相关源码可参考最新的实现:https://github.com/ronnyyoung/EasyML ,中的neural_network模块,后持续更新,包括加入CNN的结构. 一.引言 在前一篇关于神经网络的文章中,给出了神经网络中单个神经元的结构和作用原理,并且用梯度下降的方法推导了单个SIMGOID单元的权值更新法则.在文章的最后给了一个例子,我们以一个4维的单位向量作为特征,映射到一维的[0,1]的空间中,我们采用了一个感知器单元,实验结果发现经过15000次(实际应该在5000次左右已经…

国外的文献汇总: <Network Traffic Classification via Neural Networks>使用的是全连接网络,传统机器学习特征工程的技术.top10特征如下: List of Attributes Port number server Minimum segment size client→server First quartile of number of control bytes in each packet client→server Maximum n…

先来个简单的多层网络 RNN的原理和出现的原因,解决什么场景的什么问题 关于RNN出现的原因,RNN详细的原理,已经有很多博文讲解的非常棒了. 如下: http://ai.51cto.com/art/201711/559441.htm 更多的例子可以百度了解 为什么我写这篇博客 主要是我从自己学习理解RNN的时候,开始有一些困难,书上讲的也是模模糊糊的,原理讲解的很多,但是代码的关键点描述不太清楚,自己反复揣测以后,终于有了一些理解,记录下来,一方面记录自己的成长过程,另外一方面可以让跟我一样有…

问题:LSTM的输出值output和state是否是一样的 1. rnn.LSTMCell(num_hidden, reuse=tf.get_variable_scope().reuse)  # 构建单层的LSTM网络 参数说明:num_hidden表示隐藏层的个数,reuse表示LSTM的参数进行复用 2.rnn.DropoutWrapper(cell, output_keep_prob=keep_prob) # 表示对rnn的输出层进行dropout 参数说明:cell表示单层的lstm,o…

上一节,我们完成了网络训练代码的实现,还有一些问题需要做进一步的确认.网络的最终目标是,输入一张手写数字图片后,网络输出该图片对应的数字.由于网络需要从0到9一共十个数字中挑选出一个,于是我们的网络最终输出层应该有十个节点,每个节点对应一个数字.假设图片对应的是数字0,那么输出层网络中,第一个节点应该输出一个高百分比,其他节点输出低百分比,如果图片对应的数字是9,那么输出层最后一个节点应该输出高百分比,其他节点输出低百分比,例如下图: 屏幕快照 2018-05-07 下午5.10.59.png…

上一篇博文中,我们介绍了神经网络中的神经元,那么该如何组织起来这些神经元,才能发挥出最好的效果去解决现实中的问题呢? 这是一个复杂的问题,在工程中,神经网络的架构也是训练的也是一种超参数,本节先在理论上做一个简单的介绍,后续会结合具体的例子,讲述神经网络中,网络架构对系统训练和效果的影响. 如图是一个简单的神经网络,包含了输入层,隐藏层和输出层. 输入层里的神经元又叫输入神经元,输入层比较特殊,没有输入,只有输出.…

一.前言 经过一段时间的积累,对于神经网络,已经基本掌握了感知器.BP算法及其改进.AdaLine等最为简单和基础的前馈型神经网络知识,下面开启的是基于反馈型的神经网络Hopfiled神经网络.前馈型神经网络通过引入隐层及非线性转移函数(激活函数)使得网络具有复杂的非线性映射能力.前馈网络的输出仅由当前输入和权矩阵决定,而与网络先前的输出状态无关.J.J. Hopfield教授在反馈神经网络中引入了能量函数的概念,使得反馈型神经网络运行稳定性的判断有了可靠依据,1985年Hopfield和Tan…

1.引入模块,读取数据  2.构建计算图(构建网络模型) 3.损失函数与优化器 4.开始训练模型 5.对训练的模型预测结果进行评估 import torch.nn.functional as F import torch.nn.init as init import torch from torch.autograd import Variable import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import math %matplotlib…

首先什么是人工神经网络?简单来说就是将单个感知器作为一个神经网络节点,然后用此类节点组成一个层次网络结构,我们称此网络即为人工神经网络(本人自己的理解).当网络的层次大于等于3层(输入层+隐藏层(大于等于1)+输出层)时,我们称之为多层人工神经网络. 1.神经单元的选择 那么我们应该使用什么样的感知器来作为神经网络节点呢?在上一篇文章我们介绍过感知器算法,但是直接使用的话会存在以下问题: 1)感知器训练法则中的输出 由于sign函数时非连续函数,这使得它不可微,因而不能使用上面的梯度下降算法来最…

BPN(Back Propagation Net) 反向传播神经网络是对非线性可微分函数进行权值训练的多层网络,是前向神经网络的一种. BP网络主要用于: 1)函数逼近与预测分析:用输入矢量和相应的输出矢量训练一个网络,逼近一个函数或预测未知信息: 2)模式识别:用一个特定的输出矢量将它与输入矢量联系起来: 3)分类:把输入矢量以所定义的合适方式进行分类: 4)数据压缩:减少输出矢量维数以便于传输与存储. 比如,一个三层BPN结构如下: 由输入层.隐含层和输出层三层组成.其中每一层的单元与之相邻…