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偏置
深度学习笔记(三)---梯度检验与高级优化
举例来说,索引的缺位错误(off-by-oneerror)会导致只有部分层的权重得到训练,再比如忘记计算
偏置
项。这些错误会使你得到一个看似十分合理的结果(但实际上比正确代码的结果要差)。
如今我已剑指天涯
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2022-08-19 07:45
深度学习
深度学习
深度学习(2)基础2 -- 分类:得分函数&&损失函数(损失、正则化惩罚项、梯度下降、学习率)&&概率
、损失函数(数据损失)2、损失函数应用3、损失函数(数据损失与正则化惩罚项)1、数据损失2、正则化惩罚项三、概率1、过程2、得分->概率一、得分函数1、10分类W:权重参数,类别个数(决定性参数)b:
偏置
_睿智_
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2022-08-17 13:47
#
深度学习
深度学习
神经网络
人工智能
深度学习入门笔记-第三章-神经网络
神经网络有三层1.输入层2.中间层/隐藏层3.输出层如下图图中网络有三层神经元构成,但实质上只有两层有权重,因此称为“2层网络”对于感知机:b是被称为
偏置
的参数,用于控制神经元被激活的容易程度;而w_1
day_day_up !
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2022-08-16 07:54
神经网络
深度学习
【深度学习】笔记2-神经网络
文章目录前言2.神经网络problem:体会:摘抄:单词:参考:2.神经网络problem:前向后向
偏置
权重的数量取决于后一层的神经元的数量(不包括后一层的
偏置
神经元“1”)图像的通道数正则化的意义对于线性可分问题
阿阿阿阿锋
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2022-08-16 07:13
人工智能
个人笔记
深度学习
神经网络
机器学习
深度学习算法3-BP神经网络
对于如下的只含一个隐层的神经网络模型:BP神经网络的过程主要分为两个阶段,第一阶段是信号的前向传播,从输入层经过隐含层,最后到达输出层;第二阶段是误差的反向传播,从输出层到隐含层,最后到输入层,依次调节隐含层到输出层的权重和
偏置
小张要努力i
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2022-08-14 09:44
神经网络
算法
深度学习
吴恩达深度学习笔记01——神经网络和深度学习2浅层神经网络
PS:梯度下降法(GradientDescent)是神经网络的核心方法,用于更新神经元之间的权重,以及每一层的
偏置
;反向传播算法(Back-PropagationAlgorithm)则是一种快速计算梯度的算法
阿尔基亚
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2022-08-13 09:11
吴恩达深度学习
吴恩达机器学习笔记9——神经网络学习
2,神经元和大脑3,模型展示Ibiasunit
偏置
单元weightsparameters二者同义词4,模型展示II前向传播模型,向量化。后部分其实就是Logistic回归。输入层也可以是非线性特征。
Margo_Zhang
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2022-08-13 09:40
吴恩达机器学习
神经网络
吴恩达神经网络和深度学习-学习笔记-3-参数随机初始化
但如果将神经网络的各参数全部初始化为0,再使用梯度下降算法,那会完全无效(把
偏置
b初始化为0是可行的(当然也可以随机初始化),但是将权重w初始化为0就会出问题)出问题的原因是因为,当权重初始化为0时,不同的计算会得到相同的结果
Harry嗷
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2022-08-07 07:54
深度学习
学习笔记:机器学习之逻辑回归
分布函数为:图像为:2.2二项逻辑回归模型二项逻辑回归模型是用条件概率表达的一种分类模型,随机变量X为实数,随机变量Y的取值为1,0.可以将
偏置
b省略来简化模型。
萌龙如我们
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2022-08-06 07:57
机器学习
算法
逻辑回归
python
机器学习
单片机 c语言 d,单片机89C51与A/D转换器MAX - 控制/MCU - 电子发烧友网
内部校准电路对线性度与
偏置
误差进行校正,所以无需外部调整便可达到全部额定的性能指标。电容性的DAC结构使之具有特有的85kbps跟踪/保持功能,变换时间仅需9.4μs。
