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  • 神经网络设计
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    2020-04-20 10:24:13

    BP神经网络的设计方法

    神经网络的设计主要包括网络层数(隐含层数)、输入节点数、隐含节点数、输出节点数、传输函数、训练方法、训练参数。

    • 网络层数
      网络层数可以从一层到多层。但理论上证明,单个隐含层的网络可以通过适当的增加神经元节点的个数实现任意非线性映射。因此,对于大部分应用场合,单个隐含层即可满足训练要求。但如果样本太多,也可增加隐含层数的层数来减少网络规模。

    • 输入层节点数
      输入层节点数取决于输入向量的维数。应用神经网络解决实际问题时,首先应从问题中提炼出一个抽象模型,形成输入空间和输出空间。因此,数据的表达方式会影响输入向量的维数大小。例如,如果输入的是64×64的图像,则输入向量应为图像中所有的像素形成的4096维向量。如果待解决的问题是二元函数拟合,则输入向量应为二维向量。

    • 隐含层节点数
      隐含层节点数对BP网络的性能有很大影响。一般较多的隐含层节点数可以带来更好的性能,但可能导致训练时间过长。目前并没有一个理想的解析式可以用来确定合理的神经元节点个数,这也是BP网络的一个缺陷。通常的做法是采用经验公式给出估计值:
      (1)
      在这里插入图片描述
      其中 k k k M M M为隐含层神经元个数, n n n为输入层神经元个数。如果 i > M i>M i>M,规定 C M i = 0 C^i_M=0 CMi=0
      (2) M = n + m + a M=\sqrt{n+m}+a M=n+m +a m m m n n n分别是输出层和输入层的神经元个数, a a a是[0,10]之间的常数。
      (3) M = l o g 2 n M=log_2n M=log2n n n n为输入层神经元个数

    • 输出层神经元个数
      输出层神经元的个数同样需要根据从实际问题中得到的抽象模型来确定。如在模式分类问题中,如果共有n种类别,则输出可以采用n个神经元,如n=4时,0100表示某输入样本属于第二个类别。也可以将节点个数设计为[1og2n]个,[x]表示不小于x的最小整数。
      由于输出共有4种情况,因此采用二维输出即可覆盖整个输出空间,00、01、10和11分别表示一种类别。

    • 传递函数选择
      一般隐含层使用Sigmoid函数,而输出层使用线性函数。如果输出层也采用Sigmoid函数,则输出值将会被限制在(0,1)或(-1,1)之间。

    • 训练方法选择
      BP网络除了标准的最速下降法以外,还有若干种改进的训练算法。训练算法的选择与问题本身、训练样本的个数都有关系。一般来说,对于包含数百个权值的函数逼近网络,使用LM算法收敛速度最快,均方误差也较小。但LM算法对于模式识别相关问题的处理能力较弱,且需要较大的存储空间。对于模式识别问题,使用RPROP算法能收到较好的效果。SCG算法对于模式识别和函数逼近问题都有较好的性能表现。
      串行或批量训练方式的选择,也是神经网络设计过程中需要确定的内容。串行方式需要更小的存储空间,且输入样本具有一定随机性,可以避免陷入局部最优。批量方式的误差收敛条件非常简单,训练速度快。

    • 初始权值的确定

    • BP网络采用迭代更新的方式确定权值,因此需要一个初始值。一般初始值都是随机给定的,这容易造成网络的不可重现性。初始值过大或过小都会对性能产生影响,通常将初始权值定义为较小的非零随机值,经验值为( − 2.4 / F -2.4/F 2.4/F 2.4 / F 2.4/F 2.4/F)或( − 3 / F -3/\sqrt{F} 3/F 3 / F 3/\sqrt{F} 3/F )之间,其中 F F F为权值输入端连接的神经元个数。
      确定以上参数后,将训练数据进行归一化处理,并输入网络中进行学习,若网络成功收敛,即可得到所需的神经网络。

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  • 神经网络设计过程

    千次阅读 2020-06-01 14:57:57
    这里使用鸢尾花分类的例子进行讲解神经网络设计过程。 下面slide讲解的传统的专家系统通过if case 方法也可以完成鸢尾花分类的问题,但这是一种比较机械的方法,实现中,有经验的专家在有丰富经验之后很容易就能辨别...

