[转载]神经网络偏置项(bias)的设置及作用 原文来自:https://www.cnblogs.com/shuaishuaidefeizhu/p/6832541.html 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

3.Spark MLlib Deep Learning Convolution Neural Network(深度学习-卷积神经网络)3.2 http://blog.csdn.net/sunbow0 第三章Convolution Neural Network (卷积神经网络) 2基础及源代码解析 2.1 Convolution Neural Network卷积神经网络基础知识 1)基础知识: 自行google,百度.基础方面的非常多,随便看看就能够,仅仅是非常多没有把细节说得清楚和明确: 能把细

基础篇|一文搞懂RNN(循环神经网络) https://mp.weixin.qq.com/s/va1gmavl2ZESgnM7biORQg 神经网络基础 神经网络可以当做是能够拟合任意函数的黑盒子,只要训练数据足够,给定特定的x,就能得到希望的y,结构图如下: ​ 将神经网络模型训练好之后,在输入层给定一个x,通过网络之后就能够在输出层得到特定的y,那么既然有了这么强大的模型,为什么还需要RNN(循环神经网络)呢? 为什么需要RNN(循环神经网络) 他们都只能单独的取处理一个个的输入,前一个输入

一.循环神经网络简介 循环神经网络,英文全称:Recurrent Neural Network,或简单记为RNN.需要注意的是,递归神经网络(Recursive Neural Network)的简写也是RNN,但通常RNN指循环神经网络.循环神经网络是一类用于处理序列数据的神经网络.它与其他神经网络的不同是,RNN可以更好的去处理序列的信息,即认准了前后的输入之间存在关系.在NLP中,去理解一整句话,孤立的理解组成这句话的词显然是不够的,我们需要整体的处理由这些词连接起来的整个序列. 如:(1)

Recurrent Neural Networks Recurrent neural networks are networks with loops in them, allowing information to persist. A recurrent neural network can be thought of as multiple copies of the same network, each passing a message to a successor. Consider

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: 加入激活函数为g(x),我们就可以用公式g(w1x1+w2x2+b)(注:1,2均为下标,公众号很难打,下面所有的公式均是)来表示神经元的输出. 其中b为神经元的偏置.那么w,b这些参数的作用有没有最直观的感受呢?以及我当时学习的时候问师

原文地址:https://blog.csdn.net/Uwr44UOuQcNsUQb60zk2/article/details/81074408 前言        很多人不明白为什么要在神经网络.逻辑回归中要在样本X的最前面加一个1,使得 X=[x1,x2,…,xn] 变成 X=[1,x1,x2,…,xn] .因此可能会犯各种错误,比如漏了这个1,或者错误的将这个1加到W·X的结果上,导致模型出各种bug甚至无法收敛.究其原因,还是没有理解这个偏置项的作用啦.        在文章<逻辑回归>

循环神经网络(RNN, Recurrent Neural Networks)介绍    这篇文章很多内容是参考:http://www.wildml.com/2015/09/recurrent-neural-networks-tutorial-part-1-introduction-to-rnns/,在这篇文章中,加入了一些新的内容与一些自己的理解.   循环神经网络(Recurrent Neural Networks,RNNs)已经在众多自然语言处理(Natural Language Proce

0. 词向量是什么 自然语言理解的问题要转化为机器学习的问题,第一步肯定是要找一种方法把这些符号数学化. NLP 中最直观,也是到目前为止最常用的词表示方法是 One-hot Representation,这种方法把每个词表示为一个很长的向量.这个向量的维度是词表大小,其中绝大多数元素为 0,只有一个维度的值为 1,这个维度就代表了当前的词. 举个栗子, “话筒”表示为 [0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 ...] “麦克”表示为 [0 0 0 0 0 0 0 0 

说明:这篇文章需要有一些相关的基础知识,否则看起来可能比较吃力. 1.卷积与神经元 1.1 什么是卷积? 简单来说,卷积(或内积)就是一种先把对应位置相乘然后再把结果相加的运算.(具体含义或者数学公式可以查阅相关资料) 如下图就表示卷积的运算过程: (图1) 卷积运算一个重要的特点就是,通过卷积运算,可以使原信号特征增强,并且降低噪音. 1.2 激活函数 这里以常用的激活函数sigmoid为例: 把上述的计算结果269带入此公式,得出f(x)=1 1.3 神经元 如图是一个人工神经元的模型: (

往期回顾 在上一篇文章中,我们已经掌握了机器学习的基本套路,对模型.目标函数.优化算法这些概念有了一定程度的理解,而且已经会训练单个的感知器或者线性单元了.在这篇文章中,我们将把这些单独的单元按照一定的规则相互连接在一起形成神经网络,从而奇迹般的获得了强大的学习能力.我们还将介绍这种网络的训练算法:反向传播算法.最后,我们依然用代码实现一个神经网络.如果您能坚持到本文的结尾,将会看到我们用自己实现的神经网络去识别手写数字.现在请做好准备,您即将双手触及到深度学习的大门. 神经元 神经元和感知器本

