以下截图来自吴恩达老师深度学习第4周作业 重点是这句话 ...
.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:
以下截图来自吴恩达老师深度学习第4周作业 重点是这句话 ...
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 ...
http://blog.csdn.net/xwd18280820053/article/details/70681750 可视图讲解神经元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 ...
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 ...
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 ...
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 ...
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 ...
一、神经元 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 ...