1.功能上：偏置可以加速神经网络拟合。 加了偏置项的神经网络有更复杂的参数结构，拟合能力更好。 2.形式上：偏置b可以视为控制每个神经元的阈值（-b等于神经元阈值）。 举例如：神经元的激活函数f为sign。每个神经元的输出即为sign(WX +b)。 当 wx < -b时， 输出值为-1，也就是抑制。 当 wx >
直觉上：根据模型计算的预测值和批样本测量值之间的误差平方和，去反向调整神经网络中的权重。 5分钟-通俗易懂 - 神经网络 反向传播算法（手算）_哔哩哔哩_bilibili δ是关于y'的函数，而y'是关于权重w的函数，所以δ是关于权重w的2次函数。 =0.15 一
神经网络与深度学习绪论 人工智能的一个子领域 神经网络：一种以（人工）神经元为基本单元的模型 深度学习：一类机器学习问题，主要解决贡献度分配问题 知识结构 学习路线图 预备知识 线性代数 微积分 数学优化 概率论 信息论 推荐课程 斯坦福大学CS224n: Deep Learning for Natural
P1038 [NOIP2003 提高组] 神经网络 - 洛谷 | 计算机科学教育新生态 (luogu.com.cn) tupo题 用队列存激活了的点，然后从队列头的点出发能到达的点去进行松弛（累加C值）当他所有可能增加的情况都增加过了（入度为0）那么就判断他能否入队去松弛别的点 答案要求输出层的C值，所以需要知道哪些
优化算法 本次主要对动量梯度下降算法，RMSprop算法，Adam优化算法的学习进行一个总结，主要对这几个算法的公式和原理进行介绍，对于代码部分可以参考： https://blog.csdn.net/u013733326/article/details/79907419 mini-batch梯度下井 当一个数据集较大时，比如这个数据集内有100万条不同的
前言 本文是我的阶段性总结，基于四个周Tensorflow的深度学习与研究，夏令营亦即将暂时告一段落，觉得有必要沉下心来梳理一下，暂决定以下分三个部分去写： 第一部分必是对所学内容的回顾 第二部分应是对我之前的实战代码进行的梳理 第三部分可以思考之后继续深度学习的范围 一方面是巩
逻辑回归基础 逻辑回归目的 逻辑回归的目的就是训练一个函数，将数据的数据输入，输出一个结果，这个结果对于不同的问题不同，对于二分类问题主要是输出一个概率值，表示是这个分类的概率。假设数据数据X为输入，Y为分类结果，计算下面这个函数： \[\hat{y}=w·X+b \]\[ \begin{aligned} &输入数
声纹： voiceprint. 可以将一个人的声音 与 其他人的声音区分开来 的特征 属于音频处理技术 生物特征识别技术分为：生理特征和行为特征 生理特征：指纹、DNA、人脸、视网膜 行为特征：声纹、笔迹、步态 模板匹配方法 基于时频谱的人工鉴别法 对应的文字内容一致， 文本相关的声纹识别 文本
MindSpore的“学习”过程 MindSpore当前已经部署在ModelArts的开发环境和训练环境中，同时提供了阈值算法供开发者直接使用，它的学习过程如下图所示，简单总结一下： 使用MindSpore提供的基本模块进行前线网络开发 对数据进行处理和增强以便得到更好的数据输入 利用前线网络构建训练模型
最终目的仍是减少振荡方向(b)的更新幅度，提高前进方向(ω)的更新幅度 引入Sdω和Sdb，如公式表达，由于dω<db，求其均方根作为分母，实现ω的更新幅度大，而b的更新幅度小 注意 1. 使用中为了避免出现√Sdω=0导致除数为0的情况出现，应令√(Sdω+ε) （吴恩达视频中建议ε=1e-8）
背景 对于标准梯度下降过程，wt的更新是wt=wt-1-△w，而wt=wt-1-△w仅仅是对于当前点wt的△w，没有对于历史数据的考量（通俗点说叫经验教训） 结果就是下降（优化）过程前进方向速度缓慢，同时产生振荡（如图红线） 据此引入冲量v，令vt=vt-1-△w，由迭代思想知冲量v代表着从初始到当前△w的累积（即过程中
