原文:神经网络W、X与b的维度确定

.单个神经元 单个神经元的输入由前一层各个神经元的输出x x x 经过权重w w w 后得到的结果,我们知道,对于一个神经元来说,这其中的W X b均是 n 维列向量,也即,,如果再有更多的输入,就在往后加,这没啥难理解的。 .一层网络 神经网络中,有输入层,隐藏层,输出层,以下图为例来说明,输入层我们记为X ,隐藏层有两层,包含W X b Z 以及W X b Z ,输出层W X b Z 我们来 ...

2019-12-04 17:54 0 649 推荐指数:

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介绍一个快速确定神经网络模型中各层矩阵维度的方法

深度学习在设计神经网络结构时需要指定每个隐藏层权重矩阵、偏置项的维度,有的时候容易搞混淆,导致运行时产生维度不对的错误,特别是对于隐藏层既深又宽的网络,更容易出错。下面以一个实例来说明怎么简单快速确定每一层各个矩阵的维度。 假设需要拟合的函数为:y=f(x)=WX+b。 损失函数:J(W,b ...

Wed Dec 05 21:03:00 CST 2018 0 2773
神经网络w,b参数的作用(为何需要偏置b的解释)

http://blog.csdn.net/xwd18280820053/article/details/70681750 可视图讲解神经w,b参数的作用 在我们接触神经网络过程中,很容易看到就是这样一个式子,g(wx+b),其中w,x均为向量.比如下图所示: 加入激活函数 ...

Tue Dec 19 05:03:00 CST 2017 0 3203
经典网络LeNet5看卷积神经网络各层的维度变化

本文介绍以下几个CNN经典模型:Lenet(1986年)、Alexnet(2012年)、GoogleNet(2014年)、VGG(2014年)、Deep Residual Learning(2015年) 1.LeNet-5 Lenet-5是一个经典的CNN网络模型,几乎所有讲 ...

Wed Aug 09 10:02:00 CST 2017 0 2434
如何确定神经网络的层数和隐藏层神经元数量

转载自 https://zhuanlan.zhihu.com/p/100419971 如何确定神经网络的层数和隐藏层神经元数量 一、导语 BP神经网络主要由输入层、隐藏层、输出层构成,输入和输出层的节点数是固定的,不论是回归还是分类任务,选择合适的层数以及隐藏层节点数,在很大程度上都会 ...

Sat Apr 24 22:18:00 CST 2021 0 1337
CNN卷积神经网络的卷积层、池化层的输出维度计算公式

卷积层Conv的输入:高为h、宽为w,卷积核的长宽均为kernel,填充为pad,步长为Stride(长宽可不同,分别计算即可),则卷积层的输出维度为: 其中上开下闭开中括号表示向下取整。 MaxPooling层的过滤器长宽设为kernel*kernel,则池化层的输出维度也适用于上述 ...

Thu Mar 12 03:50:00 CST 2020 0 5382
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
 
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