    神经网络的设计过程分成四步:

    1. 准备数据,需要采集大量的数据和标签
    2. 搭建网络:搭建神经网络结构
    3. 优化参数:训练网络获取最佳参数(使用反向传播
    4. 应用网络:将网络保存为模型,输入新数据,输出分类或预测 结果。

    在这里插入图片描述
    这里使用鸢尾花分类的例子进行讲解神经网络设计过程。

    下面slide讲解的传统的专家系统通过if case 方法也可以完成鸢尾花分类的问题,但这是一种比较机械的方法,实现中,有经验的专家在有丰富经验之后很容易就能辨别鸢尾花的类别。神经网络的设计更加符合情形。

    对大量的鸢尾花信息(包括花瓣长等信息,即输入特征)和标签(对应的类别,需要人工标定)构建数据集,然后将数据集喂入到搭建好的神经网络结构中,网络优化参数,神经网络不断从数据集学习到更好的“经验”,训练完之后得到的模型,再输入新的特征,输出识别结果。

    NOTE:数据和输入特征还是有些区别的,输入特征是输入神经网络的输入层的,都是一些数字,更为准确是每一行或者每一列不同可能是不同含义的多维向量。
    

    在这里插入图片描述

    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述
    在最开始搭建网络时首先会随机初始化所有的参数w和b。
    在这里插入图片描述

    在这里插入图片描述
    损失函数使用的是向后传播不停的迭代,优化参数。损失函数是对预测值和实际值差距的函数。

    • 梯度下降 是 找损失函数极小值的一种方法
    • 反向传播 是 求解梯度的一种方法

    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述

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  • 卷积神经网络架构设计,又指backbone设计,主要是根据具体任务的数据集特点以及相关的评价指标来确定一个网络结构的输入图像分辨率,深度,每一层宽度,拓扑结构等细节。目前人工智能技术应用的一个趋势是在端侧平台...

    前言

    卷积神经网络架构设计,又指backbone设计,主要是根据具体任务的数据集特点以及相关的评价指标来确定一个网络结构的输入图像分辨率,深度,每一层宽度,拓扑结构等细节。目前人工智能技术应用的一个趋势是在端侧平台上部署高性能的神经网络模型并能在真实场景中实时(大于30帧)运行,如移动端/嵌入式端设备。这些平台的特点是内存资源少,处理器性能不高,功耗受限,这使得目前精度最高的模型由于对内存和计算资源的超额要求使得根本无法在上面部署且达到实时性的要求。虽然可以通过知识蒸馏,通道剪枝,低比特量化等一系列手段来降低模型参数量和计算量,但仍然远远不够,且在精度和帧率之间各种trade-off也非常繁琐。所以直接设计轻量级的架构,然后结合剪枝量化是最有效的解决办法。本文参考自:综述:轻量级CNN架构设计

    基本概念

    感受野

    感受野指的是卷积神经网络每一层输出的特征图(feature map)上每个像素点映射回输入图像上的区域大小,神经元感受野的范围越大表示其能接触到的原始图像范围就越大,也意味着它能学习更为全局,语义层次更高的特征信息,相反,范围越小则表示其所包含的特征越趋向局部和细节。因此感受野的范围可以用来大致判断每一层的抽象层次,并且我们可以很明显地知道网络越深,神经元的感受野越大。
    在这里插入图片描述

