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偏置
神经网络的学习(训练):损失函数(均方误差、交叉熵误差)
1神经网络学习(训练)步骤:初始化权值和
偏置
参数——1从总训练集抽取一批数据——2前向传播计算损失、反向传播由损失计算各参数的梯度——3利用梯度更新参数——4重复1、2、32神经网络:端对端的机器学习(
菜鸟爱学习@chong
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2022-11-25 10:31
笔记
神经网络
学习
机器学习
【深度学习】BP神经网络(Backpropagation)简单推导及代码实现
隐藏层和输出元包括权重和
偏置
。
望天边星宿
·
2022-11-25 10:25
Python
深度学习
算法
神经网络
python
算法
深度学习
人工智能
HBU-NNDL 作业4:第四章课后题
3、为什么在神经网络模型的结构化风险函数中不对
偏置
进行正则化?4、为什么在用反向传播算法进行参数学习时要采用随机参数初始化的方式而不是直接令
不是蒋承翰
·
2022-11-25 10:30
深度学习原理流程以及过程
梯度:(3)one-hotencoding(4)参数2.1数据预处理2.1.1训练数据、验证数据、测试数据2.1.2过拟合以及正则化(1)过拟合(2)正则化2.2训练模型2.2.1神经网络的学习(权重和
偏置
的学习
rs_gis
·
2022-11-25 09:03
深度学习
神经网络
深度学习
RepVGG论文详解(结合代码)
目录1.简介2.RepVGG详情2.1RepVGGBlock2.2结构重参数化2.2.1融合Conv2d和BN,将三个分支上的卷积算子和BN算子都转化为卷积算子(包括卷积核和
偏置
)2.2.2将每个分支都扩充为一个
Orange_sparkle
·
2022-11-25 08:30
深度学习
人工智能
神经网络
通信电子电路实验(一)—— 高频小信号调谐放大器电路设计
实验背景实验要求实验思路multisim14仿真三极管放大电路静态工作点的调节固定基级为6V直流
偏置
(或者别的较为合适的
偏置
)固定发射极电阻调节集电极电阻固定集电极电阻调节发射极电阻ICE∈[14ICEmax
阮菜鸡
·
2022-11-25 08:27
通信电子电路实验
笔记
simulink
实验一高频小信号调谐放大器
二、实验内容1.调测小信号放大器的静态工作状态2.用示波器观察放大器输出与
偏置
及回路并联电阻的关系。3.观察放大器输出波形与谐振回路的关系。4.调测放大器的幅频特性。5.观察放大器的动态范围。
HP学院
·
2022-11-25 08:26
高频电子线路
通信电子线路——multisim高频小信号放大器设计
图中,W1、W2、RE为
偏置
电阻,用以保证晶体管工作于放大区域,使放大器工作于甲类。
nachr
·
2022-11-25 08:25
电路设计
通信电子线路
高频信号放大器
电路设计
multisim
神经网络与深度学习---单层感知器(matlab+实例)
偏置
因子就是各个权向量累加再加上的一个数(t=0.4也可以写成b,它的值不是固定的)。输出Y,它的值不是1就是0(也可以是1和-1,具体看你选择的函数)。hardlims和hardlim的函
clearlove131
·
2022-11-25 08:53
matlab
深度学习
神经网络
简单的CNN网络模型搭建(以Lenet-5网络和VGG网络测试MNIST和cifar10数据集)
2、C1层-卷积层3、S2层-池化层(下采样层)采样方式:4个输入相加,乘以一个可训练参数,再加上一个可训练
偏置
。结果通过sigmoid4、C3层-卷积层第二次卷积的输出是C3,16个1
Zju_mlz
·
2022-11-25 03:32
神经网络
深度学习
MNIST
python
pycharm
机器学习
神经网络
深度学习
TensorBoard的使用
(1)Scalars:展示训练过程中的准确率、损失值、权重/
偏置
的变化情况。(2)Images:展示训练
Indulge in the deam
·
2022-11-25 00:29
图像处理
tensorflow
深度学习
人工智能
反向传播算法_神经网络之反向传播算法
W,b表示网络中所有层的连接权重和
偏置
。二、误差反向传播给定一个样本(x,y),将其输入到神经网络模型中,得到网络输出为y^,假设损
weixin_39870413
·
2022-11-24 23:46
反向传播算法
全连接神经网络基础——反向传播及梯度下降
反向传播还是以这个网络结构为例,通过正向传播以及损失函数,我们获得损失函数关于输入x\boldsymbol{x}x、权重W\mathbfWW和
偏置
B\mathbfBB的复合函数,即L=L(y^,y)=L
Ashe616
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2022-11-24 23:39
