了解过机器学习的人都知道通用公式：y = w * x + bweight：权重比 bias：偏斜量但是很多人不清楚CNN（卷积神经网络）里面的weight 和bias在哪儿，是怎么参与运算的。这篇文章就为大家揭晓。首先介绍shape（形状）：在CNN里面永远绕不开一个概念：shape：形状 在测试中，我们输入了100*100的原始图片 “一.png”： 然后将它转换为 shape[100,100]
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2024-01-12 07:17:45
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假设简单的线性方程y= wx,当权重w= 1,2,3时，图形如下：不管权重怎么变换该方程所能拟合的场景都受制于原点（0,0）。当给这个方程加上截距后变成y= x + 1.方程的灵活性大大增加，拟合能力增强，所以提升了精度。在神经网络中，以sigmoid函数为例，加入偏置后也是增加了函数的灵活性，提高了神经元的拟合能力。在神经元中，output =
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2021-08-27 14:54:29
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文章目录反向传播神经网络Feed Forward Propagation前向传播Back PropagationError计算Weight UpdatingCase1: Between the hidden layer and the output layerCase2: Between a hidden layer and a hidden layer实现改进的方面Full Batch and
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2023-11-16 12:56:42
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[转载]神经网络偏置项(bias)的设置及作用1、什么是bias？偏置单元（bias unit），在有些资料里也称为偏置项（bias term）或者截距项（intercept term），它其实就是函数的截距，与线性方程 y=wx+b 中的 b 的意义是一致的。在 y=wx+b中，b表示函数在y轴上的截距，控制着函数偏离原点的距离，其实在神经网络中的偏置单元也是类似的作用。
因此，神经网络的参数也
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2023-12-05 08:52:15
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BP神经网络的结构可分成三部分：输入层，输入数据；隐藏层，处理数据；输出层，输出结果。 其过程可以分为正向传播过程和反向传播过程，在正向传播过程中，BP神经网络通过隐层神经元对数据进行处理，从而输出相应结果，在反向传播过程中BP神经网络通过对比真实结果与预测结果之间的误差E来不断调整各层神经元的参数值，从
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2023-11-24 15:46:18
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1、什么是bias？偏置单元（bias unit），在有些资料里也称为偏置项（bias term）或者截距项（intercept term），它其实就是函数的截距，与线性方程 y=wx+b 中的 b 的意义是一致的。在 y=wx+b中，b表示函数在y轴上的截距，控制着函数偏离原点的距离，其实在神经网络中的偏置单元也是类似的作用。 因此，神经网络的参数也可以表示为：(W, b)，其中W表示
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2023-05-24 10:36:39
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一般神经网络结构和CNN卷积神经网络的对比从左图我们可以很容易理解神经网络的结构，对于一般神经网络而言，对于每一个节点，其输出为 y = f( （w1x1 + b1 +） + (w2x2 + b2 ) …)。其中w表示x对应的权重，b表示bias偏置量，即w,x,b构成了关于x的直线方程，f(x)表示激活/响应函数，一般是将神经元的输出压缩至[0,1]范围，例如f（0.6）=1，f（-0.6）=
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2023-11-27 10:08:26
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自然语言处理 (NLP)问题都是序列化的。前馈神经网络，在单次前馈中对到来数据处理，假定所有输入独立，模式丢失。循环神经网络(recurrent neural network,RNN)对时间显式建模神经网络。RNN神经元可接收其他神经元加权输入。RNN神经元可与更高层建立连接，也可与更低层建立连接。隐含活性值在同一序列相邻输入间被记忆。2006年 LSTM。语音识别、语音合成、手写连体字识别、时间
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2024-01-02 13:36:39
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网络偏置的作用和意义1、Bias称为偏置或者阈值，偏置项的大小决定了网络产生正激励的程度； 2、偏置不需要正则化，否则会导致欠拟合，偏差上升，学习能力下降损失函数（Loss Function）损失”就是所有样本的“误差”的总和，亦即（m为样本数）：作用：计算神经网络每次迭代的前向计算结果与真实值的差距，从而指导下一步的训练向正确的方向进行。 损失函数越大，说明该分类器在真实标签上的分类概率越小，性
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2023-09-21 10:53:10
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????欢迎来到本博客❤️❤️???博主优势：???博客内容尽量做到思维缜密，逻辑清晰，为了方便读者。⛳️座右铭：行百里者，半于九十。???本文目录如下：???目录?1 概述?2 运行结果?3 参考文献?4 Matlab代码实现?1 概述神经网络是一个庞大的体系和概念，根据处理信息的不同方式来区分不同的network。比如根据处理信息结果的传递方向，分前馈型与反馈型。前馈型网络会根据输出数值来调整