    分辨率

    分辨率指的是输入模型的图像尺寸,即长宽大小。通常情况会根据模型下采样次数n和最后一次下采样后feature map的分辨率 k × k k\times k k×k来决定输入分辨率的大小,即:
    r = k × 2 k r = k \times 2^k r=k×2k
    从输入 r × r r \times r r×r到最后一个卷积特征feature map的 k × k k\times k k×k,整个过程是一个信息逐渐抽象化的过程,即网络学习到的信息逐渐由低级的几何信息转变为高级的语义信息,这个feature map的大小可以是 3 × 3 3 \times 3 3×3 5 × 5 5\times 5 5×5 7 × 7 7\times 7 7×7 9 × 9 9\times 9 9×9等等,k太大会增加后续的计算量且信息抽象层次不够高,影响网络性能,k太小会造成非常严重的信息丢失,如原始分辨率映射到最后一层的feature map有效区域可能不到一个像素点,使得训练无法收敛。

    深度

    神经网络的深度决定了网络的表达能力,它有两种计算方法,早期的backbone设计都是直接使用卷积层堆叠的方式,它的深度即神经网络的层数,后来的backbone设计采用了更高效的module(或block)堆叠的方式,每个module是由多个卷积层组成,它的深度也可以指module的个数,这种说法在神经架构搜索(NAS)中出现的更为频繁。通常而言网络越深表达能力越强,但深度大于某个值可能会带来相反的效果,所以它的具体设定需要不断调参得到。

    宽度

    宽度决定了网络在某一层学到的信息量,但网络的宽度时指的是卷积神经网络中最大的通道数,由卷积核数量最多的层决定。通常的结构设计中卷积核的数量随着层数越来越多的,直到最后一层feature map达到最大,这是因为越到深层,feature map的分辨率越小,所包含的信息越高级,所以需要更多的卷积核来进行学习。通道越多效果越好,但带来的计算量也会大大增加,所以具体设定也是一个调参的过程,并且各层通道数会按照8×的倍数来确定,这样有利于GPU的并行计算。

    在这里插入图片描述

    下采样

    下采样层有两个作用,一是减少计算量,防止过拟合,二是增大感受野,使得后面的卷积核能够学到更加全局的信息。下采样的设计有两种:

    • 采用stride为2的池化层,如Max-pooling或Average-pooling,目前通常使用Max-pooling,因为它计算简单且最大响应能更好保留纹理特征;
    • 采用stride为2的卷积层,下采样的过程是一个信息损失的过程,而池化层是不可学习的,用stride为2的可学习卷积层来代替pooling可以得到更好的效果,当然同时也增加了一定的计算量。

    上采样

    上采样的操作一般在语义分割中比较常见,因为需要将图像恢复到原来的尺寸上进行进一步计算。上采样一般有三种方式:

    • 插值,一般使用的是双线性插值,因为效果最好,虽然计算上比其他插值方式复杂,但是相对于卷积计算可以说不值一提;
    • 转置卷积又或是说反卷积,通过对输入feature map间隔填充0,再进行标准的卷积计算,可以使得输出feature map的尺寸比输入更大;
    • Max Unpooling,在对称的max pooling位置记录最大值的索引位置,然后在unpooling阶段时将对应的值放置到原先最大值位置,其余位置补0;

    参数量

    参数量指的网络中可学习变量的数量,包括卷积核的权重weight,批归一化(BN)的缩放系数γ,偏移系数β,有些没有BN的层可能有偏置bias,这些都是可学习的参数 ,即在模型训练开始前被赋予初值,在训练过程根据链式法则中不断迭代更新,整个模型的参数量主要由卷积核的权重weight的数量决定,参数量越大,则该结构对运行平台的内存要求越高,参数量的大小是轻量化网络设计的一个重要评价指标。