MNIST 卷积神经网络.https://github.com/nlintz/TensorFlow-Tutorials/blob/master/05_convolutional_net.py .TensorFlow搭建卷积神经网络(CNN)模型,训练MNIST数据集. 构建模型. 定义输入数据,预处理数据.读取数据MNIST,得到训练集图片.标记矩阵,测试集图片标记矩阵.trX.trY.teX.teY 数据矩阵表现.trX.teX形状变为[-1,28,28,1],-1 不考虑输入图片数量,28x

目录 1 什么是RNNs 2 RNNs能干什么 2.1 语言模型与文本生成Language Modeling and Generating Text 2.2 机器翻译Machine Translation 2.3 语音识别Speech Recognition 2.4 图像描述生成 Generating Image Descriptions 3 如何训练RNNs 4 RNNs扩展和改进模型 4.1 Simple RNNsSRNs2 4.2 Bidirectional RNNs3 4.3 DeepB

详解卷积神经网络(CNN) 详解卷积神经网络CNN 概揽 Layers used to build ConvNets 卷积层Convolutional layer 池化层Pooling Layer 全连接层Fully-connected layer 卷积神经网络架构 Layer Patterns Layer Sizing Patterns Case Studies 参考 卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CNN)是一种前馈神经网络,它的人工神经元可以响应一

如果感觉自己看不懂,那就看看我博客的梯度下降法,博文最后的感知机也算最简单的BP神经网络吧,用的也是反馈(w,b):典型梯度下降法 BP网络的结构 BP网络的结构如下图所示,分为输入层(Input),隐含层(Hidden),输出层(Output). 输入层的结点个数取决于输入的特征个数. 输出层的结点个数由分类的种类决定. 在输入层和输出层之间通常还有若干个隐含层,至于隐含层的个数以及每个隐含层的结点个数由训练工程师的经验来人为设定. 链接A曾提到由万能逼近定理,一般一个隐含层就足够了.且这个隐

一.疑问 二.知识点 1. 损失函数可视化 ​ 损失函数一般都是定义在高维度的空间中,这样要将其可视化就很困难.然而办法还是有的,在1个维度或者2个维度的方向上对高维空间进行切片,例如,随机生成一个权重矩阵,该矩阵就与高维空间中的一个点对应.然后沿着某个维度方向前进的同时记录损失函数值的变化.换句话说,就是生成一个随机的方向并且沿着此方向计算损失值,计算方法是根据不同的值来计算.这个过程将生成一个图表,其x轴是值,y轴是损失函数值.同样的方法还可以用在两个维度上,通过改变来计算损失值,从而给出二

译者注:本文翻译自斯坦福CS231n课程笔记ConvNet notes,由课程教师Andrej Karpathy授权进行翻译.本篇教程由杜客和猴子翻译完成,堃堃和李艺颖进行校对修改. 原文如下 内容列表: 结构概述 用来构建卷积神经网络的各种层 卷积层 汇聚层 归一化层 全连接层 将全连接层转化成卷积层 卷积神经网络的结构 层的排列规律 层的尺寸设置规律 案例学习(LeNet / AlexNet / ZFNet / GoogLeNet / VGGNet) 计算上的考量 拓展资源 卷积神经网络(C

本文转载自:https://www.cnblogs.com/lc1217/p/7324935.html 说明:这篇文章需要有一些相关的基础知识,否则看起来可能比较吃力. 1.卷积与神经元 1.1 什么是卷积? 简单来说,卷积(或内积)就是一种先把对应位置相乘然后再把结果相加的运算.(具体含义或者数学公式可以查阅相关资料) 如下图就表示卷积的运算过程: (图1) 卷积运算一个重要的特点就是,通过卷积运算,可以使原信号特征增强,并且降低噪音. 1.2 激活函数 这里以常用的激活函数sigmoid为例

较好的讲解博客: 卷积神经网络基础 深度卷积模型 目标检测 人脸识别与神经风格迁移 译者注:本文翻译自斯坦福CS231n课程笔记ConvNet notes,由课程教师Andrej Karpathy授权进行翻译.本篇教程由杜客和猴子翻译完成,堃堃和李艺颖进行校对修改. 原文如下 内容列表: 结构概述 用来构建卷积神经网络的各种层 卷积层 汇聚层 归一化层 全连接层 将全连接层转化成卷积层 卷积神经网络的结构 层的排列规律 层的尺寸设置规律 案例学习(LeNet / AlexNet / ZFNet

深度学习所示深层神经网络的代名词,重要特性:多层.非线性. 若只通过线性变换,任意层的神经网络模型与单层神经网络模型的表达能力没有任何区别,这是线性模型的局限性.对于线性可分的问题中,线性模型可解决,但在现实生活中,绝大部分的问题都是无法线性分割的.  感知机:单层神经网络.不能处理异或问题. 1.激活函数 将每一个神经元(神经网络的节点)的输出通过一个非线性函数便可使得整个神经网络的模型非线性化,这个非线性函数就是激活函数.  常用非线性激活函数:tf.nn.relu.tf.sigmoid.t