神经网络优化 大纲4.1 损失函数4.2 学习率4.3 滑动平均4.4 正则化4.5 神经网络搭建八股目标掌握神经网络优化方法4.1 损失函数神经元模型：用数学公式表示为：，f为激活函数。神经网络是以神经元为基本单元构成的。激活函数：引入非线性激活因素，提高模型的表达力。常用的激活函数有relu、sigmoid、tanh等。① 激活函数relu: 在Tensorflow中，用t
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2023-10-16 15:42:12
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神经网络模型概览
神经网络模型，应用程序，优化器和示例代码介绍在这一部分中，我们将讨论神经网络的类型及其应用，最常用的模型，优化方法和简单的示例代码。在接下来的部分中，我们将深入研究特定模型的备忘单，例如CNN和RNN。类型和主要特点卷积神经网络（CNN）：具有一层或多层卷积层，然后是一层或多层全连接层递归神经网络（RNN）：单元之间的连接具有定向循环长
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2023-11-26 16:44:13
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最原始的神经元模型： 改进的神经元模型（该模型为基础模型）：神经元模型：用数学公式表示为： f为激活函数。神经网络是以神经元为基本单元构成的。激活函数：引入非线性激活因素，提高模型的表达力。 常用的激活函数有relu、sigmoid、tanh等。激活函数relu：在tensorflow中，用tf.nn.relu()表示 relu()数学表达式 relu()数学图像 激活函数sigmoid:在Ten
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2023-10-14 22:44:09
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神经网络一直是迷人的机器学习模型之一，不仅因为花哨的反向传播算法，而且还因为它们的复杂性（考虑到许多隐藏层的深度学习）和受大脑启发的结构。神经网络并不总是流行，部分原因是它们在某些情况下仍然存在计算成本高昂，部分原因是与支持向量机（SVM）等简单方法相比，它们似乎没有产生更好的结果。然而，神经网络再一次引起了人们的注意并变得流行起来。 在这篇文章中，我们将拟合神经网络，并将线性模型作
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2023-10-25 19:12:16
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目前，深度神经网络的参数学习主要是通过梯度下降法来寻找一组可以最小化结构风险的参数。在具体实现中，梯度下降法可以分为：批量梯度下降、随机梯度下降以及小批量梯度下降三种形式。根据不同的数据量和参数量，可以选择一种具体的实现形式。这里介绍一些在训练神经网络时常用的优化算法，这些优化算法大体上可以分为两类：1）调整学习率，使得优化更稳定；2）梯度估计修正，优化训练速度。0 问题引入——小批量梯度下降（
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2023-09-08 08:51:54
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本文约3000字，建议阅读7分钟。通过本文给大家介绍利用LM神经网络算法进行电力窃漏电用户的自动识别。背景与挖掘目标背景传统的防窃漏电方法主要通过定期巡检、定期校验电表、用户举报窃电等方法来发现窃电或计量装置故障。但这种方法对人的依赖性太强，抓窃查漏的目标不明确。通过采集电量异常、负荷异常、终端报警、主站报警、线损异常等信息，建立数据分析模型，来实时监测窃漏电情况和发现计量装置的故障。目标归纳
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2023-08-24 14:00:51
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1. 什么是神经网络 人工神经网络（artificial neural network，缩写ANN），简称神经网络（neural network，缩写NN）或类神经网络，是一种模仿生物神经网络(动物的中枢神经系统，特别是大脑)的结构和功能的数学模型或计算模型，用于对函数进行估计或近似。 神经网络主要由：输入层，隐藏层，输出层构成。当隐藏层只有一层时，该网络为两层神经网络，由于输入层未做任何变
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2023-07-10 11:56:30
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1.深层神经网络深层神经网络其实就是包含更多的隐藏层神经网络。下图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。例如，上图中的逻辑回归又叫1 layer NN，1个隐藏层的神经网络叫做2 layer NN，2个隐藏层的神经网络叫做3 layer NN，以此类推。如果是L-layer NN，则包含了L-1
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2023-10-30 23:46:24
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深度学习的神经网络之多层前馈神经网络1. 简介2. 推导方法2.1 符号定义与表示2.2 前向传播过程(forward)2.3 参数学习过程2.4 后向传播过程(backward)2.5 算法详细过程3. 前馈神经网络的实现4. 实验设计与试验结果5. 小结 1. 简介给定一组神经元，所以说我们可以通过以神经元节点来构建一个神经网络，不同的神经网络有着不同的网络连接拓扑结构。一种比较直接的拓扑结
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2023-07-14 17:30:39
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一、线性神经网络结构模型在结构上与感知器非常相似，只是神经元激活函数不同，结构如图所示：若网络中包含多个神经元节点，就可形成多个输出，这种神经网络可以用一种间接的方式解决线性不可分的问题，方法是用多个线性含糊对区域进行划分，神经结构和解决异或问题如图所示：
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2023-09-25 19:08:16
