原文:神经网络(含正则项)

前向计算 举例 原本没有 项,这是人为加上去的 : 计算步骤: 先添加一个值为 的x 组成输入, 大小是:对面神经元个数 此面神经元个数 ,即 的第i行拿出来与输入做点乘,sigmoid作用之后放到隐藏层第i个神经元里面 i , , : 再添加一个值为 的x 组成隐藏层, 大小是: 的第 行拿出来与隐藏层神经元做点乘,sigmoid作用之后放到输出层第 个神经元里面: 等价的矩阵形式: 注意:下 ...

2019-04-28 23:02 0 500 推荐指数:

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神经网络中的偏置(bias)的设置及作用

[转载]神经网络偏置(bias)的设置及作用 原文来自:https://www.cnblogs.com/shuaishuaidefeizhu/p/6832541.html 1、什么是bias? 偏置单元(bias unit),在有些资料里也称为偏置(bias term ...

Wed Apr 14 06:12:00 CST 2021 0 1733
3. DNN神经网络正则

1. DNN神经网络的前向传播(FeedForward) 2. DNN神经网络的反向更新(BP) 3. DNN神经网络正则化 1. 前言 和普通的机器学习算法一样,DNN也会遇到过拟合的问题,需要考虑泛化,这里我们就对DNN的正则化方法做一个总结。 2. DNN的L1和L2正则 ...

Thu Dec 13 06:59:00 CST 2018 0 2198
聊聊神经网络中的正则

深度神经泛化能力方面的问题。本文假设读者对深度学习具有基本的了解,清楚卷积神经网络的前向传播和训练过程。 ...

Mon May 18 18:49:00 CST 2020 0 4278
深度神经网络(DNN)的正则

    和普通的机器学习算法一样,DNN也会遇到过拟合的问题,需要考虑泛化,这里我们就对DNN的正则化方法做一个总结。 1. DNN的L1&L2正则化     想到正则化,我们首先想到的就是L1正则化和L2正则化。L1正则化和L2正则化原理类似,这里重点讲述DNN的L2正则 ...

Mon Feb 27 22:20:00 CST 2017 38 26744
BP神经网络 [神经网络 2]

本文来自于 [1] BP神经网络 和 [2] Wikipedia: Backpropagation,感谢原文作者! 1- M-P模型   按照生物神经元,我们建立M-P模型。为了使得建模更加简单,以便于进行形式化表达,我们忽略时间整合作用、不应期等复杂因素,并把 ...

Fri May 22 22:52:00 CST 2015 0 2157
神经网络与BP神经网络

一、神经神经元模型是一个包含输入,输出与计算功能的模型。(多个输入对应一个输出) 一个神经网络的训练算法就是让权重(通常用w表示)的值调整到最佳,以使得整个网络的预测效果最好。 事实上,在神经网络的每个层次中,除了输出层以外,都会含有这样一个偏置单元。这些节点是默认存在的。它本质上 ...

Sun Dec 31 23:31:00 CST 2017 0 1533
神经网络:卷积神经网络

一、前言 这篇卷积神经网络是前面介绍的多层神经网络的进一步深入,它将深度学习的思想引入到了神经网络当中,通过卷积运算来由浅入深的提取图像的不同层次的特征,而利用神经网络的训练过程让整个网络自动调节卷积核的参数,从而无监督的产生了最适合的分类特征。这个概括可能有点抽象,我尽量在下面描述细致一些 ...

Mon Apr 07 19:24:00 CST 2014 41 36475
深度学习基础:为什么神经网络的感知机中的神经元需要偏置

神经元中不添加偏置可以吗?答案是,不可以每个人都知道神经网络中的偏置(bias)是什么,而且从人类实现第一个感知器开始,每个人都知道神经元需要添加偏置。但你是否考虑过我们为什么要使用偏置呢?就我而言,直到不久前我才弄清楚这个问题。当时我和一个本科生讨论了一些神经网络模型,但不知何故她把“偏置 ...

Mon Mar 23 04:17:00 CST 2020 0 957
 
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