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.…

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…

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…

单层感知机 单层感知机基础总结很详细的博客 关于单层感知机的视频 最终y=t,说明经过训练预测值和真实值一致.下面图是sign函数 根据感知机规则实现的上述题目的代码 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt #输入数据 X = np.array([[,,], [,,], [,,], [,,]]) #标签 Y = np.array([[], [], [-], [-]]) #权值初始化,3行1列,取值范围-1到1 W = (np.rand…

技术背景 在前面的几篇博客中,我们分别介绍了MindSpore的CPU版本在Docker下的安装与配置方案.MindSpore的线性函数拟合以及MindSpore后来新推出的GPU版本的Docker编程环境解决方案.这里我们在线性拟合的基础上,再介绍一下MindSpore中使用线性神经网络来拟合多变量非线性函数的解决方案. 环境配置 在按照这篇博客中的方法进行安装和配置之后,可以在本地的docker镜像仓库中找到一个mindspore的镜像: [dechin-manjaro gitlab]# d…

『PyTorch』第四弹_通过LeNet初识pytorch神经网络_上 # Author : Hellcat # Time : 2018/2/11 import torch as t import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F class LeNet(nn.Module): def __init__(self): super(LeNet,self).__init__() self.conv1 = nn.Conv2d(3, 6, 5)…

自适应线性神经网络Adaptive linear network, 是神经网络的入门级别网络. 相对于感知器, 采用了f(z)=z的激活函数,属于连续函数. 代价函数为LMS函数,最小均方算法,Least mean square. 实现上,采用随机梯度下降,由于更新的随机性,运行多次结果是不同的. ''' Adaline classifier created on 2019.9.14 author: vince ''' import pandas import math import numpy…

作者:李瞬生链接:https://www.zhihu.com/question/44328472/answer/128973724来源:知乎著作权归作者所有.商业转载请联系作者获得授权,非商业转载请注明出处. BP Neural Network - 使用 Automatic Differentiation (Backpropagation) 进行导数计算的层级图模型 (layer-by-layer graphical model) 只要模型是一层一层的,并使用AD/BP算法,就能称作 BP Ne…

一.神经元 神经元模型是一个包含输入,输出与计算功能的模型.(多个输入对应一个输出) 一个神经网络的训练算法就是让权重(通常用w表示)的值调整到最佳,以使得整个网络的预测效果最好. 事实上,在神经网络的每个层次中,除了输出层以外,都会含有这样一个偏置单元.这些节点是默认存在的.它本质上是一个只含有存储功能,且存储值永远为1的单元. 输入:x1.x2和截距+1 输出:y 其中的激活函数包括: 逻辑回归函数(S函数): 双曲正切函数(双S函数): 二.神经网络的层次 神经网络中,除了输入层.输出层,…

BZOJ_2460_[BeiJing2011]元素_线性基 Description 相传,在远古时期,位于西方大陆的 Magic Land 上,人们已经掌握了用魔 法矿石炼制法杖的技术.那时人们就认识到,一个法杖的法力取决于使用的矿石. 一般地,矿石越多则法力越强,但物极必反:有时,人们为了获取更强的法力而 使用了很多矿石,却在炼制过程中发现魔法矿石全部消失了,从而无法炼制 出法杖,这个现象被称为“魔法抵消” .特别地,如果在炼制过程中使用超过 一块同一种矿石,那么一定会发生“魔法抵消”.  …

BZOJ_4004_[JLOI2015]装备购买_线性基 Description 脸哥最近在玩一款神奇的游戏,这个游戏里有 n 件装备,每件装备有 m 个属性,用向量zi(aj ,.....,am) 表示  (1 <= i <= n; 1 <= j <= m),每个装备需要花费 ci,现在脸哥想买一些装备,但是脸哥很穷,所以总是盘算着 怎样才能花尽量少的钱买尽量多的装备.对于脸哥来说,如果一件装备的属性能用购买的其他装备组合出(也就是 说脸哥可以利用手上的这些装备组合出这件装备的效…

LOJ114_k 大异或和_线性基 先一个一个插入到线性基中,然后高斯消元. 求第K小就是对K的每一位是1的都用对应的线性基的一行异或起来即可. 但是线性基不包含0的情况,因此不能确定能否组成0,需要特判. 在插入一个数时如果这个数最后变成0了就说明可以组成0. 代码: #include <cstdio> #include <cstring> #include <algorithm> using namespace std; typedef long long ll;…