    计算量

    FLOPs即floating point operations(浮点运算数)。计算量也是指的前向推理过程中乘加运算的次数。

    卷积计算类型

    标准卷积

    如下图所示:
    在这里插入图片描述

    深度卷积

    在这里插入图片描述

    分组卷积

    在这里插入图片描述

    空洞卷积

    在这里插入图片描述

    转置卷积

    在这里插入图片描述

    可变性卷积

    在这里插入图片描述

    其他算子

    池化

    • 最大池化和平均池化
      在这里插入图片描述

    全连接计算

    在这里插入图片描述

    Addition / Concatenate

    在这里插入图片描述

    Channel shuffle

    在这里插入图片描述

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  • 基于JMP的神经网络设计案例分析

    千次阅读 2018-02-01 20:38:24
    基于JMP的神经网络设计案例分析  摘 要:本文利用JMP对一个复杂多项式进行拟合,从实验设计产生样本数据、神经网络设计、训练样本技巧、到结果分析进行详细阐述。使读者能够使用JMP软件的神经网络分析工具,解决...

    基于JMP的神经网络设计案例分析

          摘  要:本文利用JMP对一个复杂多项式进行拟合,从实验设计产生样本数据、神经网络设计、训练样本技巧、到结果分析进行详细阐述。使读者能够使用JMP软件的神经网络分析工具,解决实际问题。

    关键词神经网络,JMP,数据分析

    1.引言

     当前人工智能已经应用在很多领域,辅助人类解决了很多问题,神经网络作为人工智能的基础理论,近些年也得到飞速发展,也有了TensorFlow、Caffe、Chainer等机器学习框架,能够满足用户快速搭建应用。本文使用JMP软件提供的神经网络工具,对一个复杂多项式进行拟合,并对结果进行分析,便于提升大家对神经网络的直观认识。JMP是全球最大的统计学软件公司SAS推出了一种交互式可视化统计发现软件,被誉为“卓越绩效的统计发现引擎”,其主要有三个特点,一是具有操作简便、交互性强、可视化效果好的特点,专业版中还集成了预测、聚类、质量与过程、可靠性与生存、消费者研究等分析工具,适合非统计专业背景的数据分析人员使用,二是JMP还有强大的实验设计功能,几乎涵盖了所有主流的实验设计工具。三是提供强大的二次开发功能,JMP可以作为一个服务器引擎,提供调用接口,实现用户个性化需求,为用户节省大量复杂设计和计算。

    2.样本产生

     神经网络的样本数据是基础,为了能够进行直观喝准确的对比神经网络的学习效果,使用下述多项式产生样本数据,再利用神经网络进行学习训练。

     使用JMP进行可视化,得到图1,显示了对应Z的效果。


    图1 多项式可视化效果图

     使用JMP的实验设计功能,对曲面进行抽样,为了计算快速,使用空间填充设计的快速灵活填充设计方法,输入需要的样本数量,即可均匀产生样本空间。

     图2 通过JMP实验设计得出1000个样本点。

     产生样本点以后,使用多项式进行计算,得出进行学习的样本点,神经网络通过学习样本数据,拟合出模型。(注:使用该多项式,目的是为了产生准确的样本数据,神经网络中不需要这个多项式模型)。

    3.神经网络的设计

    神经网络本质是高维模型的拟合,也是一种回归思想,找一个模型来对多维数据进行拟合,但这个模型不是经典的线性模型、二次模型、或者指数模型等,而是一组矩阵参数,通过修改参数来使得样本值与实际值的误差最小,或者误差稳定。在JMP中,设计神经网络结构主要是要设计隐层的数量和每一层的节点数量。理论上节点和层数越多,拟合效果越好,但是层数和节点越多,计算量越大,容易导致过拟合。JMP中提供了2个隐藏层、三种激活函数,可以根据具体情况进行选择和设计。

          

    图3 JMP中神经网络工具界面

    3.1设计基本原则

    首先确定网络层数、然后确定节点个数。网络层次在大多数情况下,使用1个隐藏就够,不宜太多。节点个数一般从3个开始,不断增加,如果维度比较多,那么节点个数一般要大于维度,后面层次的节点个数不宜太多。这些原则并没有什么科学依据,都是同行的经验。

