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《机器学习》笔记-神经网络（5）
神经网络的学习过程，就是根据训练数据来调整神经元之间的“连接权”（connection weight）以及每个功能神经元的阈值；换言之，神经网络“学”到的东西，蕴含在连接权和阈值中。 现实任务中使用神经网络时，大多是使用BP算法进行训练。值得指出的是，BP算法不仅可用于多层前馈神经网络，还可以用于其他类型的神经网络，如递归神经网络。 5 其他常见神经网络 RBF网络 5.1 RBF（Radial Basis Function，径向基函数）网络是一种单隐层前馈神经网络，它使用径向基函数作为隐藏层神经元激活函数，而输出层则是对隐层神经元输出的线性组合 Elman网络 5.5 与前馈神经网络不同，“递归神经网络”（recurrent neural networks）允许网络中出现环形结构，从而可让一些神经元的输出反馈回来作为输入信号。 6 深度学习 典型的深度学习模型就是很深的神经网络。显然，对神经网络模型，提高容量的一个简单办法是增加隐层的数目。隐层多了，相应的神经元连接权、阈值等参数就会更多。
84970发布于 2018-03-06 - 来自专栏机器学习算法与Python学习
5 个原则教你Debug神经网络
即便是对于相对简单的前馈神经网络，研究人员也需要经常讨论网络架构、权重初始化和网络优化等问题。 从繁就简 具有正规化和学习率（learning rate）调度器的复杂架构的神经网络，将单一神经网络更难调试。 检查中间输出和连接 为了调试神经网络，你需要理解神经网络内部的动态、不同中间层所起的作用，以及层与层之间是如何连接起来的。 关于可视化神经网络的主要方法，Faizan Shaikh 举出了三个例子： 初始方法：展现训练模型的整体结构，这些方法包括展示神经网络各个层的形状或过滤器（filters）以及每个层中的参数； 基于激活的方法 5. 全程跟踪工作 通过对工作更好地跟踪，可以轻松查看和重现之前的试验，以减少重复工作。
1.7K20发布于 2019-07-04 - 来自专栏信数据得永生
TensorFlow 卷积神经网络实用指南：1~5
在下一章中，我们将更多地了解一些关键的深度学习概念，包括卷积神经网络。 我们还将研究如何使用 TensorFlow 来构建和训练深度神经网络。 训练神经网络 那么，我们该如何在神经网络中设置权重和偏差的值，从而最好地解决我们的问题呢？ 好吧，这是在训练阶段完成的。 在此阶段中，我们希望使神经网络从训练数据集中“学习”。 下面我们给出一些常见的神经网络操作及其梯度。 /logs/xor_logs 卷积神经网络 现在，我们将讨论另一种类型的神经网络，该网络专门设计用于处理具有某些空间特性的数据，例如图像。 这种类型的神经网络称为卷积神经网络（CNN）。 但是，在 2012 年，挑战赛的冠军 SuperVision 将前 5 名的分类错误率降低到了 16.4%。 团队模型（现在称为 AlexNet）是一个深度卷积神经网络。
1.3K10编辑于 2023-04-23 - 来自专栏机器学习炼丹之旅
CS231n：5 卷积神经网络
比如说，在第一个卷积层中比较典型的过滤器大小为 5*5*3，即在长宽方向上只占了5个像素，但是在深度上占据了输入的全部（输入为图像，所以深度表示通道，为3表示RGB3通道）。 比如说，输入的数据维度为 32*32*3，如果感受野为 5*5，那么在这一个卷积层上的神经元参数为5*5*3，其第三个维度必须为3，因为输入的数据深度为3。 距离来说，当你堆叠了两个感受野为 3*3 的卷积层时，你会发现他们的感受野等同于一个 5*5 的卷积层。如果你使用空洞卷积，你就能更高效地提升感受野了。 卷积层： 应该使用小的过滤器（比如 3*3 或者 5*5 ），使用步长 S = 1，并且最关键的是使用0填充来避免对输入图像空间维度的改变。 也就是说，当过滤器大小 F = 3 时，填充 P = 1 ；F = 5,P = 2。对于一般的 F ，有公式 P = (F-1)/2，这样就不会改变输入的空间尺度。
