精华内容
下载资源
问答
  • 多层神经网络

    2016-05-06 14:39:37
    多层神经网络
    多层神经网络
    
    展开全文
  • Pytorch Note12 多层神经网络

    千次阅读 2021-06-12 15:17:20
    Pytorch Note12 多层神经网络 文章目录Pytorch Note12 多层神经网络多层神经网络理解神经网络sigmoid 激活函数tanh 激活函数ReLU 激活函数神经网络的结构为什么要使用激活函数二分类问题决策边界随机生成数据...

    Pytorch Note12 多层神经网络


    全部笔记的汇总贴:Pytorch Note 快乐星球

    多层神经网络

    在前面中,我们了解到了机器学习领域中最常见的两个模型,线性回归模型和 Logistic 回归模型,他们分别是处理机器学习中最常见的两类问题-回归问题和分类问题。

    在前面的线性回归中,我们的公式是 y=wx+by = w x + b,而在 Logistic 回归中,我们的公式是 y=Sigmoid(wx+b)y = Sigmoid(w x + b),其实它们都可以看成单层神经网络,其中 Sigmoid 被称为激活函数,之后我们会详细介绍激活函数以及为什么必须使用激活函数,下面我们从理解神经网络入手。

    理解神经网络

    神经网络的灵感来自于人脑的神经元系统,下面我们放一张人脑的神经元和神经网络的对比图

    img

    左边是一张神经元的图片,神经元通过突触接受输入,然后通过神经激活的方式传输给后面的神经元。这对比于右边的神经网络,首先接受数据输入,然后通过计算得到结果,接着经过激活函数,再传给第二层的神经元。

    所以前面讲的 logistic 回归模型和线性回归模型都可以看做是一个单层神经网络,而 logistic 回归中使用了激活函数 sigmoid。

    神经网络使用的激活函数都是非线性的,每个激活函数都输入一个值,然后做一种特定的数学运算得到一个结果,下面举几个例子

    sigmoid 激活函数

    σ(x)=11+ex \sigma(x) = \frac{1}{1 + e^{-x}}

    def Sigmoid(x):
        return 1 / (1 + np.exp(-x))
        
    x = np.arange(-10,10,0.1)    
    plt.plot(x, Sigmoid(x),clip_on=False)
    plt.title('Sigmoid')
    

    在这里插入图片描述

    tanh 激活函数

    tanh(x)=2σ(2x)1 tanh(x) = 2 \sigma(2x) - 1

    def Tanh(x):
        return 2 * Sigmoid(2*x) - 1
        
    plt.plot(x, Tanh(x))
    plt.title('Tanh')
    

    在这里插入图片描述

    ReLU 激活函数

    ReLU(x)=max(0,x) ReLU(x) = max(0, x)

    def Relu(x):
        return np.maximum(0, x)
    
    plt.plot(x, Relu(x))
    plt.title('Relu')
    

    在这里插入图片描述

    神经网络的结构

    神经网络就是很多个神经元堆在一起形成一层神经网络,那么多个层堆叠在一起就是深层神经网络,我们可以通过下面的图展示一个两层的神经网络和三层的神经网络

    可以看到,神经网络的结构其实非常简单,主要有输入层,隐藏层,输出层构成,输入层需要根据特征数目来决定,输出层根据解决的问题来决定,那么隐藏层的网路层数以及每层的神经元数就是可以调节的参数,而不同的层数和每层的参数对模型的影响非常大.

    神经网络向前传播也非常简单,就是一层一层不断做运算就可以了,可以看看下面这个例子

    为什么要使用激活函数

    激活函数在神经网络中非常重要,使用激活函数也是非常必要的,前面我们从人脑神经元的角度理解了激活函数,因为神经元需要通过激活才能往后传播,所以神经网络中需要激活函数,下面我们从数学的角度理解一下激活函数的必要性。

    比如一个两层的神经网络,使用 A 表示激活函数,那么

    y=w2A(w1x) y = w_2 A(w_1 x)

    如果我们不使用激活函数,那么神经网络的结果就是

    y=w2(w1x)=(w2w1)x=wˉx y = w_2 (w_1 x) = (w_2 w_1) x = \bar{w} x

    可以看到,我们将两层神经网络的参数合在一起,用 wˉ\bar{w} 来表示,两层的神经网络其实就变成了一层神经网络,只不过参数变成了新的 wˉ\bar{w},所以如果不使用激活函数,那么不管多少层的神经网络,y=wnw2w1x=wˉxy = w_n \cdots w_2 w_1 x = \bar{w} x,就都变成了单层神经网络,所以在每一层我们都必须使用激活函数。