weixin_39889481
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2022-08-05 10:39
单片机
c语言
d
机器学习之感知机算法原理及python实现
二、感知机模型感知机模型的公式:其中w表示输入信号在模型公式中的权重,b输入信号在模型公式中的
偏置
,w•x表示w和x的内积。
繁华落尽,寻一世真情
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2022-08-04 07:41
机器学习
算法
python
机器学习强基计划1-1:图文详解感知机算法原理+Python实现
2感知机概述3手推感知机原理4Python实现4.1创建感知机类4.2更新权重与
偏置
4.3判断误分类点4.4训练感知机4.5动图可视化5总结0写在前面机器学习强基计划聚焦深度和广度,加深对机器学习模型的理解与应用
Mr.Winter`
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2022-08-04 07:57
机器学习强基计划
机器学习
算法
python
人工智能
自动驾驶
图文详解感知机算法原理及Python实现
目录写在前面1.什么是线性模型2.感知机概述3.手推感知机原理4.Python实现4.1创建感知机类4.2更新权重与
偏置
4.3判断误分类点4.4训练感知机4.5动图可视化5.总结写在前面机器学习强基计划聚焦深度和广度
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2022-08-03 12:49
吴恩达机器学习9.2反向传播公式推导
课上只讲了不考虑
偏置
时的梯度传播,但第一个文章是包含的。请特别注意第一篇文章所描述的权重Wl是当前层向左边一层的权重传播,而吴恩达老师课上的Wl是当前层向右边一层的传
lzy_seg.
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2022-07-31 07:35
机器学习
人工智能
深度学习
Pytorch入门(二)——使用pytorch构建神经网络
每个层使用前面层计算的输出作为输入,并且在内部都会维护层与层之间的权重矩阵和
偏置
向量。使用nn.Sequential方式定义模型,如下所示的代码定义了一个三层的神经网络。
抹茶生活
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2022-07-28 07:17
pytorch
pytorch
神经网络
深度学习
使用神经网络实现对天气的预测
使用函数进行计算,w是权重,b是
偏置
。y=w1x+b1我们通过不断的训练这个函数,通过反向传播进行梯度下降的到最好的w和b能够拟合这些数据。其中输如层有3个节点是一个1x3的矩阵,对应的隐藏是
Alan and fish
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2022-07-27 13:21
#
NLP基础知识
神经网络
机器学习
python
保姆级学会反向传播
反向传播1反向传播算法和BP网络简介2信息前向传播3误差反向传播3.1输出层的权重参数更新3.2隐藏层的权重参数更新3.3输出层和隐藏层的
偏置
参数更新3.4BP算法四个核心公式3.5BP算法计算某个训练数据的代价函数对参数的偏导数
only demo
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2022-07-25 07:55
机器学习
算法
机器学习
深度学习入门——03 MNIST手写数字图像集识别实验
下面实验主要是为了验证之前学习的神经网络的基本框架,用上述书中所提供的权重和
偏置
参数,对数据集中的测试图像做一个测试。1、逐张图
吃梦想的咸鱼
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2022-07-23 17:43
python--深度学习
深度学习
python
人工智能
一文带你完全了解线性回归模型的梯度下降算法、多项式回归、正则化
θj是第j个模型参数(包括
偏置
项θ0和特征权重θ1,θ2,...,θn)。
Shawn.Leung
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2022-07-14 07:24
量化感知训练QAT(Quantification Aware Training)
而量化就是将浮点数(高精度)表示的权重和
偏置
用低精度整数(常用的INT8)来近似表示,在量化到低精度之后就可以应用移动平台上的优化技术如NEON
L888666Q
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2022-07-13 07:14