68420编辑于 2022-08-08 - 来自专栏全栈程序员必看
【深度学习】5：CNN卷积神经网络原理
前言：先坦白的说，深度神经网络的学习在一开始对我造成的困扰还是很大的，我也是通过不断地看相关的视频资料、文献讲解尝试去理解记忆。 这篇CNN卷积神经网络的原理介绍，也是自己通过收集来的资料阅读、理解、操练后，有了一定的见解后才拙笔，里面的内容我会尽量详尽，不清楚明白的地方，望大家慧眼指出。 全连接层的工作原理和之前的神经网络学习很类似，我们需要把池化层输出的张量重新切割成一些向量，乘上权重矩阵，加上偏置值，然后对其使用ReLU激活函数，用梯度下降法优化参数既可。 ∗ 5 5*5 5∗5的，输入的通道数是1，输出的通道数是32 卷积核的值这里就相当于权重值，用随机数列生成的方式得到 由于MNIST数据集图片大小都是 28 ∗ 28 28*28 28∗28，且是黑白单色 ∗ 5 5*5 5∗5的，第二次输入的通道数是32，输出的通道数是64 第一次卷积+池化输出的图片大小是 14 ∗ 14 ∗ 32 14*14*32 14∗14∗32，经过第二次卷积后图片尺寸变为： 14
1.3K20编辑于 2022-09-13 - 来自专栏机器学习/数据可视化
吴恩达笔记5_神经网络
吴恩达机器学习-5-神经网络学习Neural Networks Learning 本文是在上节神经网络的基础上，做了进一步的阐述，内容包含： 神经网络代价函数 反向传播法及解释 梯度检验 神经网络的小结 神经网络代价函数 参数解释 对几个参数的标记方法进行说明解释： m：训练样本个数 x，y：输入和输出信号 L：代表神经网络层数 {S}_{I}：每层的神经元个数 {S}_{l}：表示输出神经元个数 ? 但是在神经网络中会有多个输出变量，h_\theta(x)是一个K维的向量。 假设第i个输出函数： ? 代价函数J表示为： ? 神经网络是4层的，其中{K={S_L}=L=4} ? 前向传播法就是通过一层层地按照神经网络的顺序从输入层到输出层计算下去。 反向传播例子 ? 从最后一层的误差开始计算: ? 神经网络小结 首要工作 在构建神经网络的时候，首先考虑的是如何选择网络结构：多少层和每层多少个神经单元 第一层的单元数即我们训练集的特征数量。 最后一层的单元数是我们训练集的结果的类的数量。
52710发布于 2021-03-02 - 来自专栏红色石头的机器学习之路
吴恩达《神经网络与深度学习》精炼笔记（5）-- 深层神经网络
上节课我们主要介绍了浅层神经网络。首先介绍神经网络的基本结构，包括输入层，隐藏层和输出层。 如下图所示，分别列举了逻辑回归、1个隐藏层的神经网络、2个隐藏层的神经网络和5个隐藏层的神经网络它们的模型结构。 命名规则上，一般只参考隐藏层个数和输出层。 我们都知道神经网络能处理很多问题，而且效果显著。其强大能力主要源自神经网络足够“深”，也就是说网络层数越多，神经网络就更加复杂和深入，学习也更加准确。 对于比较复杂的问题，再使用较深的神经网络模型。 5 Building blocks of deep neural networks 下面用流程块图来解释神经网络正向传播和反向传播过程。 最后，我们将神经网络与人脑做了类别，人工神经网络是简化的人脑模型。
66610编辑于 2022-01-12 - 来自专栏人工智能LeadAI
LeNet5的基本结构 | 卷积神经网络
在机器视觉，图像处理领域，卷积神经网络取得了巨大的成功。本文将参考UFLDL和DEEPLEARNING.NET的教程，结合自己的理解，梳理一下卷积神经网络的构成以及其BP算法的求解。 虽然利用theano可以方便的实现LeNet5，但是不利于学习和理解卷积神经网络，所以最后会自己动手用python实现一个简单的LeNet5，并尝试利用python的PyCUDA库进行加速。 其中K表示由L层到L+1层要产生的feature的数量，表示“卷积核”，表示偏置，也就是bias，令卷积核的大小为5*5，总共就有6*（5*5+1）=156个参数，对于卷积层C1，每个像素都与前一层的5 卷积核大小依然为5*5，所以总共有6*（3*5*5+1）+6*（4*5*5+1）+3*（4*5*5+1）+1*（6*5*5+1）=1516个参数。而图像大小为10*10，所以共有151600个连接。 C5是卷积层，总共120个feature map，每个feature map与S4层所有的feature map相连接，卷积核大小是5*5，而S4层的feature map的大小也是5*5，所以C5的feature