    最后我们看看激活函数对神经网络的影响

    可以看到使用了激活函数之后,神经网络可以通过改变权重实现任意形状,越是复杂的神经网络能拟合的形状越复杂,这就是著名的神经网络万有逼近定理。

    下面我们通过例子来感受一下神经网络的强大之处

    二分类问题

    import torch
    import numpy as np
    from torch import nn
    from torch.autograd import Variable
    import torch.nn.functional as F
    
    import matplotlib.pyplot as plt
    %matplotlib inline
    

    决策边界

    首先我们先定义一个决策边界的函数,这样可以方便我们后面画出我们的决策边界,这里我们是采用了plt.contourf来进行画,因为有时候我们的函数并不是一个线性函数,很难表示。

    def plot_decision_boundary(model, x, y):
        # Set min and max values and give it some padding
        x_min, x_max = x[:, 0].min() - 1, x[:, 0].max() + 1
        y_min, y_max = x[:, 1].min() - 1, x[:, 1].max() + 1
        h = 0.01
        # Generate a grid of points with distance h between them
        xx, yy = np.meshgrid(np.arange(x_min, x_max, h), np.arange(y_min, y_max, h))
        # Predict the function value for the whole grid
        Z = model(np.c_[xx.ravel(), yy.ravel()]) # 得到所有的点的坐标
        Z = Z.reshape(xx.shape)
        # Plot the contour and training examples
        plt.contourf(xx, yy, Z, cmap=plt.cm.Spectral) # 绘制等高线轮廓
        plt.ylabel('x2')
        plt.xlabel('x1')
        plt.scatter(x[:, 0], x[:, 1], c=y.reshape(-1), s=40, cmap=plt.cm.Spectral)
    

    这次我们仍然处理一个二分类问题,但是比前面的 logistic 回归更加复杂

    随机生成数据

    首先我们随机生成一些数据

    np.random.seed(1)
    m = 400 # 样本数量
    N = int(m/2) # 每一类的点的个数
    D = 2 # 维度
    x = np.zeros((m, D))
    y = np.zeros((m, 1), dtype='uint8') # label 向量,0 表示红色,1 表示蓝色
    a = 4
    
    for j in range(2):
        ix = range(N*j,N*(j+1))
        t = np.linspace(j*3.12,(j+1)*3.12,N) + np.random.randn(N)*0.2 # theta
        r = a*np.sin(4*t) + np.random.randn(N)*0.2 # radius
        x[ix] = np.c_[r*np.sin(t), r*np.cos(t)]
        y[ix] = j
    
    plt.scatter(x[:, 0], x[:, 1], c=y.reshape(-1), s=40, cmap=plt.cm.Spectral)
    

    在这里插入图片描述

    logistic 回归解决

    x = torch.from_numpy(x).float()
    y = torch.from_numpy(y).float()
    
    w = nn.Parameter(torch.randn(2, 1))
    b = nn.Parameter(torch.zeros(1))
    
    optimizer = torch.optim.SGD([w, b], 1e-1)
    
    def logistic_regression(x):
        return torch.mm(x, w) + b
    
    criterion = nn.BCEWithLogitsLoss()
    
    for e in range(100):
        out = logistic_regression(Variable(x))
        loss = criterion(out, Variable(y))
        optimizer.zero_grad()
        loss.backward()
        optimizer.step()
        if (e + 1) % 20 == 0:
            print('epoch: {}, loss: {}'.format(e+1, loss.data[0]))
    
    epoch: 20, loss: 0.7033562064170837
    epoch: 40, loss: 0.6739853024482727
    epoch: 60, loss: 0.6731640696525574
    epoch: 80, loss: 0.6731465458869934
    epoch: 100, loss: 0.6731461882591248
    

    结果演示

    def plot_logistic(x):
        x = Variable(torch.from_numpy(x).float())
        out = F.sigmoid(logistic_regression(x))
        out = (out > 0.5) * 1
        return out.data.numpy()
    
    plot_decision_boundary(lambda x: plot_logistic(x), x.numpy(), y.numpy())
    plt.title('logistic regression')
    

    在这里插入图片描述

    可以看到,logistic 回归并不能很好的区分开这个复杂的数据集,如果你还记得前面的内容,你就知道 logistic 回归是一个线性分类器,这个时候就该我们的神经网络登场了!