    然后是训练结果分析,通过观察测试误差,是否达到我们的精度要求来衡量神经网络的优劣,是否需要改进。训练结果中主要关注训练集和验证集的R平方这个指标,被称为判定系数,是衡量拟合效果的重要参数。R平方的范围是[0,1] ,越趋近1,说明拟合效果越好,越趋近与0,效果越差。另外,还可以把预测值与实际值进行可视化比较,直观比较预测效果。

    最后,修正网络结构。通过多次训练,循环迭代修正网络结构,使得网络达到最稳定状态。

    3.2 设计案例

    为了对比各种设计的优劣,根据JMP提供的实验环境,下面进行三组实验。

    实验一:使用1000个样本数据进行学习训练结果,其中验证集是使用了其中20%的样本作为交叉验证,为便于对比,设定随机数种子。下面实验主要是验证各种激活函数的性能、以及节点数量对拟合效果的影响。

    表1 不同激活函数、节点数量对拟合效果数据

    次数

    激活函数

    隐藏层数

    第一层

    节点个数

    第二层

    节点个数

    训练集

    R平方

    测试集

    R平方

    1

    TanH

    1

    3

    0

    0.8651

    0.8554

    2

    恒等线性

    1

    3

    0

    0.0006

    0.0018

    3

    径向高斯

    1

    3

    0

    0.9347

    0.9241

    4

    TanH

    1

    5

    0

    0.9498

    0.9407

    5

    恒等线性

    1

    5

    0

    0.2095

    0.1945

    6

    径向高斯

    1

    5

    0

    0.9652

    0.9653

    7

    TanH

    1

    7

    0

    0.9596

    0.9473

    8

    恒等线性

    1

    7

    0

    0.0003

    0.0005

    9

    径向高斯

    1

    7

    0

    0.9726

    0.9750

    10

    TanH

    1

    9

    0

    0.9771

    0.9559

    11

    恒等线性

    1

    9

    0

    0.0008

    0.0017

    12

    径向高斯

    1

    9

    0

    0.9873

    0.9841

    13

    TanH

    1

    11

    0

    0.9764

    0.9791

    14

    恒等线性

    1

    11

    0

    0.0008

    0.0017

    15

    径向高斯

    1

    11

    0

    0.9914

    0.9851

    16

    TanH

    1

    13

    0

    0.9802

    0.9849

    17

    恒等线性

    1

    13

    0

    0.0003

    0.0008

    18

    径向高斯

    1

    13

    0

    0.9937

    0.9856

     为了便于对比,使用JMP的图形生成器,对上述表格进行叠加可视化,效果如图

     

    图4 三种激活函数、节点数量对拟合效果的对比。

     图中我们可以看出,使用线性的激活函数效果最差,即使是节点数量增加,也没有明显提升,对于TanH和径向高斯两张激活函数无明显差异,径向高斯激活函数相对比较稳定,当节点数量增加到一定程度后,无明显差异。

     实验二:从实验一中 可以看出线性激活函数的拟合能力很差,不适合本实验样本,因此下属实验只使用其余两种激活函数。JMP提供了2个隐层设计,下面的实验中,增加一个隐藏层。

     表2 使用2个隐层结构后不同节点数量拟合效果数据

     

    激活函数

    隐藏层数

    第一层

    节点个数

    第二层

    节点个数

    训练集

    R平方

    测试集

    R平方

    1

    TanH

    2

    3

    3

    0.9372

    0.9321

    2

    径向高斯

    2

    3

    3

    0.9711

    0.9827

    3

    TanH

    2

    3

    4

    0.9909

    0.9849

    4

    径向高斯

    2

    3

    4

    0.9347

    0.9241

    5

    TanH

    2

    3

    5

    0.9915

    0.9943

    6

    径向高斯

    2

    3

    5

    0.9974

    0.9979

    7

    TanH

    2

    3

    6

    0.9923

    0.9911

    8

    径向高斯

    2

    3

    6

    0.9903

    0.9906

    9

    TanH

    2

    3

    7

    0.9975

    0.9971

    10

    径向高斯

    2

    3

    7

    0.9367

    0.9966

     