1.4K70发布于 2018-03-08 - 来自专栏ShowMeAI研究中心
深度学习与CV教程(5) | 卷积神经网络
[卷积神经网络; LeNet-5神经网络]
2012年，Alex 等人提出一种现代化的卷积神经网络，称为 AlexNet。 这时的神经元（卷积核）不再与输入图像 x 是全连接的，而是局部连接（local connectivity），只和 x 中一个 5 \times 5 \times 3 的小区域进行全连接（常规神经网络中每个神经元都和整个 [卷积神经网络; 卷积核可视化] 3.2 激活映射与卷积核可视化联系 我们有 32 个已经在卷积网络中训练好的 5 \times 5 卷积核，每一个卷积核滑过原始图像得到一张激活映射，将它们可视化，我们可以看出卷积核在原图像匹配和寻找什么 比如卷积神经网络第一层的一个典型的滤波器的尺寸可以是 5 \times 5 \times 3（宽高都是 5 像素，深度是 3 是因为图像应为颜色通道，所以有3的深度）。 5.卷积神经网络层的排列与尺寸设置 5.1 层的排列规律 卷积神经网络通常是由三种层构成：卷积层，池化层和全连接层（简称FC）。ReLU 激活函数也应该算是一层，它逐元素地进行激活函数操作。1.1K52编辑于 2022-05-30 - 来自专栏DeepHub IMBA
5分钟了解神经网络激活函数
什么是人工神经网络？ 典型的人工神经网络（ANN）是受人脑工作启发而设计的受生物启发的计算机程序。 在神经网络模型中怎么使用？ 激活函数是神经网络中用于计算输入和偏差的加权和的函数，用于确定神经元是否可以释放。 非线性激活函数的一个特殊属性是它们是可微的，否则它们在深度神经网络的反向传播期间将无法工作。深度神经网络是具有多个隐藏层和一个输出层的神经网络。了解多个隐藏层和输出层的构成是我们的目标。 tanh函数主要用于自然语言处理和语音识别任务的递归神经网络中。 batch_size,epochs=epochs,verbose=1,validation_data=(X_dev, y_dev_one_hot))dr.save("Conv2D_DR_dropout.h5py
1.2K20发布于 2020-05-09 - 来自专栏红色石头的机器学习之路
Coursera吴恩达《神经网络与深度学习》课程笔记（5）-- 深层神经网络
上节课我们主要介绍了浅层神经网络。首先介绍神经网络的基本结构，包括输入层，隐藏层和输出层。 如下图所示，分别列举了逻辑回归、1个隐藏层的神经网络、2个隐藏层的神经网络和5个隐藏层的神经网络它们的模型结构。 ? 命名规则上，一般只参考隐藏层个数和输出层。 对于比较复杂的问题，再使用较深的神经网络模型。 5. Building blocks of deep neural networks 下面用流程块图来解释神经网络正向传播和反向传播过程。 Summary 本节课主要介绍了深层神经网络，是上一节浅层神经网络的拓展和归纳。首先，我们介绍了建立神经网络模型一些常用的标准的标记符号。 最后，我们将神经网络与人脑做了类别，人工神经网络是简化的人脑模型。 至此，Andew深度学习专项课程第一门课《神经网络与深度学习》结束。
1.7K00发布于 2017-12-28 - 来自专栏DeepHub IMBA
可解释图神经网络：5个GNN解释方法
由于图结构的不规则性，现有的解释方法难以适用于图神经网络。 Gianluca Malato的《How to explain neural networks using SHAPE[3]》提供了一个使用SHAPE来解释神经网络的例子，该神经网络被训练来预测给定33 Javier Marin的可解释深度神经网络[5]提出了一种新的方法来可视化深度神经网络中的隐藏层，从而通过拓扑数据分析了解整个网络中的数据是如何转换的。 为什么很难用现有的方法来解释GNN? 然而，当涉及到图神经网络(GNN)时，事情就变得有点棘手了。与cnn所操作的高度规则网格不同，图结构的不规则性带来了许多挑战。 networks using SHAPE [4] Explainable AI (XAI) — A guide to 7 Packages in Python to Explain Your Models [5]
