原文:神經網絡W、X與b的維度確定

.單個神經元 單個神經元的輸入由前一層各個神經元的輸出x x x 經過權重w w w 后得到的結果,我們知道,對於一個神經元來說,這其中的W X b均是 n 維列向量,也即,,如果再有更多的輸入,就在往后加,這沒啥難理解的。 .一層網絡 神經網絡中,有輸入層,隱藏層,輸出層,以下圖為例來說明,輸入層我們記為X ,隱藏層有兩層,包含W X b Z 以及W X b Z ,輸出層W X b Z 我們來 ...

2019-12-04 17:54 0 649 推薦指數:

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介紹一個快速確定神經網絡模型中各層矩陣維度的方法

深度學習在設計神經網絡結構時需要指定每個隱藏層權重矩陣、偏置項的維度,有的時候容易搞混淆,導致運行時產生維度不對的錯誤,特別是對於隱藏層既深又寬的網絡,更容易出錯。下面以一個實例來說明怎么簡單快速確定每一層各個矩陣的維度。 假設需要擬合的函數為:y=f(x)=WX+b。 損失函數:J(W,b ...

Wed Dec 05 21:03:00 CST 2018 0 2773
神經網絡w,b參數的作用(為何需要偏置b的解釋)

http://blog.csdn.net/xwd18280820053/article/details/70681750 可視圖講解神經w,b參數的作用 在我們接觸神經網絡過程中,很容易看到就是這樣一個式子,g(wx+b),其中w,x均為向量.比如下圖所示: 加入激活函數 ...

Tue Dec 19 05:03:00 CST 2017 0 3203
經典網絡LeNet5看卷積神經網絡各層的維度變化

本文介紹以下幾個CNN經典模型:Lenet(1986年)、Alexnet(2012年)、GoogleNet(2014年)、VGG(2014年)、Deep Residual Learning(2015年) 1.LeNet-5 Lenet-5是一個經典的CNN網絡模型,幾乎所有講 ...

Wed Aug 09 10:02:00 CST 2017 0 2434
如何確定神經網絡的層數和隱藏層神經元數量

轉載自 https://zhuanlan.zhihu.com/p/100419971 如何確定神經網絡的層數和隱藏層神經元數量 一、導語 BP神經網絡主要由輸入層、隱藏層、輸出層構成,輸入和輸出層的節點數是固定的,不論是回歸還是分類任務,選擇合適的層數以及隱藏層節點數,在很大程度上都會 ...

Sat Apr 24 22:18:00 CST 2021 0 1337
CNN卷積神經網絡的卷積層、池化層的輸出維度計算公式

卷積層Conv的輸入:高為h、寬為w,卷積核的長寬均為kernel,填充為pad,步長為Stride(長寬可不同,分別計算即可),則卷積層的輸出維度為: 其中上開下閉開中括號表示向下取整。 MaxPooling層的過濾器長寬設為kernel*kernel,則池化層的輸出維度也適用於上述 ...

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