BZOJ_2844_albus就是要第一个出场_线性基 Description 已知一个长度为n的正整数序列A(下标从1开始), 令 S = { x | 1 <= x <= n }, S 的幂集2^S定义为S 所有子 集构成的集合.定义映射 f : 2^S -> Zf(空集) = 0f(T) = XOR A[t] , 对于一切t属于T现在albus把2^S中每个集 合的f值计算出来, 从小到大排成一行, 记为序列B(下标从1开始). 给定一个数, 那么这个数在序列B中第1 次出现时的下标…

BZOJ_3105_[cqoi2013]新Nim游戏_线性基+博弈论 Description 传统的Nim游戏是这样的:有一些火柴堆,每堆都有若干根火柴(不同堆的火柴数量可以不同).两个游戏者轮流操作,每次可以选一个火柴堆拿走若干根火柴.可以只拿一根,也可以拿走整堆火柴,但不能同时从超过一堆火柴中拿.拿走最后一根火柴的游戏者胜利. 本题的游戏稍微有些不同:在第一个回合中,第一个游戏者可以直接拿走若干个整堆的火柴.可以一堆都不拿,但不可以全部拿走.第二回合也一样,第二个游戏者也有这样一次机会.从第…

Step1: 目标: 使用线性模拟器模拟指定的直线:y = 0.1*x + 0.3 代码: import tensorflow as tf import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt def show_data(x,y,w,b): ''' 绘图函数 :param x: 横坐标散点 :param y: 纵坐标散点 :param w: 权重 :param b: 偏移量 :return: 无 ''' plt.figure() plt.scatt…

卷积神经网络(CNN)概述 Introduce 卷积神经网络(convolutional neural networks),简称CNN.卷积神经网络相比于人工神经网络而言更适合于图像识别.语音识别等任务.本文主要涉及卷积神经网络的概念介绍,首先介绍卷积神经网络相比于人工神经网络的优势,其次介绍卷积神经网络的基本结构,最后我们分别介绍神经网络的各个部件从而完整的了解CNN. 以下均为初学者笔记,若有错误请不吝指出. Advantages of Convolutional Neural Networ…

觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~Follow Me 1.10 梯度消失和梯度爆炸 当训练神经网络,尤其是深度神经网络时,经常会出现的问题是梯度消失或者梯度爆炸,也就是说当你训练深度网络时,导数或坡度有时会变得非常大,或非常小,甚至以指数方式变小.这加大了训练的难度. 假设你正在训练一个很深的神经网络,并且将其权重命名为"W[1],W[2],W[3],W[4]......W[L]" 为了简化说明,我们选择激活函数为g(z)=z(线性激活函数),b[l]=0(即忽略偏置对神经网络的影响…

觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~Follow Me 1.9 归一化Normaliation 训练神经网络,其中一个加速训练的方法就是归一化输入(normalize inputs). 假设我们有一个训练集,它有两个输入特征,所以输入特征x是二维的,这是数据集的散点图. 归一化输入需要两个步骤 第一步-零均值化 subtract out or to zero out the mean 计算出u即x(i)的均值 \[u=\frac{1}{m}\sum^{m}_{i=1}x^{(i)}\] u是一个…

完整项目见:Github 完整项目中最终使用了ResNet进行分类,而卷积版本较本篇中结构为了提升训练效果也略有改动 本节主要介绍进阶的卷积神经网络设计相关,数据读入以及增强在下一节再与介绍 网络相关参数 输入24*24的图片 卷积->relu激活->最大池化->标准化 卷积->relu激活->标准化->最大池化 全连接:reshape尺寸->384 全连接:192->10 SoftMax 网络实现 git clone https://github.com/…

1.mini-batch梯度下降 在前面学习向量化时,知道了可以将训练样本横向堆叠,形成一个输入矩阵和对应的输出矩阵: 当数据量不是太大时,这样做当然会充分利用向量化的优点,一次训练中就可以将所有训练样本涵盖,速度也会较快.但当数据量急剧增大,达到百万甚至更大的数量级时,组成的矩阵将极其庞大,直接对这么大的的数据作梯度下降,可想而知速度是快不起来的.故这里将训练样本分割成较小的训练子集,子集就叫mini-batch.例如:训练样本数量m=500万,设置mini-batch=1000,则可以将训练…