深度学习笔记
神经网络
深度学习
003_神经网络与反向传播
激活函数与神经元我们使用sigmod()函数,去实现这样的一个激活函数,激活函数:在一层一层的神经网络中,我们把输入层的值,各自乘以其权重,而后加上
偏置
,s=f(W,x)+b;这样的一个s被称为神经节点
胖胖的小肥猫
·
2022-11-24 23:39
深度学习
python
arduino
sklearn
神经网络常用激活函数及其应用举例
一个典型的人工神经元的模型可以用下图表述:图中X1~Xn是神经元的输入信号;θ表示一个阈值,或称为
偏置
(bias)
AI视觉网奇
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2022-11-24 21:30
深度学习基础
卷积神经网络的优点
优点:1.在卷积层所用的权重和
偏置
的参数较少,两个原因:(1)参数共享;(2)稀疏连接。
*逍遥*
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2022-11-24 13:34
卷积神经网络
深度学习
反向传播——机器学习
二、实验过程1、算法思想反向传播是利用函数的链式求导来进行推导的,目的是通过不断调整权重和
偏置
来不断减小误差,最终得到误差最小的神经网络。2、算法原
唯见江心秋月白、
·
2022-11-24 07:46
机器学习
人工智能
吴恩达机器学习笔记(六)Neural NetWorks:Representation
ModelrepresentationI单个神经元树突:inputwires轴突:outputwires神经元:逻辑单元parameter:weight权重x0:biasunit\biasneuron(
偏置
单元
哇哈哈哈哈呀哇哈哈哈
·
2022-11-24 05:09
机器学习
神经网络
人工智能
误差的反向传播
基本概念神经网络的代价函数是关于权重和
偏置
的多元函数且为复合函数,为求代价函数的最小值,可以使用求多元函数极小值的方法进行求解,因为最小值比如存在于极小值中。
kakarotte99
·
2022-11-24 02:55
优化算法
反向传播
优化算法
深度学习
ads传统功放设计笔记(2)
传统功放设计的流程一般包括以下这些步骤:1、明确设计目标2、选择功放管子3、确定静态工作点4、设计
偏置
电路5、判断稳定性6、负载与源牵引7、输入输出阻抗匹配8、原理图优化9、大信号仿真10、版图设计11
树叶~
·
2022-11-24 00:33
射频
周志华《机器学习》第三章课后习题
目录3.1试析在什么情形下式(3.2)中不必考虑
偏置
项b.3.2、试证明,对于参数w,对率回归的目标函数(3.18)是非凸的,但其对数似然函数(3.27)是凸的.3.3、编程实现对率回归,并给出西瓜数据集
An efforter
·
2022-11-23 23:43
机器学习
人工智能
深度学习
python
opencv
NNDL 作业4:第四章课后题
XOR问题,要求该前馈神经网络具有两个隐藏神经元和一个输出神经元,并使用ReLU作为激活函数.习题4-3试举例说明“死亡ReLU问题”,并提出解决方法.习题4-7为什么在神经网络模型的结构化风险函数中不对
偏置
AI-2 刘子豪
·
2022-11-23 16:18
深度学习
人工智能
神经网络
《深度学习》之 卷积神经网络 详解
卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetworks/CNNs/ConvNets)与普通神经网络非常相似,它们都由具有可学习的权重和
偏置
常量(biases)的神经元组成。
往事不回头,余生不将就
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2022-11-23 16:36
深度学习模型
深度学习
神经网络
前馈神经网络
非零中心化的输出会使得其后一层的神经元的输入发生
偏置
偏移(biasshift),并进一步使得梯度下降的收敛速度变慢。斜坡函数–RampFunction计算上更加高效。
生命苦短 必须喜感
·
2022-11-23 15:02
神经网络
机器学习
人工智能
深度学习与智能故障诊断学习笔记(二)——神经网络在故障诊断及健康管理中的应用
感知器中的基本组件包括输入层(可接收任意数量的输入)、将输入映射到下一层的权重w、
偏置
b、激活函数H(将非线性引入函数)和输出Z。(2)在最终输出之前存在一个激活函数。
Vanderbiol
·
2022-11-23 12:16
深度学习
其他
pytorch问题索引
20220629调试代码时候,找不到入口,通过下面的位置进入20220613各种归一化在nlp和cv中的输入输出维度参数只包括权重,不包括
偏置
这两个维度的范围不包括,不计算,而是在剩下的维度进行计算concat
weixin_ry5219775
·
2022-11-23 12:43
pytorch