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2023-12-05 22:04:22
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文章目录1.神经网络如何工作1.1 生物与计算机的优劣1.2 简单的预测机1.3 分类器与预测器并无太大差别1.4 训练简单的分类器1.5 有时候一个分类器不足以求解问题1.6 神经元——大自然的计算机器1.7 在神经网络中追踪信号1.8 矩阵乘法的用途1.9 使用矩阵乘法的三层神经网络示例1.10 学习来自多个节点的权重1.11 多个输出节点反向传播误差1.12 反向传播误差到更多层中1.13
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2023-08-15 14:42:22
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1.参数更新 2.学习率更新 3.模型整合（model ensembles） 4. Dropout 5. 梯度检查 6.卷积神经网络简史及应用1.参数更新 训练一个神经网络的主要流程如下： a.简单梯度下降(SGD) Q：假设损失函数在垂直方向上陡峭而在水平方向上平缓，那么使用SGD来进行损失函数最小化时的收敛轨迹是怎样的？ A：在比较平缓的方向上行进缓慢，而在陡峭方向上则会不停
在前面的博客人工神经网络入门和训练深度神经网络，也介绍了与本文类似的内容。前面的两篇博客侧重的是如何使用TensorFlow实现，而本文侧重相关数学公式及其推导。1 神经网络基础1.1 单个神经元一个神经元就是一个计算单元，传入$n$个输入，产生一个输出，再应用于激活函数。记$n$维输入向量为$x$，$n$维权重矩阵向量是$w$，偏置项为$b$，激活函数为sigmoid，最终激活后的输出为$a$：
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2023-08-09 21:11:59
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正则化与参数初始化对神经网络的影响正则化引入L2正则化正则化的目的为什么正则化有效？Dropout正则化数据增强参数初始化标准正态分布初始化kaiming初始化实验总结附加解释 正则化引入深度学习最常见的两个问题——过拟合与欠拟合。 在深度学习中，解决问题需要三步：定义一个模型通过定义一个损失函数判断模型的好坏选取一个最好的模型我们选取的每一个模型都可以看做是对数据的一种拟合，模型的位置与真实值
文章目录1 概念1.2 记号新颖解释1.3 各层含义1.4 各层功能的新颖解释2. 前馈神经网络3. BP算法3.1 单个神经元3.2 多层神经网络4. 模型过程4.1 回归问题4.2 分类问题 1 概念这些图片主要是摘选自B站up主3Blue1Brown创作的深度学习 Deep Learning。摘抄这些up主在mnist数字识别中对神经网络的complex concepts的visualiz
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2023-12-12 10:46:51
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可视图讲解神经元w,b参数的作用 在我们接触神经网络过程中，很容易看到就是这样一个式子，g(wx+b)，其中w,x均为向量.比如下图所示： 加入激活函数为g(x)，我们就可以用公式g(w1x1+w2x2+b)(注：1,2均为下标，公众号很难打,下面所有的公式均是)来表示神经元的输出。 其中b为神经元的偏置.那么w,b这些参数的作用有没有最直观的感受呢？以
[转载]神经网络偏置项(bias)的设置及作用 原文来自:https://www.cnblogs.com/shuaishuaidefeizhu/p/6832541.html 1、什么是bias？ 偏置单元（bias unit），在有些资料里也称为偏置项（bias term）或者截距项（interce
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2021-04-13 22:12:00
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LeNet5网络结构INPUT输入层，将输入reshape成32x32C1-包含6个5x5卷积核的卷积层输入图像尺寸：32x32灰度值图像 可训练的参数：(5*5+1)*6=156，1为每个卷积核的偏置 步长为1，输出feature map尺寸： 输出个数：28*28*6 连接数：156*28*28 = 122304S2-2x2平均池化输入尺寸：28x28 采样大小：2x2 采样方式：4个输入相加
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2024-01-11 10:36:52
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神经网路反向传播算法以下是一个简单的反向传播算法的神经网络的实现：假设我们有一个三层的神经网络，输入层有3个神经元，隐层有4个神经元，输出层有2个神经元。我们使用sigmoid函数作为激活函数。初始化权重和偏置我们需要随机初始化权重和偏置。假设输入层到隐层的权重矩阵为W1，大小为4x3，隐层到输出层的权重矩阵为W2，大小为2x4。偏置向量b1和b2都是大小为4x1和2x1的列向量。import n
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2023-11-20 08:31:10
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文章目录前向传播和反向传播求导过程梯度消失 _vs_ 梯度爆炸从神经网络的深度来说从激活函数来说 前向传播和反向传播求导过程 首先，要讨论神经网络为什么难以训练这个问题，就必须要明确神经网络的运算过程和参数更新过程，以一个简单的前向神经网络为例，首先理解一下神经网络的前向传播和反向传播的过程。(公式太多了，只能无奈手写)。 从以上的推导过程中，我们其实可以得到几个很有意思的结论：神经网络的各层的
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2024-01-13 13:33:37
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