     实验三:交换两个隐层节点的数量,观察对拟合度的影响

     表3 交换2个隐层点数量拟合效果数据

     

    激活函数

    隐藏层数

    第一层

    节点个数

    第二层

    节点个数

    训练集

    R平方

    测试集

    R平方

    1

    TanH

    2

    3

    3

    0.9372

    0.9321

    2

    径向高斯

    2

    3

    3

    0.9711

    0.9827

    3

    TanH

    2

    4

    3

    0.9670

    0.9723

    4

    径向高斯

    2

    4

    3

    0.9347

    0.9241

    5

    TanH

    2

    5

    3

    0.9920

    0.9913

    6

    径向高斯

    2

    5

    3

    0.9980

    0.9987

    7

    TanH

    2

    6

    3

    0.9820

    0.9736

    8

    径向高斯

    2

    6

    3

    0.9963

    0.9947

    9

    TanH

    2

    7

    3

    0.9941

    0.9953

    10

    径向高斯

    2

    7

    3

    0.9972

    0.9949

     

     从表2、3中我们可以看出,R平方的值是随节点的数量增加而增加,但节点增加到一定数量后,R平方的值变化不大,因此在设计节点数量时,当R平方的值稳定到一定范围后,就没有必要再继续增加节点数量,因为节点数量增加,会导致后期学习训练的运算量成急剧增加。隐藏层节点的数量交换后,对结果影响不大。

                                                                  

    图5 两种激活函数、节点数量对拟合效果叠加对比

     从图5中可以看出,在本实验中当R平方到达0.99后,基本趋于稳定。所以,我们确定网络层的节点第一层位5个,第二层为3个,网络结构如下图6.

                                                                 

    图6  网络结构

     网络结构确定后,就可以使用神经网络的模型进行预测和分析。在JMP里面,训练结束后,点击模型左边的红色小三角,点击“发布预测公式”,在出来的对话框中,点击神经左边的红色小三角,点击“运行脚本”,选择数据对话框,预测出来的结果,就保存在当前现在的数据表后面几列,列名加上了“Predicted”前缀。

     

    图7  JMP中使用神经网络模型进行预测示意图

     

    4.神经网络结论分析

     有了预测数据和真是数据,可以使用JMP中提供的“叠加图”来进行可视化分析,右图中“+”符号表示预测结果,“O”表示实际结果,从图中可以看出,大部分点都比较吻合,说明预测效果良好。

     

    图7  JMP中使用叠加图对比预测结果和实际结果示意图

     为了更加直观看到神经网络的预测效果,还可以用JMP提供的曲面图工具,对真实值和预测值进行可视化,观察二者的效果,如图8,作图为实际多项式的可视化效果,右图为通过神经网络学习后预测出来的效果。

                                                   

    图8 JMP中使用叠加图对比预测结果和实际结果示意图

    4 总结

      JMP中提供了丰富数据分析工具,其中的神经网络工具比较使用,用户可以不必了解神经网络内部复杂的计算和推导过程,只需要了解其工作原理,设计原则和评价标准即可。本文使用一个复杂二维多项式例子,神经网络的设计和使用进行详细的阐述,有助于大家理解和使用神经网络,为大家提供一种分析高维数据模型拟合的方法。
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  • MATLAB BP神经网络设计与优化

