【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
转载
2023-11-21 18:59:41
41阅读
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
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
转载
2023-10-26 06:43:42
98阅读
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
转载
2023-10-01 11:17:59
63阅读
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
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.
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
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
转载
2023-09-23 13:10:37
158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
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
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
转载
2023-11-03 22:57:11
52阅读
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
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[
转载
2023-08-23 18:20:09
194阅读
我们在设计、训练Tensorflow神经网络时，无论是简易的BP神经网络，还是复杂的卷积神经网络、循环神经网络，都要面临梯度爆炸、梯度消失，以及数据越界等一系列问题，这也是计算机资源和数学原理所决定。通常，我们在模型训练过程中，特别是非图像识别模型中，经常会出现Loss（损失）与gradients（梯度）的Nan情况，接下来我们一起讨论此实践所遇到的情况，以及解决方案1. 现象Tensorflow
转载
2023-08-11 17:56:19
0阅读
目录1.已知知识1.1LSTM1.2.随机行走模型2 问题描述3 代码3.1.数据准备3.2.结果1.已知知识1.1LSTM指长短期记忆人工神经网络。长短期记忆网络（LSTM，Long Short-Term Memory）是一种时间循环神经网络，是为了解决一般的RNN（循环神经网络）存在的长期依赖问题而专门设计出来的。RNN:Recurrent Neural Network 循环神经网络的计算过程
转载
2023-08-05 09:20:07
266阅读
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
转载
2023-10-16 15:42:12
90阅读
神经网络设计的技巧极小值与鞍点数学工具鞍点与局部最小值批次（Batch）与动量（Momentum）Batch为什么要用batchMomentum自适应学习率 Adaptive Learning Rate根号平方根 Root Mean SquareRMSPropAdam分类 ClassificationOne-hot 编码Loss FunctionBatch NormalizationFeatur
转载
2023-09-21 06:50:21
4阅读
NPLM ：神经概率语言模型 本文主要参考《A Neural Probabilistic Language Model》这是一篇很重要的语言模型论文,发表于2003年。主要贡献如下:提出了一种基于神经网络的语言模型，是较早将神经网络应用于语言模型领域的工作之一，具有里程碑意义。采用神经网络模型预测下一个单词的概率分布，已经成为神经网络语言模型训练的标准方法之一。在论文中,作者训练了一个前馈神经网
转载
2023-12-01 09:57:59
75阅读
优化算法：1.mini-bitch：如果数据集特别大，把所有的数据一起处理会使训练速度特别慢。mini-bitch就是把数据集平均分成几个部分，然后单独进行处理，选择合理的子数据集大小会使训练速度快很多。 左图为未采用m-b的图像，右图是采用的。可以看出采用之后的J并不是一直下降的，但是整体下降速度快。 如果m-b的子集大小是整个训练集，那么和不采用m-b方法是一样
转载
2023-07-09 23:21:51
64阅读
神经网络的优化方法：1、学习率的设置（指数衰减）2、过拟合问题（Dropout）3、滑动平均模型（参数更新，使模型在测试数据上更鲁棒）4、批标准化（解决网络层数加深而产生的问题---如梯度弥散，爆炸等） 一、学习率的设置----指数衰减方法通过指数衰减的方法设置GD的学习率。该方法可让模型在训练的前期快速接近较优解，又可保证模型在训练后期不会有太大的波动，从而更加接近局部最优。学习率不能
转载
2023-09-29 14:26:45
266阅读