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深层神经网络1. 深层神经网络2. 深层网络中的前向传播3. 核对矩阵的维数4. 为什么使用深层表示？5. 前向传播和反向传播6. 搭建神经网络块7. 参数 vs. 超参数8. 深度学习和大脑的关联性 1. 深层神经网络 深层神经网络其实就是包含更多的隐藏层神经网络。 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
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2023-07-26 12:45:15
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In this article, I’ll show you how to create and train a neural network using Synaptic.js, which allows you to do deep learning in Node.js and the browser. 在本文中，我将向您展示如何使用Synaptic.js创建和训练神经网络，该网络使您可以在
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2023-12-06 23:11:23
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目录RNN递归神经网络LSTM神经网络结构变形1.peephole connections结构2.在忘记门与输入门之间引入一个耦合3.门循环单元（GRU） 今天对LSTM网络进行学习。 在理解LSTM网络之前，我们首先要对Recurrent Neural Networks（RNNs）递归神经网络进行了解。RNN递归神经网络以我们人类来说，我们不会将所有的东西都全部丢弃，然后用空白的大脑进行思考
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2023-08-10 09:17:28
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递归神经网络在传统神经网络中，模型不会关注上一时刻的处理会有什么信息可以用于下一时刻，每一次都只会关注当前时刻的处理.举个例子，我们想对一部影片中每一刻出现的事件进行分类.如果我们知道视频前面的时间序列信息，那么对于当前时刻观看量的预测就会非常简单.实际上，传统神经网络没有记忆功能，所以它对每一刻出现的时间进行预测不会用到之前已经出现的信息.那么有什么办法可以让神经网络能够记住这些信息呢？递归神经
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2024-04-08 10:50:07
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最近在自学图灵教材《Python机器学习基础教程》，以博客的形式做些笔记。一类被称为神经网络的算法最近以“深度学习”的名字再度流行。虽然深度学习在许多机 器学习应用中都有巨大的潜力，但深度学习算法往往经过精确调整，只适用于特定的使 用场景。这里只讨论一些相对简单的方法，即用于分类和回归的多层感知机（multilayer perceptron，MLP），它可以作为研究更复杂的深度学习方法的起点。ML
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2023-06-29 13:44:21
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写在前面：这是翻译自colah的一篇博客，原文关于LSTM神经网络模型的理解写的非常直观、简单易懂，所以翻译过来帮助大家学习理解LSTM模型。当然我不是按照原文一字不落的翻译，而是摘出其中对模型理解最有帮助的部分，然后用我自己理解的方式和语言来写的博文。这是我翻译博文的一贯做法。一、循环神经网络RNNRNN循环神经网络使用循环核来实现特征在时间上的共享，记住每个时间步的输入信息。1、RNN的网络结
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2023-10-14 23:22:25
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LSTM（Long Short-Term Memory）是长短期记忆网络，是一种时间递归神经网络，适合于处理和预测时间序列中间隔和延迟相对较长的重要事件。（百度百科）LSTM是通过控制细胞状态，结合上一次的输出ht-1和本次输入向量xt而输出新的ht。这里细胞状态类似于传送带，将之前学习过的信息保存，在这上信息不容易丢失。LSTM控制细胞状态的结构为“门”，门是一种让信息选择通过的方法，他们包含一
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2023-11-18 20:59:32
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在感知器神经网络模型与线性神经网络模型学习算法中，理想输出与实际输出之差被用来估计神经元连接权值误差。当解决线性不可分问题而引入多级网络后，如何估计网络隐含层神经元的误差就成了一大难题。因为在实际中，无法知道隐含层的任何神经元的理想输出值。1985年Rumelhart、McClelland提出了BP网络的误差反向后传（BP）学习算法，实现了Minsky设想的多层神经网络模型。BP算法在于利用输出后
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2023-07-24 15:45:47
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本网络采用含有一个隐含层的BP神经网络，隐含层后面接一个sigmoid函数，输出层后面也接一个sigmoid函数。下面贴出代码进行分享。首先这个网络是最最传统的BP网络，同时batch_size为1，这段代码后面会贴一段改进后的代码，可以设置batch_size。#coding=utf-8
import numpy as np
import os
from tensorflow.examples.
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2023-10-17 18:28:11
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论文: A Multilayer Convolutional Encoder-Decoder Neural Network for Grammatical Error Correction作者: Shamil Chollampatt1, Hwee Tou源码: https://github.com/nusnlp/mlconvgec2018notes：该方法效果已经落后于基于翻译的纠错系统一、简介我
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2024-01-08 18:40:27
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