神经网络中的XOR问题

记录神经网络中一些小知识点 1 Caffe中的blob维度 Caffe中的blob具有4个维度,分别是num,channel,width和height: 其中我们在定义各个网络层时,常用到的一个参数numout,就是指定的channel: 比如说,维度为1*3*5*5的数据输入网络(即每次输入一张5*5大小的3通道图),经过一个stride为2,pad为1,kernel为2,numout为2的卷积层后,维度就变成了1*2*3*3: 假如输入有n个通道,计算时,caffe就会对应产生n个filte

1.什么是bias? 偏置单元(bias unit),在有些资料里也称为偏置项(bias term)或者截距项(intercept term),它其实就是函数的截距,与线性方程 y=wx+b 中的 b 的意义是一致的.在 y=wx+b中,b表示函数在y轴上的截距,控制着函数偏离原点的距离,其实在神经网络中的偏置单元也是类似的作用. 因此,神经网络的参数也可以表示为:(W, b),其中W表示参数矩阵,b表示偏置项或截距项. 2.bias的计算方式? 神经网络结构中对偏置单元的计算处理方式有两种, 

神经网络中的方向传播算法讲得复杂难懂.简单地说明它的原理: 神经网络:输入层,隐藏层,输出层.根据线性关系,激活函数,并最终根据监督学习写出误差表达式.此时,误差函数可写成,那么权值w和它之间存在什么关系?求偏导分析之间的变化关系 不过如此.

1.什么是超参数 所谓超参数,就是机器学习模型里面的框架参数.比如聚类方法里面类的个数,或者话题模型里面话题的个数等等,都称为超参数.它们跟训练过程中学习的参数(权重)是不一样的,通常是手工设定的,经过不断试错来调整,或者对一系列穷举出来的参数组合一通枚举(叫做网格搜索).深度学习和神经网络模型,有很多这样的参数需要学习. 2.一些启发式规则 在实际应用中,当你使用神经网络去解决问题时,很难找到好的超参数.假设我们现在正在处理MINIST数据库的问题,并且对超参数是如何使用的一无所知.假设我们大

神经网络最基本的知识可以参考神经网络基本知识,基本的东西说的很好了,然后这里讲一下神经网络中的参数的求解方法. 一些变量解释: 标上""的圆圈被称为偏置节点,也就是截距项. 本例神经网络有参数 ,其中 (下面的式子中用到)是第 层第 单元与第 层第 单元之间的联接参数(其实就是连接线上的权重,注意标号顺序), 是第 层第 单元的偏置项. 用 表示第 层的节点数(偏置单元不计在内) 用 表示第 层第 单元的激活值(输出值).当 时, ,也就是样本输入值的第 个特征. 用 表示第层各单元对

参考文章 神经网络基础 Neural Networks and Deep Learning.       Michael A. Nielsen 一文弄懂神经网络中的反向传播法:讲的很详细,用实例演示了反向传播法中权重的更新过程,但是未涉及偏置的更新 假设一个三层的神经网络结构图如下: 对于一个单独的训练样本x其二次代价函数可以写成: C = 1/2|| y - aL||2 = 1/2∑j(yj - ajL)2 ajL=σ(zjL) zjl = ∑kωjklakl-1 + bjl 代价函数C是aj

这个算法主要是解决了每一层中的正则化问题 其实我觉得这东西很鸡肋,因为我输入已经归一化了 然后初始的w,b也很小 每一层的输出肯定也很小 使用Batch Norm反而会加大训练时间,弱化神经网络中参数的作用 z(i)是这一层神经网络中第i个神经元,经过激活函数的输出 为了是下一层的输入比较相近,我们就需要使用Batch Norm 原文地址:https://www.cnblogs.com/shensobaolibin/p/8955701.html

在我们了解过神经网络的人中,都了解神经网络一个有很常见的训练方法,BP训练算法.通过BP算法,我们可以不断的训练网络,最终使得http://hz.chinamaofa.com/huxu/12996.html网络可以无限的逼近一种我们想要拟合的函数,最终训练好的网络它既能在训练集上表现好,也能在测试集上表现不错! 那么BP算法具体是什么呢?为什么通过BP算法,我们就可以一步一步的走向最优值(即使有可能是局部最优,不是全局最优,我们也可以通过其它的方法也达到全局最优),有没有一些什么数学原理在里面支

通过对前面文章的学习,我们已经知道神经网络可以实现真正的人工智能.本小节我会进行详细地讲解,让大家彻底地弄懂神经网络.在仅仅只学完一篇文章后,你肯定依然感觉朦胧,这是正常的,因为不可能用一篇文章就把神经网络给讲清楚了.当你学完本小节所有文章后,你就会感觉豁然开朗了. 我们需要弄懂的第一步就是如何将数据输入到神经网络中.例如,在语音识别.人脸识别这些应用中,是如何将语音.人脸输入到神经网络中的? 下面我继续拿识别猫的例子来给大家介绍如何将猫的图片数据输入到神经网络中. 此例中,待输入的数据是一张图