原文:神經網絡(含正則項)

前向計算 舉例 原本沒有 項,這是人為加上去的 : 計算步驟: 先添加一個值為 的x 組成輸入, 大小是:對面神經元個數 此面神經元個數 ,即 的第i行拿出來與輸入做點乘,sigmoid作用之后放到隱藏層第i個神經元里面 i , , : 再添加一個值為 的x 組成隱藏層, 大小是: 的第 行拿出來與隱藏層神經元做點乘,sigmoid作用之后放到輸出層第 個神經元里面: 等價的矩陣形式: 注意:下 ...

2019-04-28 23:02 0 500 推薦指數:

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神經網絡中的偏置(bias)的設置及作用

[轉載]神經網絡偏置(bias)的設置及作用 原文來自:https://www.cnblogs.com/shuaishuaidefeizhu/p/6832541.html 1、什么是bias? 偏置單元(bias unit),在有些資料里也稱為偏置(bias term ...

Wed Apr 14 06:12:00 CST 2021 0 1733
3. DNN神經網絡正則

1. DNN神經網絡的前向傳播(FeedForward) 2. DNN神經網絡的反向更新(BP) 3. DNN神經網絡正則化 1. 前言 和普通的機器學習算法一樣,DNN也會遇到過擬合的問題,需要考慮泛化,這里我們就對DNN的正則化方法做一個總結。 2. DNN的L1和L2正則 ...

Thu Dec 13 06:59:00 CST 2018 0 2198
聊聊神經網絡中的正則

深度神經泛化能力方面的問題。本文假設讀者對深度學習具有基本的了解,清楚卷積神經網絡的前向傳播和訓練過程。 ...

Mon May 18 18:49:00 CST 2020 0 4278
深度神經網絡(DNN)的正則

    和普通的機器學習算法一樣,DNN也會遇到過擬合的問題,需要考慮泛化,這里我們就對DNN的正則化方法做一個總結。 1. DNN的L1&L2正則化     想到正則化,我們首先想到的就是L1正則化和L2正則化。L1正則化和L2正則化原理類似,這里重點講述DNN的L2正則 ...

Mon Feb 27 22:20:00 CST 2017 38 26744
BP神經網絡 [神經網絡 2]

本文來自於 [1] BP神經網絡 和 [2] Wikipedia: Backpropagation,感謝原文作者! 1- M-P模型   按照生物神經元,我們建立M-P模型。為了使得建模更加簡單,以便於進行形式化表達,我們忽略時間整合作用、不應期等復雜因素,並把 ...

Fri May 22 22:52:00 CST 2015 0 2157
神經網絡與BP神經網絡

一、神經神經元模型是一個包含輸入,輸出與計算功能的模型。(多個輸入對應一個輸出) 一個神經網絡的訓練算法就是讓權重(通常用w表示)的值調整到最佳,以使得整個網絡的預測效果最好。 事實上,在神經網絡的每個層次中,除了輸出層以外,都會含有這樣一個偏置單元。這些節點是默認存在的。它本質上 ...

Sun Dec 31 23:31:00 CST 2017 0 1533
神經網絡:卷積神經網絡

一、前言 這篇卷積神經網絡是前面介紹的多層神經網絡的進一步深入,它將深度學習的思想引入到了神經網絡當中,通過卷積運算來由淺入深的提取圖像的不同層次的特征,而利用神經網絡的訓練過程讓整個網絡自動調節卷積核的參數,從而無監督的產生了最適合的分類特征。這個概括可能有點抽象,我盡量在下面描述細致一些 ...

Mon Apr 07 19:24:00 CST 2014 41 36475
深度學習基礎:為什么神經網絡的感知機中的神經元需要偏置

神經元中不添加偏置可以嗎?答案是,不可以每個人都知道神經網絡中的偏置(bias)是什么,而且從人類實現第一個感知器開始,每個人都知道神經元需要添加偏置。但你是否考慮過我們為什么要使用偏置呢?就我而言,直到不久前我才弄清楚這個問題。當時我和一個本科生討論了一些神經網絡模型,但不知何故她把“偏置 ...

Mon Mar 23 04:17:00 CST 2020 0 957
 
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