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《机器学习》笔记-神经网络（5）
章节目录 神经元模型 感知机与多层网络 误差逆传播算法 全局最小与局部最小 其他常见神经网络 深度学习 1 神经元模型 神经网络（neural networks）方面的研究很早就已出现，其中最基本的元素是神经元 要解决非线性可分问题，需考虑使用多层神经元功能， ? 输入层与输出层之间的一层神经元被称为隐层或隐含层（hidden layer），隐含层和输出层神经元都是拥有激活函数的功能神经元。 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
84870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
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。 需要指出的是，一种称为 “Dying ReLU” 或“梯度消失”的现象中，ReLU 神经元在学习其权重的负偏差项后将输出为 0。这些神经元不会在任何数据点上得到激活。 ：破译单个神经元或一组神经元的激活函数； 基于梯度的方法：在训练模型时，操作由前向或后向通道形成的梯度。 在训练时，以某个概率 p（超参数）保持神经元活动来实现丢失，否则将其设置为 0。结果，网络必须在每个训练 batch 中使用不同的参数子集，这减少了特定参数的变化而变得优于其他参数。 5.
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
人工神经网络 人工神经网络（ANN）受存在于我们大脑中的神经元生物网络的启发非常模糊，它由一组名为人工神经元的单元组成， 分为以下三种类型的层： 输入层 隐藏层 输出层 基本的人工神经元通过计算输入及其内部权重之间的点积来工作 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”。 /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。 如果回头看图右侧的第二层，可以看到第二层中的一个神经元具有3x3的感受域： [外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-56vG5sVl-1681568351299)(
1.3K10编辑于 2023-04-23 - 来自专栏AI科技评论
ICLR 2020 | 神经正切，5行代码打造无限宽的神经网络模型
左图：示意图显示了深度神经网络在无限宽的情况下如何产生简单的输入/输出映射；右图：随着神经网络宽度的增加，我们看到网络在不同的随机实例上的输出分布变为高斯分布。 2 神经正切 为了解决这个问题，并加速深度学习的理论进展，谷歌研究者提出了一种新的开源软件库“神经正切”(Neural Tangents)，允许研究人员像训练有限宽的神经网络一样容易地构建和训练无限宽的神经网络 其核心是：神经正切提供了一个易于使用的神经网络库，可以同时构建有限和无限宽的神经网络。 先举个神经切线的应用示例，想象一下在某些数据上训练一个完全连接的神经网络。 但是，当神经网络变得无限宽时，通过高斯过程描述该集成，它的均值和方差在整个训练过程中便能被计算出来。 3 实验和结果 使用神经正切，只需五行代码就可以构造和训练这些无限宽网络集成！ 上述示例显示了无限宽神经网络在捕捉训练动态方面的能力。然而，使用神经正切构建的网络可以应用于任何问题，即可以应用一个常规的神经网络来解决这些问题。
71130发布于 2020-04-21 - 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。 ∗ 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 每次只让部分神经元参与工作使权重得到调整。 只有当keep_prob = 1时，才是所有的神经元都参与工作 全连接层2设置有10个神经元，相当于生成的分类器 经过全连接层1、2，得到的预测值存入prediction 中 7、梯度下降法优化、求准确率
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。
52610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。 最后介绍了神经网络参数随机初始化的必要性，特别是权重W，不同神经元的W不能初始化为同一零值。本节课是对上节课的延伸和扩展，讨论更深层的神经网络。 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。 树突接收外界电刺激信号（类比神经网络中神经元输入），传递给细胞体进行处理（类比神经网络中神经元激活函数运算），最后由轴突传递给下一个神经元（类比神经网络中神经元输出）。
66410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
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 这样的一个神经元共有 5 \times 5 \times 3+1=76 个参数。 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）。 此时感受野尺寸是 5 \times 5，滤波器的深度需要和原图像深度一致，为 3。那么神经元的权重个数为 5 \times 5 \times 3=75 个，再加一个偏置项，共 76 个。 10个滤波器每个有 5 \times 5 \times 3+1=76 个参数，所以共有 760 个参数。 那么这个卷积层一共有多少个神经元呢？
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。 数据中的学习模式通过适当的激活函数进行修改，并作为神经元的输出呈现，如下图所示： ? 典型的受生物启发的神经元 什么是激活函数？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。它通常通过梯度下降法的某种梯度处理来操纵数据，然后产生神经网络的输出，该输出包含数据中的参数。 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。 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。 最后介绍了神经网络参数随机初始化的必要性，特别是权重W，不同神经元的W不能初始化为同一零值。本节课是对上节课的延伸和扩展，讨论更深层的神经网络。 1. 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。 树突接收外界电刺激信号（类比神经网络中神经元输入），传递给细胞体进行处理（类比神经网络中神经元激活函数运算），最后由轴突传递给下一个神经元（类比神经网络中神经元输出）。
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
，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 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
1.3K70发布于 2018-05-15 - 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
，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 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
52230发布于 2018-06-21 - 来自专栏程序员小王
Keras 中神经网络模型的 5 步生命周期
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, 我们将构建一个多层感知器神经网络，在可见层中有 8 个输入，隐藏层中有 12 个神经元，具有整流器激活功能，输出层中有 1 个神经元具有 S 形激活功能。 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
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