2K40发布于 2021-07-01 - 来自专栏大学生计算机视觉学习DeepLearning
基于tensorflow实现简单卷积神经网络Lenet５
u012871279/article/details/78037984 https://blog.csdn.net/u014380165/article/details/77284921 目前人工智能神经网络已经成为非常火的一门技术 ，今天就用tensorflow来实现神经网络的第一块敲门砖。 1,28,28,1]) #将数据reshape成适合的维度来进行后续的计算 #第一个卷积层的定义 W_conv1 = weight_variable([5,5,1,32 h_conv1) #2x2 的max pooling #第二个卷积层的定义 W_conv2 = weight_variable([5,5,32,64 feed_dict={x:mnist.test.images,y_:mnist.test.labels,keep_prob:1.0}) #开始测试数据 同学们大概应该直到这个过程了，如果不理解神经网络
1.3K70发布于 2018-05-15 - 来自专栏大学生计算机视觉学习DeepLearning
基于tensorflow实现简单卷积神经网络Lenet５
u012871279/article/details/78037984 https://blog.csdn.net/u014380165/article/details/77284921 目前人工智能神经网络已经成为非常火的一门技术 ，今天就用tensorflow来实现神经网络的第一块敲门砖。 1,28,28,1]) #将数据reshape成适合的维度来进行后续的计算 #第一个卷积层的定义 W_conv1 = weight_variable([5,5,1,32 h_conv1) #2x2 的max pooling #第二个卷积层的定义 W_conv2 = weight_variable([5,5,32,64 feed_dict={x:mnist.test.images,y_:mnist.test.labels,keep_prob:1.0}) #开始测试数据 同学们大概应该直到这个过程了，如果不理解神经网络
52330发布于 2018-06-21 - 来自专栏全栈程序员必看
深度学习 CNN卷积神经网络 LeNet-5详解
)启发而来，是一种特殊的多层前馈神经网络。 一般神经网络VS卷积神经网络： 相同点：卷积神经网络也使用一种反向传播算法(BP)来进行训练 不同点：网络结构不同。卷积神经网络的网络连接具有局部连接、参数共享的特点。 LeNet-5卷积神经网络模型 LeNet-5：是Yann LeCun在1998年设计的用于手写数字识别的卷积神经网络，当年美国大多数银行就是用它来识别支票上面的手写数字的，它是早期卷积神经网络中最有代表性的实验系统之一 以上是LeNet-5的卷积神经网络的完整结构，共约有60,840个训练参数，340,908个连接。一个数字识别的效果如图所示 LeNet-5的训练算法 训练算法与传统的BP算法差不多。 通过对LeNet-5的网络结构的分析，可以直观地了解一个卷积神经网络的构建方法，可以为分析、构建更复杂、更多层的卷积神经网络做准备。
4.7K10编辑于 2022-08-31 - 来自专栏红色石头的机器学习之路
吴恩达《Machine Learning》精炼笔记 5：神经网络