深度学习
python
【ELM预测】基于极限学习机ELM实现数据预测matlab源码
二、极限学习机的原理ELM是一种新型的快速学习算法,对于单隐层神经网络,ELM可以随机初始化输入权重和
偏置
并得到相应的输出权重。(选自黄广斌老师
Matlab科研辅导帮
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2022-11-23 11:47
预测模型
算法
神经网络
机器学习
深度学习
人工智能
C# GDAL 数字图像处理Part9 辐射定标与输出Dataset
1.辐射定标辐射定标的来由就不多赘述,直接到辐射定标的公式:FactorScale:拉伸系数bias:
偏置
所以,我们只需要逐个读出Dataset中每一个Band上的每一个像素的
A_RSswjtuer
·
2022-11-23 09:55
数字图像处理
c#
图像处理
tensorflow 参数初始化
对于某⼀个神经元来说,需要初始化的参数有两类:⼀类是权重W,还有⼀类是
偏置
b,
偏置
b初始化为0即可。⽽权重W的初始化⽐较重要,我们着重来介绍常⻅的初始化⽅式。
XMM-struggle
·
2022-11-23 06:04
tensorflow
深度学习
keras
YOLOv5 实践之PCB缺陷检测
YOLO(YouOnlyLookOnce)是属于目标检测中的one-stage方法,主要的思想是通过将原始的图像划分为ppp×\times×ppp大小的网格grid,每个网格假设为目标的中心,后面再通过
偏置
回归进行学习调整
IRevers
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2022-11-23 05:30
笔记
python
深度学习
目标检测
动手学深度学习笔记一
Task01错题一.线性回归加法的广播机制:给Xw中的每个元素加上的
偏置
是一样的.参数的形状与批量大小没有关系,也正是因为如此,对同一个模型,我们可以选择不同的批量大小。
Little_stepL
·
2022-11-23 02:23
3BLUE1BROWN 神经网络三讲笔记
3BLUE神经网络笔记3blue的神经网络第一集笔记以手写数字识别为例,28*28的像素平台上,得到的784个像素点平铺开来然后加权乘起来,再累加再加上
偏置
值,最后用sigmoid函数或者ReLU函数处理输入是
j_shuttworth
·
2022-11-22 17:47
日常杂文
神经网络
深度学习
机器学习
python
吃瓜第二弹——线性模型
0线性模型综述线性模型的基本形式与我们初中时候的一次函数形式相似,即函数值等于权重向量乘以自变量矩阵加上
偏置
项。当线性模型的权重矩阵和
偏置
项学得之后,整个模型就会得以确定。
这辈子不飞线
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2022-11-22 16:03
机器学习
人工智能
TensorFlow学习笔记(2)——TensorFlow实现MLP
目录0前言1数据准备2定义超参数与常量3定义输入的占位符4定义权重与
偏置
的参数5定义不同作用域中不同参数的作用6定义损失函数与优化器7定义
野指针小李
·
2022-11-22 16:01
TensorFlow
神经网络
python
tensorflow
神经网络
python
mlp
第十章 时序数据
、时序中的基本对象二、时间戳1.Timestamp的构造与属性2.Datetime序列的生成3.dt对象4.时间戳的切片与索引三、时间差1.Timedelta的生成2.Timedelta的运算四、日期
偏置
Never give up
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2022-11-22 15:58
pandas
pandas
python
数据分析
感知器学习笔记
可以看到一个感知器的组成:输入权值激活函数感知器的激活函数可以有很多选择,比如我们可以选择下面这个阶跃函数f来作为激活函数:输出感知器的输出由下面这个公式来计算y=f(W×X+B)感知器的训练将权重项和
偏置
chj65
·
2022-11-22 15:29
深度学习
学习
人工智能
算法
使用Pytorch搭建ResNet分类网络并基于迁移学习训练
如果stride=1,padding=1,卷积处理是不会改变特征矩阵的高和宽使用BN层时,卷积中的参数bias置为False(有无
偏置
BN层的输出都相同),BN层放在conv层和relu层的中间复习BN
@会飞的毛毛虫
·
2022-11-22 13:10
深度学习+torch专栏
ResNet
迁移学习
Pytorch
深度学习
兼具CNN和Transformer优势,灵活使用归纳
偏置
,Facebook提出ConViT
©作者|小舟、陈萍来源|机器之心AI研究人员在构建新的机器学习模型和训练范式时,通常会使用一组被称为归纳
偏置
