隐藏层的意义 要说明隐藏层的意义,需要从两个方面理解,一个是单个隐藏层的意义,一个是多层隐藏层的意义。 单个隐藏层的意义 隐藏层的意义就是把输入数据的特征,抽象到另一个维度空间,来展现其更抽象化的特征,这些特征能更好的进…
标签:神经网络
人工智能、机器学习、深度学习的关系,终于有人讲明白了
作者:史丹青 来源:大数据DT(ID:hzdashuju) 2012年以后,信息爆炸带来的数据量猛增、计算机算力的高速提升、深度学习的出现以及运用,使人工智能的研究领域不断扩展,迎来大爆发。除了传统的专家系统、机器学习等…
数据科学个人笔记:神经网络(矩阵化+正则化)
继续吴恩达老师的深度学习课程笔记 一、算法实现中的矩阵化方法 到此,我们已经讲完了构建并训练出一个神经网络的流程和其中的计算细节。但仅仅是知道这些还不够,要想编写代码去实现这样一个过程,我们需要将上述的计算…
BP神经网络做数据预测
问题描述:两个excel表格 已知:第一个表格,每一行21个数值,前20个参数决定最后一个数值。一共1975行数据。 预测:第二个表格,每一行20参数,50行,预测每一行的20个参数对应的输出值。 第一个表格的部分数据:…
豆瓣评分9.9!机器学习“蜥蜴书”最新版来了!(文末送书)
传说中的机器学习“四大名著”中最适合入门的一本——“蜥蜴书”新版来了! 这本书的英文原版是美国亚马逊AI霸榜图书,在人工智能、计算机神经网络、计算机视觉和模式识别三大榜单中,均为榜首! 国内外好评率均超过90%! 读者纷…
从零开始的神经网络构建历程(一)
这是构建神经网络历程系列的第一篇博文。本篇博文主要讲述Python中torch库在神经网络构建中的相关用法。 torch库成员与神经网络中相关模块的对应关系 由于逻辑回归以及其他机器学习算法解决不了非线性分类/回归问题,…
神经网络学习4【误差传递与权重更新】
1. 误差反馈 1.1 误差反馈校正权重矩阵 可以理解,输出和误差都是多个节点共同作用的结果,那么该如何更新链接权重? 思考一下,得到误差后,该怎么分配?平均分的话是否会有失公平?毕竟我们在之前的学习中了解到,前一层每个…
FastFormers 论文解读:可以使Transformer 在CPU上的推理速度提高233倍
自Transformers诞生以来,紧随其后的是BERT,在几乎所有与语言相关的任务中,无论是问题回答,情感分析,文本分类还是文本生成,都占据着NLP的主导地位。 与RNN和LSTM消失的梯度问题(不影响长数据序列的学习…
可以提高你的图像识别模型准确率的7个技巧
假定,你已经收集了一个数据集,建立了一个神经网络,并训练了您的模型。 但是,尽管你投入了数小时(有时是数天)的工作来创建这个模型,它还是能得到50-70%的准确率。这肯定不是你所期望的。 下面是一些提高模型性能指标的策略…
人工智能中神经网络与自然语言处理共生关系_CodingPark编程公园
文章目录 神经网络知识大串联 1:第一代的神经元模型 3 2:从M-P模型到感知器模型 3 3:前馈神经网络 3 4:后向传播与BP算法神经网络 4 5:深度神经网络DNN 4 6:卷积神经网络CNN 5 7:循环神经网…
最小二乘法&梯度下降法区别及python实现
公众号: 数据小斑马,关注即可获得价值1000元的数据分析学习资料 神经网络系列目录: 神经网络①——神经网络原理介绍(BP算法) 神经网络②——python实现神经网络 神经网络③——sklearn参数介绍及应用 神经…
神经网络中梯度下降的参数更新公式理解
目的:降低损失函数y 可调整数值:变量x(式子中时θ) 当求得导数为正数时,代表x增大,y也增大,根据目的,需要减小x,这样y也会减小,所以取导数反方向,即更新为负号。 当求得导数为负数时,代表x增大,y减小,与目的相同…