每次训练结果不一致的原因：神经网络特意用随机性来保证，能通过有效学习得到问题的近似函数。采用随机性的原因是：用它的机器学习算法，要比不用它的效果更好。在神经网络中，最常见的随机性包含以下几个地方：初始化的随机性，比如权值正则化的随机性，比如dropout层的随机性，比如词嵌入最优化的随机性，比如随机优化解决方案：设置随机数字生成器的种子1）设置 Torch 的随机种子为固定值，可以保证每次运行网络
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2024-01-16 19:21:20
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一、AlexNet模型创新点总结如下：1）使用ReLu作为激活函数，成功解决了Sigmoid的梯度弥散问题2）训练时加入了Dropout层，防止过拟合情况发生3）在CNN中使用重叠的最大池化，并提出步长比池化核尺寸要小，这样池化层输出之间有重叠和覆盖，提高了特征的丰富性4）提出了LRN层，对局部神经元的活动创建竞争机制，，使得其中响应比较大的值变得相对更大，并抑制其他反馈较小的神经元，增强了模型的
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2023-12-07 10:40:58
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logprobs = np.multiply(np.log(A2),Y)
cost = - np.sum(logprobs) # 不需要使用循环就可以直接算出来。Python的实现数组创建：a = np.random.randn(5,1)
a = np.random.randn(1,5) 申明数组的维度：assert（a.shape == (5,1））
a
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2024-01-16 00:55:20
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概率神经网络(Probabilistic Neural Network)是由D.F.Speeht博士在1989年首先提出，是径向基网络的一个分支，属于前馈网络的一种。它具有如下优点：学习过程简单、训练速度快；分类更准确，容错性好等。从本质上说，它属于一种有监督的网络分类器，基于贝叶斯最小风险准则。 &n
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2023-10-26 06:43:42
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1.神经概率网络模型(2003年)，步骤如下: （1）输入层，将每一个词都使用随机的100维向量表示 （2）投影层，将一个上下文的词拼接起来，比如滑动窗口是3，则有(batch_size,6,100) （3）隐藏层，就是一个全连接层，比如(100,1024) （4）输出层，使用softmax分类器，类别就是所有词的id,比如现在有50000个词，则，输出层(1024,50000) 在反向传播过程中
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2023-10-01 11:17:59
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近期一直在看卷积神经网络，想改进改进弄出点新东西来。看了好多论文，写了一篇综述。对深度学习中卷积神经网络有了一些新认识，和大家分享下。
事实上卷积神经网络并非一项新兴的算法。早在上世纪八十年代就已经被提出来，但当时硬件运算能力有限，所以当时仅仅用来识别支票上的手写体数字，而且应用于实际。2006年深度学习的泰斗在《科学》上发表一篇文章，论证了深度结构在
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2023-10-16 09:29:15
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提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档 文章目录前言一、概率分布1.1 生成器1.2 判别器二、目标函数三、算法 前言提示：这里可以添加本文要记录的大概内容： 例如：随着人工智能的不断发展，机器学习这门技术也越来越重要，很多人都开启了学习机器学习，本文就介绍了机器学习的基础内容。提示：以下是本篇文章正文内容，下面案例可供参考一、概率分布1.1 生成器首先我们是可以知道真实
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2024-01-13 15:23:48
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从特征学习（Feature Learning）的观点来看，神经网络尤其是深度神经网络（也即是深度学习）是十分强大的特征学习方法。例如就可将 Autoencode 视为一种特征降维的方法。也正因如此，在经过深度学习模型（ANN、CNN、RNN、LSTM等模型）的训练之后，其实是学习到了一些很好的特征，便可以用来分类（classification），recognition（识别）等计算机视觉人任务。
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2016-11-02 11:21:00
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生物神经元的粗略模型；激活函数，其中ReLU是最佳推荐；理解了神经网络是一个通用函数近似器，但是该性质与其广泛使用无太大关系。之所以使用神经网络，是因为它们对于实际问题中的函数的公式能够某种程度上做出“正确”假设。讨论了更大网络总是更好的这一事实。然而更大容量的模型一定要和更强的正则化（比如更高的权重衰减）配合，否则它们就会过拟合。在后续章节中我们讲学习更多正则化的方法，尤其是dropout。1.