(inductivebiases)的特定假设,来帮助模型从更少的数据中学到更通用的解决方案。
PaperWeekly
·
2022-11-22 11:05
人工智能
深度学习
机器学习
计算机视觉
编程语言
机器学习之使用keras实现MLP
反向传播训练方法使用有效的技术自动计算梯度下降;反向传播算法可以找出应如何调整每个连接权重和每个
偏置
项以减少误差。对于每个训练实例,反向传播算
Penguinoodle
·
2022-11-22 11:37
机器学习
机器学习
有监督学习的归纳
偏置
简述
一、归纳
偏置
Mitchell[1]定义
偏置
为选择一种泛化方法的基础,而不是与观察到的训练实例严格一致。
飞机火车巴雷特
·
2022-11-22 07:40
机器学习与深度学习
机器学习
STM32小车篇之舵机控制角度
舵机接收的是PWM信号,当信号进入内部电路产生一个
偏置
电压,触发电机通过减速齿轮带动电位器移动,使电压差为零时,电机停转,从而达到伺服的效果。简单来说就是给舵机一个特定的PWM信号
Iron_vik
·
2022-11-22 05:41
stm32
物联网
嵌入式
Numpy实现神经网络全连接层
Convolution-Neural-Network-Frame-only-based-on-Numpy-(位于Layer.py文件中的Dense类的FP函数中)Part1前向传播首先假设一个这样的全连接层(不带
偏置
项
AkagiSenpai
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2022-11-22 03:19
机器学习
深度学习
神经网络
python
人工智能
矩阵
回归误差(Error)从何而来
回顾1.
偏置
与方差以射击为例子,f^为估计值即靶的中心,误差来源一是由于瞄准时候带来的(bias),二是由于子弹在飞行过程中收到的其他因素的影响所带来的的(variance)。
honglili_ya
·
2022-11-22 02:55
回归
人工智能
Python深度学习入门笔记之1
Python深度学习入门笔记文章目录Python深度学习入门笔记1.感知机感知机是什么感知机能干什么用导入权重和
偏置
感知机的局限性用图表示感知机实现与门用图表示感知机无法实现与门线性和非线性多层感知机2
如魔
·
2022-11-22 01:21
知识整理-读书笔记
python
深度学习
深度学习
python
神经网络
深度学习入门(五)——NumPy多维数组实现神经网络
符号的说明权重符号从输入层到第1层的第1个神经元的信号传递过程表示
偏置
的神经元“1”。
偏置
的右下角的索引号只有一个,这是因为前一层的
偏置
神经元(神经元“1”)只有一个。
程序员到程序猴
·
2022-11-22 00:38
深度学习
servlet
java
解析协同过滤方法(三)
上篇文章【解析协同过滤方法(二)】讲述了协同过滤中隐语义模型的概念,并详细介绍了「矩阵分解模型(matrixfactorizationmodel)」以及几种演化方法,例如加入
偏置
、引入隐式反馈信息等。
Blank_spaces
·
2022-11-22 00:57
吃瓜教程 | Datawhale-2021.10打卡(Task02)
目录第3章线性模型3.1基本形式3.2线性回归3.3对数几率回归3.4线性判别分析第3章线性模型这一章首先通过建立一个d元1次线性模型,通过权重值与
偏置
项将样本的属性值与预测值联系起来建立线性回归模型,
喝茶用勺子
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2022-11-21 23:17
吃瓜教程2021.10打卡
线性代数
机器学习
概率论
线性神经网络——线性回归
3.1.1线性回归的基本元素数据集:训练数据集或训练集每行数据:样本,数据点,样本数据预测的目标:标签或目标自变量:特征3.1.1.1线性模型权重w:决定每个特征对预测值的影响
偏置
b:所有的特征取值为0
jbkjhji
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2022-11-21 19:54
神经网络
线性回归
神经网络的梯度下降算法实现
同样地,神经网络也必须在学习时找到最优参数(权重和
偏置
)。这里所说的最优参数是指损失函数。损失函数取最小值时的参数。
Liubai..
·
2022-11-21 19:50
神经网络
算法
python
PyTorch笔记 - Vision Transformer(ViT)
Encoder和Decoder的交互信息:Memory-baseMulti-HeadCross-Attention注入位置信息PositionEmbedding数据量的要求与归纳
偏置
(InductiveBias
SpikeKing
·
2022-11-21 19:32
深度学习
深度学习
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