（Natural Language Processing） 一、研究对象 对日常生活中的“文字”进行处理（翻译等） 二、历史 1950-1980，nlp还是机器机械的运作人给他的指令（做简单的文字匹配等工作） 1980后，刚性的文字处理人工规则日益被柔性的、以概率为基础的统计模型所替代。 三、自然语言处理的一大难题——翻
神经网络入门 第1章 神经网络的特点 - JavaDaddy - 博客园 (cnblogs.com) 神经网络入门 第2章 编写第一个神经元 - JavaDaddy - 博客园 (cnblogs.com)
好！终于来到正式的深度学习了！ 经过几天的学习之后，澡盆算是写出了第一个神经网络，虽然对其中的原理，代码还不算完全了解，但是还是决定记录以下此刻的学习心得。 这里使用官方的CIFAR10数据集进行训练 代码比较长，分为几个大块。 库的引入，数据集的导入，网络设计，一些初始化，训练，保存，接下来我
一般来说，神经网络不收敛的原因有以下 11 种原因： 忘记对你的数据进行归一化 忘记检查输出结果 没有对数据进行预处理 没有使用任何的正则化方法 使用了一个太大的 batch size 使用一个错误的学习率 在最后一层使用错误的激活函数 网络包含坏的梯度 网络权重没有正确的初始化 使用
在配置训练、验证和测试数据集的过程中做出正确决策会在很大程度上帮助大家创建高效的神经网络。训练神经网络时，我们需要做出很多决策，例如：神经网络分多少层；每层含有多少个隐藏单元；学习速率是多少；各层采用哪些激活函数。 创建新应用的过程中，我们不可能从一开始就准确预测出这些信
1、模型增强 数据增强在这里与之前相比换了一种方法 原因是'Sequential' 里没有 'flow'，找了一段时间也没有找到解决方法，便把数据增强的方法换成了ImageDataGenerator ImageDataGenerator实例：通过读取的图片执行多次随即变换实现数据增强。 显示几个随机增强后的训练图像 图像显
8.神经网络
本文为吴恩达 Deep Learning 笔记 深度学习的实用层面 概念 训练 / 验证 / 测试： Training Set 训练集 Development Set 验证集 Test Set 测试集 偏差 / 方差： Bias 偏差 Variance 方差 Underfitting 欠拟合 Overfitting 过拟合 Optimal Error / Bayes Error 理想误差 / 贝叶斯
matlab BP神经网络 回归或者分类程序。 有例子，易上手，只要换数据就行，提供代码解释，可修改神经网络内置参数 YID:129665201421679华少zero
bp神经网络交叉验证算法和确定最佳隐含层节点个数matlab 程序，直接运行即可。 数据excel格式，注释清楚，效果清晰，一步上手。 YID:6859628310735572一个处女座的程序猿
学习源】Tutorials > Deep Learning with PyTorch: A 60 Minute Blitz > Training a Classifier 本文相当于对上面链接教程中自认为有用部分进行的截取、翻译和再注释。便于日后复习、修正和补充。 边写边查资料的过程中猛然发现这居然有中文文档……不过中文文档也是志愿者翻
博客配套视频链接: https://space.bilibili.com/383551518?spm_id_from=333.1007.0.0 b 站直接看 配套 github 链接：https://github.com/nickchen121/Pre-training-language-model 配套博客链接：https://www.cnblogs.com/nickchen121/p/15105048.html 统计语言模型 统计+语言模型--
1. 神经网络的基本概念 神经网络的分层：神经网络由输入层、隐藏层、输出层组成。 神经元之间的连接：层与层之间有神经元连接、而层内之间没有神经元连接。连接的神经元都有对应的权重。 输入层：负责接收输入的数据。 输出层：从这层获取神经网络输出数据。 隐藏层：输入层与输出层之间的