深度学习
深度学习
cnn
神经网络
计算机视觉
pytorch
keras实现自定义层的关键步骤解析
Keras中的层大致上分为两种类型:第一种是带有训练参数的:比如Dense层、Conv2D层,等等,我们在训练的过程中需要训练层的权重和
偏置
项;第二种是不带训练参数的:比如dropout层、flatten
LoveMIss-Y
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2022-07-12 07:33
keras
深度学习
keras教程
keras的lambda层
keras自定义层
神经网络
图深度学习——前馈神经网络及训练
前馈神经网络一个前馈神经网络中叠加了很多神经元人工神经元输入是一组向量x1,x2,x3,x4x_1,x_2,x_3,x_4x1,x2,x3,x4,参数w1,w2,...,w4w_1,w_2,...,w_4w1,w2,...,w4,参数用于加权求和,通常来说,还会加入
偏置
Poppy679
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2022-07-11 11:45
深度学习
神经网络
机器学习
i.MX6ULL终结者电容触摸实验触摸屏简介
很多LCD模块都采用了电阻式触摸屏,这种屏幕可以用四线、五线、七线或八线来产生屏幕
偏置
电压,同时读回触摸点的电压。电容式触摸屏技术是利用人体的电流感应进行工作的。
一只流浪小法师
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2022-07-09 21:04
#
第二部分
裸机开发
i.MX6ULL终结者
嵌入式
linux
开发平台
wm8960驱动调试问题集合
开发环境:内核版本:linux4.14.12开发板:itopimx6ull修改设备树(simple-card)widgets和routing录音没声音,播放可以这可能是因为录音的
偏置
routing没设置对
hqmo
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2022-07-08 09:30
Linux杂项
神经网络简介
图片与卷积核重合区域内相对应的每一个像素值,乘卷积核内相对应点的权重,然后求和,再加上
偏置
后,最后得到输出图片中的一个像素值。
嗌三嗮
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2022-07-08 08:24
深度学习笔记
python
深度学习
神经网络
caffe的python接口caffemodel参数及特征抽取示例
正文如果用公式y=f(wx+b)来表示整个运算过程的话,那么w和b就是我们需要训练的东西,w称为权值,在cnn中也可以叫做卷积核(filter),b是
偏置
项。
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2022-06-29 16:30
DAC会议2021
AnalogICAging-inducedDegradationEstimationviaHeterogeneousGraphConvolutionalNetworks基于异质图卷积网络的模拟集成电路老化退化估计随着规模的不断扩大,热载流子注入和
偏置
温度不稳定导致的晶体管老化导致纳米级集成电路
追光女孩儿
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2022-06-27 23:09
knowledge
网络
人工智能
计算机视觉
周志华《机器学习》西瓜书 小白Python学习笔记(五) ———— 第五章 神经网络
周志华《机器学习》西瓜书小白Python学习笔记(五)————第五章神经网络什么是神经网络神经网络的结构输入层、隐含层和输出层激活函数权重
偏置
损失函数神经网络原理正向传播负向传播什么是神经网络神经网络起源于生物神经元的生物原理
River_J777
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2022-06-27 13:09
机器学习
神经网络
深度学习
人工智能
机器学习
卷积神经网络
神经网络算法识别手写数字minst
wi0w_{i0}wi0表示
偏置
量,x
HuyCui
·
2022-06-27 07:32
机器学习
西瓜书
神经网络
算法
机器学习
BP神经网络(算法整体思路及原理+手写公式推导)
1.简介2.计算过程3.权重
偏置
更新公式推导4.BP神经网络优劣势1.简介BP(backpropagation)神经网络是1986年由Rumelhart和McClelland为首的科学家提出的概念,是一种按照误差逆向传播算法训练的多层前馈神经网络
秃头小苏
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2022-06-23 07:11