    神经网络解决二分类问题

    # 定义两层神经网络的参数
    w1 = nn.Parameter(torch.randn(2, 4) * 0.01) # 隐藏层神经元个数 2
    b1 = nn.Parameter(torch.zeros(4))
    
    w2 = nn.Parameter(torch.randn(4, 1) * 0.01)
    b2 = nn.Parameter(torch.zeros(1))
    
    # 定义模型
    def two_network(x):
        x1 = torch.mm(x, w1) + b1
        x1 = F.tanh(x1) # 使用 PyTorch 自带的 tanh 激活函数
        x2 = torch.mm(x1, w2) + b2
        return x2
    
    optimizer = torch.optim.SGD([w1, w2, b1, b2], 1.)
    
    criterion = nn.BCEWithLogitsLoss()
    
    # 我们训练 10000 次
    for e in range(10000):
        out = two_network(Variable(x))
        loss = criterion(out, Variable(y))
        optimizer.zero_grad()
        loss.backward()
        optimizer.step()
        if (e + 1) % 1000 == 0:
            print('epoch: {}, loss: {}'.format(e+1, loss.data[0]))
    
    def plot_network(x):
        x = Variable(torch.from_numpy(x).float())
        x1 = torch.mm(x, w1) + b1
        x1 = F.tanh(x1)
        x2 = torch.mm(x1, w2) + b2
        out = F.sigmoid(x2)
        out = (out > 0.5) * 1
        return out.data.numpy()
    
    plot_decision_boundary(lambda x: plot_network(x), x.numpy(), y.numpy())
    plt.title('2 layer network')
    

    在这里插入图片描述

    可以看到神经网络能够非常好地分类这个复杂的数据,和前面的 logistic 回归相比,神经网络因为有了激活函数的存在,成了一个非线性分类器,所以神经网络分类的边界更加复杂。

    下一章传送门:Note13 反向传播算法

    展开全文
  • 一、多层神经网络 1、多层神经网络数学模型 2、数学模型中的非线性函数fai 1)非线性函数fai存在的意义 2)非线性函数fai具体是什么? 3、多层神经网络与单层神经网络的区别与改进 1)单层神经网络数学模型 2...

    目录

    一、多层神经网络

    1、多层神经网络数学模型

    2、数学模型中的非线性函数fai

    1)非线性函数fai存在的意义

    2)非线性函数fai具体是什么?

    3、多层神经网络与单层神经网络的区别与改进

    1)单层神经网络数学模型

    2)多层神经网络模型

    3)区别

    二、三层神经网络

    1、定理

    2、一些概念(决策面、神经元、神经网络层数)

    1)决策面

    2)神经元

    3)神经网络层数n

    3、常见的三层神经网络模型(含w,b的参数设置)

    1)一个三角形决策面的神经网络模型(两层神经网络)

    2)一个四边形决策面的神经网络模型(两层神经网络)

    3)一个曲线围成决策面的神经网络模型(两层神经网络)

    小结1:一个决策面时最后一层常用w,b参数的设置

    4)两个决策面的神经网络模型(三层神经网络)

    5)两个以上决策面的神经网络模型(三层神经网络)

    小结2:多个决策面时最后一层w,b常用参数和第二层w,b常用参数的设置

    疑问:


    一、多层神经网络

    1、多层神经网络数学模型

    并行化的系统


    2、数学模型中的非线性函数fai

    1)非线性函数fai存在的意义

    如下图可知如果没有非线性函数最后得出的y依据是线性的,这就又回到了最初的单层神经网络,没有新的突破,而fai函数则图突破了这个局限性

    2)非线性函数fai具体是什么?

    fai函数就是阶跃函数

     

    3、多层神经网络与单层神经网络的区别与改进

    1)单层神经网络数学模型

    具体见:《机器学习——人工神经网络之发展历史(神经元数学模型、感知器算法)

     

    2)多层神经网络模型

     

    3)区别

    多层神经网络顾名思义具有多层的神经网络,经过多层的变化后将输入的xi变化后进行y的输出

    该多层神经网络数学模型和阶跃函数(fai函数)的结合可以解决所有的非线性问题,这也是多层神经网络最大的优势所在

     

    二、三层神经网络

    1、定理

    三层神经网络可以模拟所有的决策面

    2、一些概念(决策面、神经元、神经网络层数)