今天带来第五周课程的笔记：神经网络。 本文是在上节神经网络的基础上，做了进一步的阐述，内容包含： 神经网络代价函数 反向传播法及解释 梯度检验 神经网络的小结 神经网络代价函数 参数解释 对几个参数的标记方法进行说明解释： 分类讨论 主要是两类 但是在神经网络中会有多个输出变量，hθ(x)是一个K维的向量。 再前一层的误差 第一层是输入变量，不存在误差 5. 首要工作 在构建神经网络的时候，首先考虑的是如何选择网络结构：多少层和每层多少个神经单元 第一层的单元数即我们训练集的特征数量。
40410编辑于 2022-01-20 - 来自专栏程序员小王
Keras 中神经网络模型的 5 步生命周期
在 Python 中创建和评估深度学习神经网络非常容易，但您必须遵循严格的模型生命周期。 Keras 的深度学习神经网络生命周期 Martin Stitchener 的照片，保留一些权利。 概观 下面概述了我们将要研究的 Keras 神经网络模型生命周期的 5 个步骤。 定义网络。 Keras 中神经网络模型的5步生命周期 步骤 1.定义网络 第一步是定义您的神经网络。 神经网络在 Keras 中定义为层序列。这些层的容器是 Sequential 类。 例如，一个小的多层感知器模型，在可见层中有 2 个输入，隐藏层中有 5 个神经元，输出层中有一个神经元，可以定义为： 1model = Sequential() 2model.add(Dense(5, 摘要 在这篇文章中，您使用 Keras 库发现了深度学习神经网络的 5 步生命周期。 具体来说，你学到了： 如何在 Keras 中为神经网络定义，编译，拟合，评估和预测。
2.5K30发布于 2019-07-01 - 来自专栏DeepHub IMBA
训练深度学习神经网络的常用5个损失函数
神经网络在训练时的优化首先是对模型的当前状态进行误差估计，然后为了减少下一次评估的误差，需要使用一个能够表示错误函数对权重进行更新，这个函数被称为损失函数。 损失函数的选择与神经网络模型从示例中学习的特定预测建模问题（例如分类或回归）有关。 将实值输入和输出变量缩放到一个合理的范围通常可以提高神经网络的性能。所以我们要对对数据进行标准化处理。
1.5K10编辑于 2022-11-11 - 来自专栏祥子的故事
MXNet | LeNet-5（卷积神经网络）用于手写字识别
卷积神经网络用于手写字识别，数据集来自kaggle的竞赛项目MNIST 卷积神经网络参考：http://yann.lecun.com/exdb/lenet/ 比赛的官网：https:// t(train.x/255) >test <- t(test/255) 查看数据类别的平衡性 >table(train.y) train.y 0 1 2 3 4 5 data <- mx.symbol.Variable('data') # first conv conv1 <- mx.symbol.Convolution(data=data, kernel=c(5,5 kernel=c(2,2), stride=c(2,2)) # second conv conv2 <- mx.symbol.Convolution(data=pool1, kernel=c(5,5 mx.model.FeedForward.create(lenet, X=train.array, y=train.y, ctx=device.gpu, num.round=5,
1.3K20发布于 2019-02-18 - 来自专栏python pytorch AI机器学习实践
CIFAR10数据集实战-LeNet5神经网络（上）
上次课我们讲解了对于CIFAR10数据读取部分代码的编写，本节讲解如何编写经典的LeNet5神经网络。 首先创建python文件，命名LeNet5。 ? def __init__(self): super(LeNet5, self). ) if __name__ == '__main__': main() 开始运行 输出结果为 conv: torch.Size([2, 16, 5, 5]) 由此得知打平操作后的数据变为16 *5*5。 对原代码进行更改 nn.Linear(16*5*5, 120),
1K20发布于 2019-12-19
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