引入2018年底发布的BERT模型和2019年初发布的GPT-2模型，开始挑战人类的语言处理能力。二者都基于之前介绍过的Transformer基础模型。对模型的研究有几个层次：研究基础模型、扩展模型、应用模型研究基础模型 我们熟知的卷积神经网络CNN，循环神经网络RNN，Transformer模型，残差网络ResNet等等，都是底层模型，它们是神经网络应用的基础。扩展模型 基础模型需要经过适配和扩
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，并且隐藏层的输入不仅包括输入层的输出还包括上一时刻隐藏层的输出。
RNN的应用领域有很多, 可以说只要考虑时间先后顺序的问题都可以使用RNN来解决.这里主要说一下几个常见的应用领域:自然语言处理(NLP): 主要有视频处
转载
2024-01-06 16:21:14
153阅读
神经网络的隐藏层的节点数越少网络的速度越快，那么神经网络的隐藏层的节点数是否有一个可以保证性能的极小值，本文用mnist数据集做了实验。首先制作一个784*n*2的神经网络，用于测试0-9中的任意两个数的隐藏层的极小值。后经实验证明0-9中任意两个数的784*n*2的神经网络的隐藏层的极小值都是2，也就是说784*2*2的神经网络可以区分从0-9的任意两个数的组合。比如这组数据，表明可以用784*
转载
2024-06-12 11:32:49
113阅读
最近看一些基于LSTM网络的NLP案例代码，其中涉及到一些input_size， num_hidden等变量的时候，可能容易搞混，首先是参照了知乎上的一个有关LSTM网络的回答https://www.zhihu.com/question/41949741， 以及github上对于LSTM比较清晰的推导公式http://arunmallya.github.io/writeups/nn/lstm/in
转载
2024-08-08 23:37:28
64阅读
LSTM模型中使用ReLU作为隐藏层的激活函数和在最后一层使用线性激活函数，这两种做法有着不同的目的和作用：ReLU激活函数在隐藏层：目的：ReLU（Rectified Linear Unit）激活函数的主要目的是引入非线性到神经网络中。在深度学习模型中，非线性是必要的，因为它帮助网络学习和表示复杂的数据模式。工作原理：ReLU函数的公式是f(x) = max(0, x)。这意味着，如果输入是负数
转载
2024-06-08 16:43:00
85阅读
一、基本概念复习1、自编码器输入等于输出的神经网络模型全连接层神经网络组成的最简单的自编码器只有三层结构，中间的隐藏层才是需要关注的地方。在训练过程中，输入经过编码再解码，还原成原来的样子。 假如通过一组数据训练出了自编码器，拆掉解码器后，就可以使用编码器来表征数据了。隐藏层的神经元数目远低于输入层，相当于我们用更少的特征去表征我们的输出数据，从而达到降维压缩的功能。自编码器还有降噪的功
转载
2024-05-18 23:56:48
43阅读
第一步：前向传播【注】此BP算法的证明仅限sigmoid激活函数情况。本博文讲道理是没错的，毕竟最后还利用代码还核对了一次理论证明结果。简单的三层网络结构如下参数定义：可见层定义为X，共有n个单元，下标用 i表示隐藏层定义为B，共有p个单元，下标用 j 表示输出层定义为Y，共有q个单元，下标用 k表示可见层到隐藏层权重矩阵为W，大小为 p*n隐藏层到输出层权重矩阵为V，大小为q*p计算隐藏层各神经
转载
2024-07-23 09:47:00
212阅读
读这篇文章的时候，默认你已经对LSTM神经网络有了一个初步的认识，当你深入理解时，可能会对多层LSTM内部的隐藏节点数，有关cell的定义或者每一层的输入输出是什么样子的特别好奇，虽然神经网络就像是一个黑箱子一样，但是我们仍然试图去理解他们。 我们所说的LSTM的cell就是这样子的一个结构：（图中标识的A就是一个cell，图中一共是三个cell）
其中的X.t代表t时刻的输入，h.t代
在多级前馈网当中，隐藏层的定义是：除输入层和输出层以外的其他各层叫做隐藏层。隐藏层不直接接受外界的信号,也不直接向外界发送信号。 什么是输入层呢？和单级网络一样，该层只起到输入信号的扇出作用.所以在计算网络的层数时不被记入。该层负责接收来自网络外部的信息，被记作第0层。输出层？它是网络的最后一层，具有该网络的最大层号，负责输出网络的计算结果。 从上面的话可以粗略的看出，隐藏层与输入输出层
转载
2023-12-25 15:31:30
357阅读
一：输入层、隐藏层、输出层BP神经网络主要由输入层、隐藏层、输出层构成，输入和输出层的节点数是固定的，不论是回归还是分类任务，选择合适的层数以及隐藏层节点数，在很大程度上都会影响神经网络的性能。没有隐藏层：仅能够表示线性可分函数或决策隐藏层数=1：可以拟合任何“包含从一个有限空间到另一个有限空间的连续映射”的函数隐藏层数=2：搭配适当的激活函数可以表示任意精度的任意决策边界，并且可以拟合任何精度的
