系列博客,原文在笔者所维护的github上:https://aka.ms/beginnerAI, 点击star加星不要吝啬,星越多笔者越努力. 4.3 神经网络法 在梯度下降法中,我们简单讲述了一下神经网络做线性拟合的原理,即: 初始化权重值 根据权重值放出一个解 根据均方差函数求误差 误差反向传播给线性计算部分以调整权重值 是否满足终止条件?不满足的话跳回2 一个不恰当的比喻就是穿糖葫芦:桌子上放了一溜儿12个红果,给你一个足够长的竹签子,选定一个角度,在不移动红果的前提下,想办法用竹签子穿起…

矩阵乘法,顾名思义矩阵与矩阵相乘, 两矩阵可相乘的前提:第一个矩阵的行与第二个矩阵的列相等 相乘原则: a b     *     A B   =   a*A+b*C  a*c+b*D c d      C D   =   c*A+d*C  c*A+d*C 上代码 struct matrix { ll a[maxn][maxn]; }; matrix matrix_mul(matrix x,matrix y) { matrix temp; ;i<=n;i++) ;j<=n;j++) { tem…

1 LMS 学习规则 1.1 LMS学习规则定义 MSE=(1/Q)*Σe2k=(1/Q)*Σ(tk-ak)2,k=1,2,...,Q 式中:Q是训练样本:t(k)是神经元的期望输出:a(k)是神经元的实际输出. 线性神经网络的目标是寻找最适合的权值W,使得均方差MSE最小,只要对MSE求ω得偏导数,然后让偏导数等于0,那么就可以计算出MSE的极值. for example: 原始输入:X1=[0 0]T.t1=0,X2=[1 0]T.t2=0,X3=[0 1]T.t3=0,X4=[1 1]T.…

SVM之问题形式化 SVM之对偶问题 SVM之核函数 >>>SVM之解决线性不可分 写在SVM之前——凸优化与对偶问题 上一篇SVM之核函数介绍了通过计算样本核函数,实际上将样本映射到高维空间以望使其线性可分的方法,一定程度上解决了线性不可分问题,但并不彻底. 现在,换个思路,对于线性不可分问题不再千方百计的变换数据使其线性可分,对于有些数据,找到合适的变换可能是相当困难的.我们允许数据线性不可分,允许得到的分类器对一些样本而言不“完美”,但分类器得为自己的不“完美”付出代价,它要受到惩…

2019-04-08 16:59:23 1 学习规则(Learning Rule) 1.1 赫布学习规则(Hebb Learning Rule) 1949年,Hebb提出了关于神经网络学习机理的“突触修正”的假设:当神经元的前膜电位.后膜电位同时为正时,突触传导加强:电位相反时,突触传导减弱.根据次假设定义权值ω的调整方法,称该方法为Hebb学习规则. Hebb学习规则中,学习信号等于神经元的输出: r=f(WTj*X) 权值向量W调整公式: ΔW=η*f(WTj*X)*X 权值向量W的分向量Δ…

系列博客,原文在笔者所维护的github上:https://aka.ms/beginnerAI, 点击star加星不要吝啬,星越多笔者越努力 5.2 神经网络解法 与单特征值的线性回归问题类似,多变量(多特征值)的线性回归可以被看做是一种高维空间的线性拟合.以具有两个特征的情况为例,这种线性拟合不再是用直线去拟合点,而是用平面去拟合点. 5.2.1 定义神经网络结构 我们定义一个如图5-1所示的一层的神经网络,输入层为2或者更多,反正大于2了就没区别.这个一层的神经网络的特点是: 没有中间层,只…

本节涉及点: 激活函数 sigmoid 产生随机训练数据 使用随机训练数据训练 加入偏移量b加快训练过程 进阶:批量生产随机训练数据 在前面的三好学生问题中,学校改变了评三好的标准 —— 总分>= 95,即可当三好.计算总分公式不变 —— 总分 = 德*0.6+智*0.3+体*0.1 但学校没有公布这些规则,家长们希望通过神经网络计算出学校的上述规则 这个问题显然不是线性问题,也就是无法用一个类似 y = w*x + b 的公式来从输入数据获得结果 虽然总分和各项成绩是线性关系,但总分与是否评比…

对于pytorch的深度学习框架,在建立人工神经网络时整体的步骤主要有以下四步: 1.载入原始数据 2.构建具体神经网络 3.进行数据的训练 4.数据测试和验证 pytorch神经网络的数据载入,以MINIST书写字体的原始数据为例: import torch import matplotlib.pyplot as  plt def plot_curve(data): fig=plt.figure() plt.plot(range(len(data)),data,color="blue"…

% example5_7.m x=-:; y=*x-; randn(); % 设置种子,便于重复执行 y=y+randn(,length(y))*1.5; % 加入噪声的直线 plot(x,y,'o'); P=x;T=y; lr=maxlinlr(P,'bias') % 计算最大学习率 net=linearlayer(,lr); % 用linearlayer创建线性层,输入延迟为0 tic;net=train(net,P,T);toc % 用train函数训练 tic和toc是用来记录matla…

1 LMS 学习规则_解方程组 1.1 LMS学习规则举例 X1=[0 0 1]T,t1=0:X2=[1 0 1]T,t2=0:X3=[0 1 1]T,t3=0:X1=[1 1 1]T,t1=1. 设权值分别为ω1,ω2,ω3. 将输入和权值组合得方程组: ω1*0+ω2*0+ω3*1=0: ω1*1+ω2*0+ω3*1=0: ω1*0+ω2*1+ω3*1=0: ω1*1+ω2*1+ω3*1=0. 可将该线性方程组写成矩阵的形式: [0 0 1;1 0 1;0 1 1;1 1 1]  * [ω1…