算法
神经网络
算法
人工智能
2021-01-31-pytorch实现自定义函数层
)importtorchclassMyLayer(torch.nn.Module):'''因为这个层实现的功能是:y=weights*sqrt(x2+bias),所以有两个参数:权值矩阵weights
偏置
矩阵
data_monk00
·
2022-06-23 02:54
python
pytorch
深度学习
机器学习
基于梯度优化的混沌PSO算法matlab仿真以及在磁悬浮球系统方面的应用
Io和i分别为电磁铁线圈的
偏置
电流和控制电流,F为电磁铁对钢球所产生的电磁铁,mg为钢球所受重力。为了保持平衡,合理F-mg必须为0.假设平衡状态下
fpga和matlab
·
2022-06-20 16:12
MATLAB
板块7:优化类问题
matlab
开发语言
梯度优化
混沌PSO算法
磁悬浮球系统
BP神经网络(反向传播算法原理、推导过程、计算步骤)
神经网络1、反向传播算法的原理2、反向传播算法参数学习的推导3、反向传播算法参数更新案例3.1反向传播的具体计算步骤3.1.1计算输出层的误差3.1.2计算隐藏层误差3.1.3根据神经元误差,更新神经元间
偏置
和神经元间的连接权重
别团等shy哥发育
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2022-06-19 07:25
深度学习
数据挖掘与机器学习
神经网络
深度学习
机器学习
scikit-learn
反向传播算法
使用pytorch快速搭建神经网络的两种方式
10,输出层的维度为2,激活函数使用ReLU激活函数第一种方法使用nn.Sequential的方式定义,将网络以序列的方式进行组装,使用每个层前面的输出作为输入,内部会自动维护层与层之间的权重矩阵以及
偏置
向量
逝去〃年华
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2022-06-18 07:37
PyTorch的攀登年华
pytorch
python
神经网络
深度学习
人工智能
RNN详解及 pytorch实现
input_size表示输入xt的特征维度hidden_size表示输出的特征维度num_layers表示网络的层数nonlinearity表示选用的非线性激活函数,默认是‘tanh’bias表示是否使用
偏置
骑蜗牛前行
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2022-06-10 07:49
深度学习pytorch
Titanic(Kaggle)-Logistic(2)
对于二分类问题,输入一个特征向量x,x表示数据集中的一个样本,它是一个(1,7)的向量,所以用w表示参数,w就是一个(7*1)的向量;b是
偏置
,本文在做题的时候没有考虑
偏置
问题,加b的时候会有一
weixin_45820266
·
2022-06-05 07:34
机器学习
回归
深度学习从入门到精通(Deep Learning)python 期中考试答案复盘
一、选择题1、梯度下降算法的正确步骤是()DA计算预测值和真实值之间误差B迭代更新,直到找到最佳权重C把输入传入网络,得到输出值D初始化随机权重和
偏置
E对每一个产生误差的神经元,改变相应的权重值以较小误差
词一丶
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2022-05-31 07:06
深度学习
深度学习
python
人工智能
论文笔记-2019-ImageNet-trained CNNs are biased towards texture; increasing shape bias improves accuracy
ImageNet训练的神经网络偏向于纹理,增加形状
偏置
可以提高精度ImageNet-trainedCNNsarebiasedtowardstexture;increasingshapebiasimprovesaccuracy
clover_my
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2022-05-29 07:08
论文笔记
PyTorch中的循环神经网络(RNN+LSTM+GRU)
hidden_size:输出hth_tht的维度(3)num_layers:网络的层数,默认为1层(4)nonlinearity:非线性激活函数,默认是tanh,也可以选择relu等(5)bias:是否有
偏置
马苏比拉米G
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2022-05-27 07:54
Pytorch
手写数字识别及python实现
损失函数、计算梯度函数等神经网络的搭建模型的训练与验证测试模型的泛化能力1、总体流程step1:下载数据集、读取数据step2:搭建神经网络(确定输出层、隐藏层(层数)、输出层的结构)step3:初始化
