵乘法表示神经元运算如果有$m$个神经元同时对同一个输入$x$做运算，且这些神经元使用同一个激活函数，那么我们就可以用一
雅可比（Jacobian）矩阵：它是一阶偏导数以一定方式排列成的矩阵，行列式称为雅可比矩阵。它体现了一个可微方程与给出点的最优线性逼近。汉明距离：表示两个（相同长度）的字对应位不同的数量，我们用d(x,y)来表示两个字x,y的汉明距离。对两个字符串进行异或运算，再统计结果是1的个数，那么这个数就是汉明距离。：不应性反馈常数，一般为正值。：反馈衰减因子。:不应性衰减因子。a:外部激励参数。Adach
迄今，人们对神经网络的一大疑虑是，它是难以解释的黑盒。本文则主要从理论上理解为什么神经网络对模式识别、分类效果这么好，其本质是通过一层层仿射变换和非线性变换把原始输入做扭曲和变形，直至可以非常容易被区分不同的类别。实际上，反向传播算法（BP) 其实就是根据训练数据不断地微调这个扭曲的效果。作者 | Christopher Olah大约十年前开始，深度神经网络在计算机视觉等领域取得了突破性
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2023-08-04 13:57:02
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简捷安防数字网络矩阵是一款针对全数字高清上电视墙而专门研发的产品。其拥有画面拼接、多画面分割、流媒体转发、高清录像存储、远程录像回放、多机网络并联、矩阵切换、全屏切换、分组切换等功能。功能特性：●多画面拼接专业四屏拼接，即四拼接屏显示单画面功能。●百万像素高清多画面分割4路VGA/DVI/HDMI高清晰数字信号输出，支持电脑显示器、液晶电视、等离子电视、DLP大屏、投影仪等显示设备，单
在2017年神经信息处理系统大会（NIPS）中的一篇论文里，我和我的团队提出了一个叫做Net-Trim的AI优化框架，其使用逐层凸体系（layer-wise convex scheme）来精简预训练深度神经网络。 深度学习对许多AI应用来说已经成为了最佳选择，它的范围从影像识别到语言翻译。多
为什么神经网络层数越多越好？参考资料：https://www.zhihu.com/question/65403482、、https://www.bilibili.com/video/BV1bx411M7Zx一句话回答神经网络层数越多，对输入特征抽象的层次越深，对其理解的准确度相对来说也就越深。神经网络关于层数的原理人工智能的编程相比于传统编程的一个重要特点就在于，我们难以知道其内部到底是如何一步步
神经网络介绍神经网络通常是分层的，至少有一个输入和输出层，也许还有隐藏层，某些神经网络类型不会在输入和输出层之外分解成任何形式层，然而，这个输入层和输出层将永远存在，也许可能被整合在同一层，我们现在先介绍一下输入层，输出层和隐藏层。输入层 输入层是神经网络的第一层，和其他层一样，这一层包括了一个指定数字的神经元，同一层的神经元都含有相似的属性，一般情况下，对于分类，回归或者聚类的神经网络的每个属性
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2023-08-21 13:10:55
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神经网络和深度学习目前提供了针对图像识别，语音识别和自然语言处理领域诸多问题的最佳解决方案。传统的编程方法中，我们告诉计算机如何去做。而神经网络不需要我们告诉计算机如何处理问题，而是通过从观测数据中学习，计算出他自己的解决方案。问题： 如何训练神经网络使得它比传统的方法更好？答：深度学习是为了训练神经网络，让他（计算机）自己能够从数据中学习。神经网络使用样本自动地推断规则，通过增加训练样本的数量，
【1】介绍今天我将从非常简短的神经网络介绍开始，这足以理解我将要讨论的概念。 我将解释什么是损失函数以及“训练”神经网络或任何其他机器学习模型意味着什么。 我并不声称我的解释是对神经网络的完整、深入的介绍，事实上，希望您已经熟悉这些概念。 如果您想更好地了解神经网络中发生的事情，我会在文章末尾提供一个资源列表供您学习。我将解释几年前在 kaggle 上运行的狗对猫比赛的例子。 在比赛中，我们面临的
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2023-06-14 15:46:35
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一、基本概念神经元模型：用数学公式表示为：?(∑????? + ?)，f 为激活函数。神经网络是以神经元为基本单 元构成的。 激活函数：引入非线性激活因素，提高模型的表达力。 常用的激活函数有 relu、sigmoid、tanh 等。 &nb
特殊矩阵(数组)的创建zeros 格式：数组名=zeros(x); zeros用来创建一个x行x列值全为0的矩阵 ones 格式：数组名=ones(x); ones用来创建一个x行x列值全为1的矩阵 eye 格式：数组名=eye(x); eye用来创建一个x行x列值的单位矩阵矩阵 多维数组的创建 多维数组是什么呢，定义上来说也是数字的集合，只不过存放的维度变了，详见下图
神经网络为什么要归一化 1.数值问题。 无容置疑，归一化的确可以避免一些不必要的数值问题。输入变量的数量级未致于会引起数值问题吧，但其实要引起也并不是那么困难。因为tansig的非线性区间大约在[-1.7，1.7]。意味着要使神经元有效，tansig( w1*x1 + w2*x2 +b) 里的 w1*x1 +w2*x
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2023-08-03 22:06:59
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随着模型的日益复杂和数据规模的不断扩大，多个图形处理单元（GPU）进行数据并行训练已成为提升训练效率和缩短训练时间的关键手段。本文将深入探讨在多GPU环境下进行数据并行训练的原理、实践案例、优化策略以及面临的挑战和最新进展。数据并行的核心原理是将大规模的数据集分割成多个小批次，并将它们平行地分配给多个GPU进行处理。这与模型并行不同，后者是将模型本身分割到不同的GPU上。数据并行的优势在于它能有效
卷积神经网络不考虑偏置么 重点(Top highlight) Convolutional Neural Networks (CNNs) have shown impressive state-of-the-art performance on multiple standard datasets, and no doubt they have been instrumental in the