    千次阅读 2021-07-09 15:05:33
    MATLAB BP神经网络设计与优化前言一、pandas是什么?二、使用步骤1.引入库2.读入数据总结 前言 BP(Back Propagation)神经网络,利用误差的反向传播进行权值阈值更新的前馈型神经网络,常用于解决拟合或者分类问题 ...
  • 三层和四层的BP神经网络设计三层和四层的BP神经网络设计三层和四层的BP神经网络设计三层和四层的BP神经网络设计三层和四层的BP神经网络设计三层和四层的BP神经网络设计三层和四层的BP神经网络设计三层和四层的BP神经...
  • 基于MATLAB的BP人工神经网络设计,人工神经网络课程里介绍的bp算法,可以实现很多的功能,如:与 或 异或等。
  • 神经网络设计(第二版)阅读笔记01

    千次阅读 2018-04-17 20:35:57
    第一章:引言本书的工具:1.Matlab2010a以上、2....本书内容:1.介绍2.神经元模型及网络结构3.说明性实例4....神经网络的线性变换7.有监督的Hebb学习8.性能曲线和最优点9.性能优化10.Widrow-Hoff学习1...
  • 如何设计神经网络

    千次阅读 2020-03-29 21:37:58
    如何设计神经网络?如何制定网络参数?神经网络的设计中有哪些“潜规则”? 神经网络中有很多超级参数,关于神经...博主综合多方面内容总结了神经网络设计中的一些疑问和要点,绘制了小课件如下。 ...
  • BP神经网络及其设计的一般原则

    千次阅读 2020-08-26 17:56:53
    目录1 BP神经网络的简单介绍2 BP神经网络设计的一般原则 1 BP神经网络的简单介绍 20世纪80年代,David Runelhart等人发明了误差反向传播算法(Error Back Propagation Training),简称BP,解决了多层神经网络隐含层...
  • 设计一个三层神经网络解决手写数字的识别问题。 要求: (1)三层神经网络如图:784-15-10结构 (2)使用随机梯度下降算法和MNIST训练数据。 http://yann.lecun.com/exdb/mnist/ 2. 求解原理 (1)算法模型 利用BP...
  • 卷积神经网络结构 卷积神经网络是多级神经网络,包含滤波级(filtering stage)与分类级(classification stage),其中,滤波级用来提取输入信号的特征,分类级对学习到的特征进行分类,两级网络参数是共同训练...
  • 什么是人工神经网络? 人工神经网络(Artificial Neural Networks,简写为ANNs)也简称为神经网络(NNs)或称作连接模型(Connection Model),它是一种模仿动物神经网络行为特征,进行分布式并行信息处理的算法数学...
  • 怎样在神经网络设计中加入先验信息 -权值共享 当然,怎样在神经网络设计中建立先验信息,以此建立一种特定的网络结构,是必须考虑的重要问题。遗憾的是,现在还没有一种有效的规则来实现这一目的;目前我们更多的...
  • 基于MATLAB的BP神经网络PID控制器设计 一、BP神经网络PID控制算法步骤: (1)确定BP神经网络结构,即确定输入层和隐含层的节点个数,选取各层加权系数的初值wij(0)、wli(0),选定学习速率和惯性系数,此时k=1 (2)...
  • BP神经网络学习总结

    千次阅读 2022-04-01 12:57:38
    详细总结了BP神经网络原理,附LabVIEW程序及应用案例。
  • 最简单的三层神经网络Matlab实现,带注释,有不明白的可以参考我的博客:http://blog.csdn.net/ranchlai
  • 先验知识结合进神经网络设计

    千次阅读 2018-04-22 19:01:01
    先验知识结合进神经网络的设计中 如果存在先验信息和不变性,应该将其附加在网络设计中,这样就不必学习这些信息而简化网络设计。 该规则特别重要,因为真正坚持这一规则就会使网络具有特定结构。这一点正是我们...
  • 【内容提要】本书共分7个章节:神经网络概述;神经网络基础;BP神经网络;RBF径向基神经网络;自组织竞争神经网络;递归神经网络;支持向量机。 【参考文献格式】韩敏编著. 人工神经网络基础. 大连:大连理工大学...
  • 利用 PyTorch 构建神经网络(详细版)