偏置
和权重
S.C.Dragon
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2022-05-27 07:44
深度学习
python
深度学习
神经网络
【人工智能-神经网络】Numpy 实现单层感知机对情感文本多分类
训练集:train.txt测试集:test.txt二、实验内容1.假定网络为单层感知机,且没有激活层,没有
偏置
,此时,网络输
Maxwell-Wong
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2022-05-27 07:37
笔记
题解
基础知识
分类
人工智能
机器学习
深度学习之神经网络基础
目录神经网络基础(一)从感知机到神经网络1、感知机2、基于感知机实现简单逻辑电路3、导入权重和
偏置
4、感知机的局限性5、多层感知机实现非线性6、从感知机到神经网络(二)激活函数1、什么是激活函数2、Sigmoid
S.C.Dragon
·
2022-05-27 07:23
深度学习
cnn
神经网络
深度学习
吴恩达机器学习笔记(八)——深入神经网络
1.代价函数首先,我们拥有如下的神经网络架构,如下图所示:然后我们拥有如下的训练集,如下图所示:接下来我们需要定义两个概念:L=神经网络的总层数sl=第l层中的单元数(不包括
偏置
单元)如上图s1=3、s2
XHHP
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2022-05-25 07:53
吴恩达机器学习笔记
神经网络
吴恩达
机器学习
反向传播算法
波士顿房价预测(深度学习)与找到影响房价的决定性因素(最速下降法)
2.最速下降法求得各属性的权值(权值的大小决定房价的影响因素),然后根据各个属性的值乘以权值加上
偏置
得到预测的值。
Panda4u
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2022-05-24 07:31
神经网络
python
深度学习
STM32--舵机(SG90)
二、工作原理 控制信号由接收机的通道进入信号调制芯片,获得直流
偏置
电压。它内部有一个基准
y黎好好
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2022-05-23 14:24
STM32
stm32
单片机
机器学习 3.1 监督学习-线性模型(线性回归,线性分类) 学习笔记
mu_2+\dots+a_n\mu_n+bf(μ)=a1a2+a2μ2+⋯+anμn+b其中,μi\mu_iμi表示第iii个变量;aia_iai表示μi\mu_iμi所对应的权值参数;参数bbb称为
偏置
项
HeartFireY
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2022-05-23 07:56
机器学习ML
机器学习
学习
线性回归
人工智能-作业2:例题程序复现
反向传播算法的原理是利用链式求导法则计算实际输出结果与理想结果之间的损失函数对每个权重参数或
偏置
项的偏导数,然后根据优化算法逐层反向地更新权重或
偏置
项,它采用了前向-后向传播的训练方式,通过不断调整模型中的参数
+51
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2022-05-23 07:39
人工智能实验
python
人工智能
运放放大倍数计算公式_运算放大器基础知识
(1)为芯片内部的晶体管提供一个合适的静态
偏置
。
weixin_39866881
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2022-05-22 16:54
运放放大倍数计算公式
唐老师讲运算放大器(第二讲)——运放的供电电压VS、输入
偏置
电流IB、噪声VN,输入失调电压VOS,增益带宽积,压摆率
一、运放的虚短和虚断虚短:同相输入端短接反向输入端,也即图示u-=u+虚断:同相输入端和反向输入端断开,也即图示i-=i+=0二、输入
偏置
电流Ib输入
偏置
电流Ib为流入或流出同相和反相输入端的电流的平均值
零涂
·
2022-05-22 16:22
硬件设计
硬件设计
运算放大器
4. 卷积神经网络CNN
文章目录4.卷积神经网络CNN4.1概念4.1.1概念4.1.2用途4.2结构介绍4.2.1结构简介4.2.2卷积层1)基本概念2)前期准备3)参数共享4)卷积运算a)二维卷积运算b)
偏置
c)填充d)三维卷积运算
說詤榢
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2022-05-21 16:39
深度学习
cnn
神经网络
深度学习
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