    1)决策面

    决策面就是每一类样本所分布的一块区域,由多条线所围成的一个区域(若由曲线围成,可以将曲线看成由无数条非常短的线组成的曲线

    三条线围成一个决策面(C1类的区域)

    四条线围成一个决策面(C1类的区域)

    曲线围成一个决策面(C1类的区域)——将曲线看成由无数直线构成

    直线围成多个分开的决策面(C1类的区域)

     

    2)神经元

    神经元在数学模型中的位置如下图所示,神经元的个数其实就是围成决策面的直线条数,围成决策面的条数有多少,那么神经元就有多少个,若是曲线,则有无数个神经元

    3)神经网络层数n

    神经网络层数一般由决策面的个数决定,若决策面只有一个,神经网络数学模型采用两层神经网络就可以实现,但是如果决策面有多个(如上面的C1类的区域分开成了两个决策面)则神经网络数学模型采用三层神经网络就可以实现

    决策面个数m,则神经网络层数n:

    所以三层神经网络可以模拟所有的决策面

     

    3、常见的三层神经网络模型(含w,b的参数设置)

    1)一个三角形决策面的神经网络模型(两层神经网络)

     

    2)一个四边形决策面的神经网络模型(两层神经网络)

     

    3)一个曲线围成决策面的神经网络模型(两层神经网络)

    将曲线用无数个非常短的线去替代曲线,只是神经元为无限个

     

    小结1:一个决策面时最后一层常用w,b参数的设置

    答:设决策面为1个,围成决策面的直线条数为n,则取:所有w = 1 ; b = - n + 0.5

    只有一个决策面的数学模型最后一层神经网络是与逻辑关系,即所有输入为1,归类为C1,反之归类为C2

     

    4)两个决策面的神经网络模型(三层神经网络)

    一个决策面的神经元在第二层的输出为一个,有多少个决策面第二层就会有多少个输出(与关系)

    5)两个以上决策面的神经网络模型(三层神经网络)

    两个以上的决策面的神经网络模型和两个决策面是类似的,只是第一层的神经元数目多了,第二层的与关系多了而已

     

    小结2:多个决策面时最后一层w,b常用参数和第二层w,b常用参数的设置

    答:多个决策面时,最后一层的w,b参数固定为:w = 1 , b = -0.5

    第二层每个与关系处即每一个决策面的第二层的w,b参数设置参考上面的小结1

    疑问:

    那么该怎么取利用这个神经网络模型去解决实际的问题呢?至今为止神经网络的理论还不够完善,大部分还是通过实验的方式来获得神经网络模型中的参数(主要是第一层中的w,b参数),也因为这样,神经网络成为了一个实验性的学科,但是也有常用的神经网络模型训练方法(训练就是通过训练样本求解参数的一个过程,,进而获得完整的模型,利用模型可以对测试样本进行分类),可以参见文章:《机器学习——人工神经网络之后向传播算法(BP算法)

    展开全文
  • 多层神经网络BP算法解释

    千次阅读 2018-07-27 21:36:50
    # 多层神经网络BP算法解释 ## 前向传播 *** * 该项目采用反向传播算法描述了多层神经网络的教学过程。 为了说明这个过程,使用了具有两个输入和一个输出的三层神经网络,如下图所示: 每个神经元由两个...
    # 多层神经网络BP算法解释
    
    
    
    
    
    
    
    ##  前向传播
    
    ***
    * 该项目采用反向传播算法描述了多层神经网络的教学过程。 为了说明这个过程,使用了具有两个输入和一个输出的三层神经网络,如下图所示:
    
    

    • 每个神经元由两个单元组成。
    • 第一单元添加权重系数和输入信号的乘积。
    • 第二个单元实现非线性功能,称为神经元激活功能。
    • 信号 e 是加法器输出信号.
    • y=f(e) 是非线性元件的输出信号。
    • 信号 y 也是神经元的输出信号。