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2024-01-14 20:46:33
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基于Matlab的概率神经网络的实现及应用计 算 机 与 现 代 化2011年第 11期 JISUANJIYUXIANDA】HUA 总第 195期文章编号：1006-2475(2011)11-0047-04基于Matlab的概率神经网络的实现及应用苏 亮，宋绪丁(长安大学工程机械学院，陕西 西安 710064)摘要：介绍概率神经网络 (PNN)的模型和基本算法，以及利用Matlab神经网络工具箱设
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2024-01-15 08:51:59
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概率神经网络的简单介绍 概率神经网络(PNN)于1989年由D. F. Specht 博士首先提出，是一种常用于模式分类的神经网络。概率神经网络是基于统计原理的神经网络模型，在分类功能上与最优贝叶斯分类器等价，其实质是基于贝叶斯最小风险准则发展而来的一种并行算法。概率神经网络的判别边界接近于贝叶斯最佳判定面，神经网络的计算流程与最大后验概率准则极为类似。 概率神经网络分类器的理论推导1 贝叶斯决策
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2023-09-23 13:10:37
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这篇文章主要介绍卷积神经网络1998年到2019年的20多种经典的网络，体会每种网络的前世今身以及包含的深邃思想。算是一个总结性的博客吧。。。目录一、1998年：LeNet二、2012年：AlexNet三、2013年：ZFNet四、2014年:亚军——VGGNet冠军——GoogLeNet五、2015年：ResNet六、2016年：DenseNet七、2017年：SENet一、1998年：LeNe
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2024-01-12 05:36:02
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全文摘要卷积神经网络(CNN)可以说是深度学习发展的一个缩影，特别是现在在计算机视觉方面已经得到了非常成熟的应用，在目标检测、目标追踪等方面也是独领风骚，本文将讲述卷积神经网络近些年来的发展历程，以及它到底创新在什么地方。本文略长，看完大约30min。卷积神经网络的十大概念与创新 1、Group convolution 卷积只能在同一组进行吗？答案当然是能！！！Group co
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2023-11-06 12:35:33
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?欢迎来到智能优化算法的世界 ?欢迎关注?点赞?收藏⭐️留言??本文由卿云阁原创！?本阶段属于筑基阶段之一，希望各位仙友顺利完成突破?首发时间：?2021年1月7日?✉️希望可以和大家一起完成进阶之路！?作者水平很有限，如果发现错误，请留言轰炸哦！万分感谢！目录0️⃣基本介绍1️⃣代码部分2️⃣结果 0️⃣✨✨✨基本介绍✨✨✨ BP神经
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2023-07-31 15:42:26
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神经网络回归概率是一种用于预测连续值的机器学习方法。在这篇文章中，我将向你介绍如何实现神经网络回归概率，并提供相应的代码和注释。
### 神经网络回归概率流程
下面是实现神经网络回归概率的一般流程：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 步骤1：收集数据 | 收集包含输入特征和对应输出的数据集 |
| 步骤2：准备数据 | 对数据进行预处理和特征工程，包括缺失值处理、数
原创
2024-02-16 09:14:07
54阅读
# 实现神经网络概率预测指南
## 简介
神经网络是一种模仿人脑神经元之间信息传输方式的数学模型，通过多层神经元的连接和激活函数的作用，可以实现复杂的非线性关系映射。在机器学习领域，神经网络通常用于分类和预测任务，其中概率预测是其中一种常见的应用。
在本指南中，我将教你如何使用神经网络实现概率预测任务。首先，让我们看一下整个流程：
## 流程图
```mermaid
sequenceDiag
原创
2024-03-04 06:28:56
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1 概率神经网络概率神经网络(PNN)于1989年由D. F. Specht 博士首先提出，是一种常用于模式分类的神经网络。概率神经网络是基于统计原理的神经网络模型，在分类功能上与最优Bayes 分类器等价，其实质是基于贝叶斯最小风险准则发展而来的一种并行算法，同时它不像传统的多层前向网络那样需要用BP 算法进行反向误差传播的计算，而是完全前向的计算过程。它训练时间短、不易产生局部最优，而且它的分
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2023-11-03 22:57:11
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在构建深度神经网络时候，不只需要构建网络的主体部分，还需要定义损失函数，网络优化操作，以及训练过程， loss及精确度输出。损失函数 神经网络模型的效果以及优化的目标是通过损失函数来定义的。交叉熵 交叉熵用于
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2024-02-22 20:03:06
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【深度学习】轻量级神经网络设计思路0. 前言随着深度学习技术在各个领域获得了表现出极大的潜力，但大部分神经网络模型的计算复杂度都使其无法在计算资源受限的情况下（如移动端设备）得到很好的应用，于是，神经网络的轻量化备受关注。那么如何将神经网络模型设计得小型化、轻量化呢？部分研究成果为我们打开了思路，也一定程度上促成了AI技术的推广和落地。1. 轻量级神经网络设计轻量级神经网络设计的主要思路：有限的计
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2023-11-21 18:59:41
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对神经网络进行训练的目的就是为每个神经元找到最适合它的w和b的值.(w为：每个输入所对应的权值。b为：门槛所谓threshold)反向传播(back propagation)是在这种场景下快速求解∂C/∂w、∂C/∂b的算法，用了这个算法的多层感知机--也就是这篇文章讲的神经网络--也就叫作BP神经网络。神经网络的初始权值和阈值需要归一化0到1之间。因为神经元的传输函数在[
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2023-08-23 18:20:09
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