    千次阅读 多人点赞 2020-11-05 21:59:10
    神经网络是一组可以模仿人类大脑,并被设计用来识别模式的算法。这些网络是由接近神经元的单个部分构成的,通常称为单元或简称为“神经元”每个单元有一定数量的加权输入。这些加权的输入总和在一起(一个线性组合) ...
  • 前馈神经网络

    万次阅读 2018-11-18 20:22:00
    前馈神经网络(feedforward neural network)是最朴素的神经网络,通常我们所说的前馈神经网络有两种,一种叫反向传播网络(Back propagation Networks)也可简称为BP网络;一种叫做径向基函数神经网...
  • 传统神经网络依靠人工设计特征,局限于研究人员的经验和特征表达能力,无法应对各种不变性。传统神经网路与SVM类似,角色只是一个分类器。 二、卷积神经网络的基本概念 1.多通道卷积:输出特征图的每一个通道,由...
  • 卷积神经网络(CNN)

    千次阅读 2021-03-27 20:45:38
    1、什么是卷积神经网络(CNN)? 2、卷积神经网络与普通网络有何区别? 3、卷积的工作原理? 4、卷积神经网络的神经元结构是怎么样的? 5、卷积神经网络的网络一共包含几层? 6、样本数据是以怎么样的方式喂入卷积神经...
  • 4.3 线性神经网络的MATLAB仿真程序设计 4.3.1 线性神经网络设计的基本方法 4.3.2 线性神经网络的设计例程 第5章 BP网络 5.1 BP神经元及BP网络模型 5.2 BP网络的学习 5.2.1 BP网络学习算法 5.2.2 BP网络学习算法的...
  • 用PyTorch构建神经网络,详细

    千次阅读 2020-11-09 13:55:06
    在本文章中,我们将使用PyTorch从头开始实现一个简单的神经网络。 注:阅读本文之前,最好可以了解神经网络的工作原理。 虽然有很多库可以用于深度学习,但我最喜欢 PyTorch。作为一名python 程序员,我喜欢 PyTorch...
  • 如何设计卷积神经网络CNN?

    千次阅读 2020-05-10 01:04:56
    卷积神经网络CNN的设计 知乎——CNN 网络应该如何设计? 回答1:网络多一层和少一层, 好像没什么区别. 但这样一层层测试调参未免太狗血了.一种挺好的方法是: 设计一种或几种block(这block由几层网络构成), 然后堆...
  • MATLAB神经网络应用设计(第2版)

    千次下载 热门讨论 2015-07-05 15:32:49
    第1章 MATLAB及神经网络的概述 1.1 MATLAB简介 1.1.1 MATLAB的发展史 1.1.2 MATLAB的主要功能 1.1.3 MATLAB的语言特点 1.1.4 MATLABR2011a新功能 1.2 MATLAB工作环境 1.2.1 命令窗口 1.2.2 历史窗口 1.2.3 工作空间 ...
  • 神经网络之输出层设计

    千次阅读 2021-10-28 20:40:23
    神经网络可以用在分类问题和回归问题上,不过需要根据情况改变输出层的激活函数。一般而言,回归问题用恒等函数,分类问题用softmax函数。 1、恒等函数和softmax函数 恒等函数:将输入按原样输出,对于输入的信息,...
  • 1.神经网络研究动向 神经网络虽已在许多领域应用中取得了广泛的成功,但其发展还不十分成熟,还有一些问题需进一步研究。 (1) 神经计算的基础理论框架以及生理层面的研究仍需深入。这方面的工作虽然很困难,但为了...
  • BP神经网络的Matlab实现——人工智能算法

    万次阅读 多人点赞 2018-01-27 23:07:23
    这几天在各大媒体上接触到了人工智能机器学习,觉得很有意思,于是开始入门最简单的机器算法——神经网络训练算法(Neural Network Training);以前一直觉得机器学习很高深,到处是超高等数学、线性代数、数理统计。...

空空如也

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神经网络设计

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