    • 训练数据由(期望输出)z 和输入信号 x1x2 组成。
    • 神经网络训练是一个迭代过程。 在每次迭代中,使用来自训练数据集的新数据来修改节点的权重系数 w
    • 使用下面描述的算法计算修改:每个教学步骤从强制来自训练集的两个输入信号开始。 在此阶段之后,我们可以确定每个网络层中每个神经元的输出信号值。
    • 下面的图片说明了信号如何通过网络传播,符号wxmn表示输入层中网络输入xm和神经元n之间的连接权重。 符号yn表示神经元n的输出信号。
    y1=f1(w(x1)1x1+w(x2)1x2)
    y2=f2(w(x1)2x1+w(x2)2x2)
    y3=f3(w(x1)3x1+w(x2)3x2)
    * 其中 f()函数可以是 sigmod 函数
    ex.f(z)=11+ez
    /div> *** * 通过隐藏层传播信号。 * 符号wmn表示下一层中神经元m的输出与神经元n的输入之间的连接的权重。
    ## BP网络 *** * 将神经网络的输出信号y^与在训练数据集中找到的真实值(y)进行比较。 该差异被称为输出层神经元的误差信号δ
    δ=yy^
    与下图片对应关系为 y=z ,y^=y

    • 无法计算直接计算隐藏层的真实值和误差,因为该过程在实际生产中不存在,或不可得。
    • 为此,八十年代中期,提出了 BP算法


    • 上一条是重点,重点,重点。

    • 注意 下图公式有误 ,正确表达为
    • δ4=w46δdf6(e)de=w46δy^(1y^)
    • 其他的同类表达式也需要类似的修改,请注意。
    • 对于有多条边连接的节点,δ为每条边结果的和。


    • 获得每个神经元的误差信号后,可以利用误差来修改每个神经元输入节点的权重系数。
    • 下面的公式
      (δ2)e=(yy^)2e=(yy^)y^(1y^)

      表示神经元激活函数的导数     残差   。
    • δ2即为   损失函数
    • 又因为对dedθ
    • dedθ=θTxθ=x
    • 由于链式法则
    • (δ2)θ=(yy^)2ededθ=(y^y)y^(1y^)x=δy^(1y^)x

    • y^ 表示输出值

    • y 表示真实值
    • x代表上一层的输出或者原始的输入
    • δ 表示误差 这里用到了上一节BP中的假设
    • 通过这部分化简,我们利用误差δ代替了的yy^ 从而避开了隐藏层中的未知量y
    • 最后利用标准的* 梯度下降公式*:
      w^=wη=w+ηδy^(1y^)x=w+ηδyex


    转载请注明出处,csdn的markdown还是很迷的。

    参考

    参考资料来源

    展开全文
  • 多层神经网络ANN

    千次阅读 2016-08-14 22:32:23
    本文基于 cnblog学习总结,基于的博客地址如下: http://www.cnblogs.com/ronny/p/ann_02.html在实际应用过程中...多层神经网络是由多个层结构组成的网络系统,他的每一层都是若干个神经元结点构成,该层的任意一个结点
  • 用Tensorflow实现多层神经网络

    千次阅读 2018-02-09 17:49:38
    用Tensorflow实现多层神经网络 觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~Follow Me 参考文献 Tensorflow机器学习实战指南 源代码请点击下方链接欢迎加星 ReLU激活函数/L1范数版本 Sigmoid激活函数/交叉熵...
  • task4: 多层神经网络--pytorch实现

    千次阅读 2019-04-11 17:04:33
    多层神经网络pytorch实现一、画个图(跟主题无关哈)2 搭建多层神经网络2.1 导入库2.2 读取数据集2.3 搭建多层神经网络2.4 实例化类2.5 定义损失函数及优化器2.6 训练 一、画个图(跟主题无关哈) import numpy as ...
  • 多层神经网络识别猫图片

    千次阅读 多人点赞 2019-10-02 22:28:21
    例子是之前博客"通过简单神经网络识别猫图片"的例子,现在改为多层神经网络结构 之前博客地址:https://blog.csdn.net/qq_33873431/article/details/101672423 代码位置:...
  • 深度学习与多层神经网络的区别

    千次阅读 2018-01-20 06:57:52
    作者:Bipolar Bear ... 来源:知乎 著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权,非商业转载请注明出处。 ...以我的理解,两种网络被设计出来,所要解决的...多层神经网络与universal approximation theorem [1]
  • 多层神经网络优化难题与解决方法

    千次阅读 2014-01-04 10:22:21
    多层神经网络优化难题与解决方法 多层神经网络优化难题的提出: 1、Bengio et al.,2007   http://www.iro.umontreal.ca/~bengioy/yoshua_en/index.html  多层神经网络优化难题的解决: 1. ...2.
  • 多层神经网络BP算法 文本垃圾分类

