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  計(jì)算神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸出通常涉及前向傳播（Forward Propagation）的過程，其中輸入數(shù)據(jù)通過網(wǎng)絡(luò)的層級結(jié)構(gòu)，逐步被傳遞并變換，最終生成預(yù)測結(jié)果。下面我將為你展示一個(gè)簡單的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)前向傳播的示例。 假設(shè)我們有一個(gè)具有以下參數(shù)的簡單神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)： 輸入層：2個(gè)神經(jīng)元 隱藏

  2024年02月12日

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• 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)-神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)補(bǔ)充概念-61-單層卷積網(wǎng)絡(luò)

  單層卷積網(wǎng)絡(luò)是一種簡單的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，它僅包含一個(gè)卷積層，通常緊跟著一個(gè)激活函數(shù)以及可能的池化層和全連接層。這種結(jié)構(gòu)可以用來提取輸入數(shù)據(jù)的特征，適用于一些簡單的任務(wù)。

  2024年02月12日

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• 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)-神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)補(bǔ)充概念-05-導(dǎo)數(shù)

  導(dǎo)數(shù)是微積分中的一個(gè)概念，用于描述函數(shù)在某一點(diǎn)的變化率。在數(shù)學(xué)中，函數(shù)的導(dǎo)數(shù)表示函數(shù)值隨著自變量的微小變化而產(chǎn)生的變化量，即斜率或變化率。 假設(shè)有一個(gè)函數(shù) f(x)，其中 x 是自變量，y = f(x) 是因變量。函數(shù) f(x) 在某一點(diǎn) x0 處的導(dǎo)數(shù)表示為 f’(x0)，也可以寫作

  2024年02月12日

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• 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)-神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)補(bǔ)充概念-40-神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)權(quán)重的初始化

  神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)權(quán)重的初始化是深度學(xué)習(xí)中的重要步驟，良好的權(quán)重初始化可以加速模型的訓(xùn)練收斂，提高模型的性能和穩(wěn)定性。以下是一些常用的權(quán)重初始化方法： 零初始化（Zero Initialization）：將權(quán)重初始化為零。然而，這種方法不太適合深層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，因?yàn)樗鼤?huì)導(dǎo)致所有神經(jīng)

  2024年02月12日

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• 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)-神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)補(bǔ)充概念-20-激活函數(shù)

  激活函數(shù)是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的一個(gè)重要組成部分，它引入了非線性性質(zhì)，使得神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以學(xué)習(xí)和表示更復(fù)雜的函數(shù)關(guān)系。激活函數(shù)對于將輸入信號(hào)轉(zhuǎn)換為輸出信號(hào)起到了關(guān)鍵作用，它在神經(jīng)元的計(jì)算過程中引入了非線性變換。 Sigmoid函數(shù)： Sigmoid 函數(shù)將輸入映射到一個(gè) 0 到 1 的

  2024年02月12日

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  神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)-神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)補(bǔ)充概念-02-邏輯回歸

  邏輯回歸是一種用于二分分類問題的統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)方法，盡管名字中帶有\(zhòng)\\"回歸\\\"一詞，但實(shí)際上它用于分類任務(wù)。邏輯回歸的目標(biāo)是根據(jù)輸入特征來預(yù)測數(shù)據(jù)點(diǎn)屬于某個(gè)類別的概率，然后將概率映射到一個(gè)離散的類別標(biāo)簽。 邏輯回歸模型的核心思想是將線性回歸模型的輸出通過一

  2024年02月12日

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• 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)-神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)補(bǔ)充概念-59-padding

  在深度學(xué)習(xí)中，“padding”（填充）通常是指在卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Convolutional Neural Networks，CNNs）等神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)層中，在輸入數(shù)據(jù)的周圍添加額外的元素（通常是零），以調(diào)整輸入數(shù)據(jù)的尺寸或形狀，從而影響輸出的尺寸。 主要目的是為了解決卷積層或池化層等操作對輸入尺寸的影

  2024年02月12日

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• 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)-神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)補(bǔ)充概念-48-rmsprop

  RMSProp（Root Mean Square Propagation）是一種優(yōu)化算法，用于在訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等機(jī)器學(xué)習(xí)模型時(shí)自適應(yīng)地調(diào)整學(xué)習(xí)率，以加速收斂并提高性能。RMSProp可以有效地處理不同特征尺度和梯度變化，對于處理稀疏數(shù)據(jù)和非平穩(wěn)目標(biāo)函數(shù)也表現(xiàn)良好。 RMSProp的核心思想是根據(jù)參數(shù)梯度的歷史

  2024年02月12日

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• 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)-神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)補(bǔ)充概念-62-池化層

  池化層（Pooling Layer）是深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中常用的一種層級結(jié)構(gòu)，用于減小輸入數(shù)據(jù)的空間尺寸，從而降低模型的計(jì)算復(fù)雜度，減少過擬合，并且在一定程度上提取輸入數(shù)據(jù)的重要特征。池化層通常緊跟在卷積層之后，用于縮小卷積層輸出的尺寸。 常見的池化操作包括最大

  2024年02月12日

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• 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)-神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)補(bǔ)充概念-42-梯度檢驗(yàn)

  梯度檢驗(yàn)（Gradient Checking）是一種驗(yàn)證數(shù)值計(jì)算梯度與解析計(jì)算梯度之間是否一致的技術(shù)，通常用于確保實(shí)現(xiàn)的反向傳播算法正確性。在深度學(xué)習(xí)中，通過梯度檢驗(yàn)可以幫助驗(yàn)證你的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型是否正確地計(jì)算了梯度，從而減少可能的錯(cuò)誤。 梯度檢驗(yàn)的基本思想是使用數(shù)值

  2024年02月11日

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