原创
2022-11-27 10:15:24
4337阅读
英文原文请参考http://www.deeplearning.net/tutorial/rbm.html能量模型Energy-based models associate a scalar energy to each configuration of the variables of interest.学习并修改相应的能量函数使得shape有较好的属性。基于能量的概率模型通过能量函数定
转载
2024-08-18 23:31:43
36阅读
mlp多层感知机，属于最简单的人工神经网络，也被称为全连接神经网络、前馈网络。它是了解神经网络的基础，包括输入层、隐藏层和输出层3个架构。输入层就是具有维度的向量，输出层也是向量。只有隐藏层是包括了所谓的人造神经元。输入层输入层即1个向量，向量的维度是由事物本身的特征决定的，根据任务需要确定。隐藏层隐藏层是由多个神经元组成的，同时我们常说的神经网络的层数，就是指的隐藏层的个数，有时会算上输入层。其
文章目录1.数组中数据存储的结构2.数组的坐标问题3.对于Pytorch 的shape相关问题4. Pytorch 中几个常见的有关维度的函数4.1 squeeze() 和 unsqueeze()4.2 permute() 函数4.3 transpose()函数 不知道大家有没有类似的问题，处理数据的时候很多时候会被各种数组的 shape 的变化搞晕，但是这方面的资料又不太好找，这里记录一点我
*神经网络（深度学习算法）： 一组神经元是一层，一层可以有一个或多个神经元；他们输入相同或相似的特征，然后又反向输出一些特征。 输入层 隐藏层 输出层 4个数字（激活值） 3个数字（激活值） 隐藏层可以访问每个功能，即从上一层到输出层的每个值。当某些特征无关重要时，可以通过设置适当的参数进行适当的忽略；隐藏层在训练集中是看不到的，训练集中只有x,y，即输入层，输出层 输出层输出的概率就是神经网络预
转载
2024-04-07 09:03:06
95阅读
隐藏层个数：一个零隐藏层的模型可以解决线性可分数据。所以除非你早知道你的数据线性不可分，证明它也没什么坏处—为什么使用比任务需求更困难的模型？如果它是线性可分的那么一个更简单的技术可以工作，感知器也可以。 假设您的数据确实需要通过非线性技术进行分离，则始终从一个隐藏层开始（几乎肯定这就是你所需要的）。如果你的数据使用MLP是可分的，那么这个MLP可能只需要单个隐藏层。这是有理论依据的，但是我的理
转载
2024-03-27 08:23:10
31阅读
隐藏层： 多层感知机在单层神经网络的基础上引入了一到多个隐藏层（hidden layer）。隐藏层位于输入层和输出层之间。如下图： &nb
转载
2024-04-25 16:01:28
281阅读
Multilayer-perceptron1. mlp多层感知机在单层神经网络的基础上引入了一到多个隐藏层。多层感知机的隐藏层中的神经元和输入层中各个输入完全连接，输出层中的神经元和隐藏层中的各个神经元也完全连接。1.1 隐藏层若对每个全连接层做仿射变换，无论添加多少隐藏层都仍然等价于仅含输出层的单层神经网络。具体来说，给定一个小批量样本\(\boldsymbol{X} \in \mathbb{R
转载
2024-04-25 13:15:24
144阅读
hi~ 又是我，事不宜迟赶紧进行实习第二天的学习总结吧 ~1. 隐藏层网络中的隐藏节点即不被用户看得到的结点，例A与B连接、B能看到A，但与B连接的结点C看不到A，因此A便为C的隐藏结点，而隐藏结点在隐藏层中。因此隐藏结点也能看过是隐藏层含有的神经元个数。 人工神经网络中的隐藏层数决定了及其 学习的深浅。在机器学习模型中，只有一层隐藏层结点（如SVM，Boosting），或没有隐藏层结点（如LR）
转载
2024-03-22 20:25:18
46阅读
目录隐藏通信隧道技术0x00 隐藏通信隧道基础知识1. 隐藏隧道通信概述2. 判断网络连通性0x01 网络层隧道技术1. IPv6隧道2. IPv6隧道技术3. ICMP隧道4. ICMP隧道实现0x02 传输层隧道技术1. Lcx端口转发2. Netcat 用法扩展：其他反弹shell3. Powercat 用法0x03 应用层隧道技术1. SSH隧道：2. HTTP/HTTPS协议3. Soc
基本语法：<input type="hidden" name="field＿name" value="value">作用：1 隐藏域在页面中对于用户是不可见的，在表单中插入隐藏域的目的在于收集或发送信息，以利于被处理表单的程序所使用。浏览者单击发送按钮发送表单的时候，隐藏域的信息也被一起发送到服务器。 &
转载
2024-03-16 08:25:28
26阅读