    千次阅读 2017-08-29 13:16:00
    本篇文章主要介绍了如何用多层神经网络BP算法做文本垃圾分类。在多层神经网络BP算法里面,最核心的部分其实就是梯度下降。梯度下降的方法有很多种,这里使用的是感知机(Perceptions);当然还有其它的一些方法,...
  • Matlab实现多层神经网络的算例汇总 使用MATLAB实现多层神经网络的算例,包括扭摆系统、仿射非线性算例以及“质量-弹簧-阻尼”系统。 扭摆系统 (torsional pendulum system) 文献出处: 【1】Liu D , Wei Q . ...
  • TensorFlow之实现简单的多层神经网络案例
  • 前请提要 Pytorch学习笔记(一)--Tensor和Variable Pytorch学习笔记(二)--autograd and dynamic-graph Pytorch学习笔记(三)--linear regression andgradient ...多层神经网络 之前学习的线性模型和logis...
  • 从广义上说深度学习的网络结构也是多层神经网络的一种。传统意义上的多层神经网络是只有输入层、隐藏层、输出层。其中隐藏层的层数根据需要而定,没有明确的理论推导来说明到底多少层合适。而深度学习中最著名的卷积...
  • 多层神经网络  对于多层神经网络的训练,delta规则是无效的,因为应用delta规则训练必须要误差,但在隐含层中没有定义。输出节点的误差是指标准输出和神经网络输出之间的差别,但训练数据不提供隐藏层的标准输出。...
  • 该项目描述了采用反向传播算法的多层神经网络学习过程。为了说明这一过程, 使用两个输入层和一个输出层的三层神经网络, 如下图所示: 每个神经元由两个单元组成。第一单元添加权重系数和输入值的产出。第二单元...
  • tensorflow实例(7)--建立多层神经网络

    千次阅读 2018-02-07 22:26:40
    本文将建立多层神经网络的函数,这个函数是一个简单的通用函数,通过最后的测试,可以建立一些多次方程的模型,并通过matplotlib.pyplot演示模型建立过程中的数据变化情况以下三张图片是生成的效果,每张图的蓝点都...
  • pytorch实现多层神经网络

    千次阅读 2019-05-20 15:52:35
    一.引入模块,读取数据集 二、搭建神经网络 三、预测准确率
  • 多层神经网络应用——iris分类

    千次阅读 2019-03-22 12:02:31
    利用多层神经网络对鸢尾花进行分类。鸢尾花数据集(iris)一共有150个数据,这些数据分为3类(分别为:setosa,versicolor,virginica),每类50个数据,前五十个样本点属于类别1,中间50个数据是类别2,末尾50个...
  •  本文旨在描述反向传播算法在多层神经网络训练中的过程,为了直观描述此过程,我们用到了包含两个输入和一个输出的三层神经网络,如下图所示:    每个神经元由两个单元组成。第一单元把权重和输入信号的积相加...
  • 前言本文讨论了多层神经网络中的优化技巧及其theano实现,以theano官网中关于多层神经网络的教程为蓝本,并补充作者对于优化算法的理解,是对多层神经网络及其优化技巧相关资料进行的一次整合和报告。1.Theano简介...
  • 转载自:python小练习(062):python20行代码实现多层神经网络的机器学习(一) http://bbs.fishc.com/thread-81849-1-1.html (出处: 鱼C论坛) 今天在鱼C论坛看到一个很好的入门机器学习的小例子,分享给大家。 ...
  • 反向传播训练多层神经网络的原理

    千次阅读 2018-08-22 20:40:30
    该项目采用反向传播算法描述了多层神经网络的教学过程。为了说明这个过程,使用了具有两个输入和一个输出的三层神经网络,如下图所示:     每个神经元由两个单元组成。第一单元添加权重系数和输入信号的乘积。...
  • 这篇文章将讲解如何使用python建立多层神经网络。在阅读这篇文章之前,建议先阅读上一篇文章:理解神经网络,从简单的例子开始。讲解的是单层的神经网络。如果你已经阅读了上一篇文章,你会发现这篇文章的代码和上一...
  • UFLDL教程多层神经网络练习的原理简单讲解以及实现
  • 单层神经网络中的增量规则对于多层神经网络的训练是无效的,这是因为训练中在隐藏层产生的误差并没有定义。反向传播算法是多层神经网络的代表性学习规则。 1986年,反向传播算法的引入最终解决了多层神经网络的训练....

空空如也

空空如也

1 2 3 4 5 ... 20
收藏数 48,855
精华内容 19,542
关键字:

多层神经网络