RNN基础: 『cs231n』作业3问题1选讲_通过代码理解RNN&图像标注训练 TensorFlow RNN: 『TensotFlow』基础RNN网络分类问题 『TensotFlow』基础RNN网络回归问题 『TensotFlow』深层循环神经网络 『TensotFlow』LSTM古诗生成任务总结 对于torch中的RNN相关类,有原始和原始Cell之分,其中RNN和RNNCell层的区别在于前者一次能够处理整个序列,而后者一次只处理序列中一个时间点的数据,前者封装更完备更易于使用,后者更具灵…

from:https://blog.csdn.net/diamonjoy_zone/article/details/70904212 环境:Win8.1 TensorFlow1.0.1 软件:Anaconda3 (集成Python3及开发环境) TensorFlow安装:pip install tensorflow (CPU版) pip install tensorflow-gpu (GPU版) TFLearn安装:pip install tflearn 参考: Deep Residual Le…

目录 第一周 卷积神经网络基础 第二周 深度卷积网络:实例探究 第三周 目标检测 第四周 特殊应用:人脸识别和神经风格转换 第一周 卷积神经网络基础 垂直边缘检测器,通过卷积计算,可以把多维矩阵进行降维.如下图: 卷积运算提供了一个方便的方法来发现图像中的垂直边缘.例如下图: 对于3x3的过滤器,使用下面的数字组合鲁棒性比较高,这样的过滤器也称为Sobel过滤器. 还有一种称为Scharr的过滤器,如下: 随着深度学习的发展,我们学习的其中一件事就是当你真正想去检测出复杂图像的边缘,你不一定要去…

http://blog.csdn.net/diamonjoy_zone/article/details/70576775 参考: 1. Inception[V1]: Going Deeper with Convolutions 2. Inception[V2]: Batch Normalization: Accelerating Deep Network Training by Reducing Internal Covariate Shift 3. Inception[V3]: Rethink…

IDE:jupyter 抽象程度可能不是那么高,以后再优化. 理论和代码实现的差距还是挺大的 数据集请查看 python构建bp神经网络(一个隐藏层)__1.数据可视化 部分代码预览 git上传.ipynb文件,并不能直接看,所以我上传了压缩包 注释都写的很详细,全部代码下载请查看码云…

Optimization Algorithms优化算法 觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~Follow Me 2.3 指数加权平均 举个例子,对于图中英国的温度数据计算移动平均值或者说是移动平均值(Moving average). 大体公式就是前一日的V值加上当日温度的0.1倍,如果用红线表示这个计算数值的话就可以得到每日温度的指数加权平均值. \[V_{t}=\beta V_{t-1}+(1-\beta)\theta_{t}\] 对于\(\theta\)的理解,你可以将其认为该数值表示的是\…

数据读取部分实现 文中采用了tensorflow的从文件直接读取数据的方式,逻辑流程如下, 实现如下, # Author : Hellcat # Time : 2017/12/9 import os import tensorflow as tf IMAGE_SIZE = 24 NUM_CLASSES = 10 NUM_EXAMPLES_PER_EPOCH_FOR_TRAIN = 50000 NUM_EXAMPLES_PER_EPOCH_FOR_EVAL = 10000 def read_cif…

% 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…

 这个函数默认使用最小二乘,所以不需要训练 % example5_1.m x=-:; y=*x-; % 直线方程为 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; net=newlind(P,T); % 用newlind建立线性层 new_x=-:.:; % 新的输入样本 new_y=sim(net,new_x); % 仿真 hold on;plot(new_x,new_y);…

总结一下相关概念: torch.Tensor - 一个近似多维数组的数据结构 autograd.Variable - 改变Tensor并且记录下来操作的历史记录.和Tensor拥有相同的API,以及backward()的一些API.同时包含着和张量相关的梯度 nn.Module - 神经网络模块,便捷的数据封装,能够将运算移往GPU,还包括一些输入输出的东西 nn.Parameter - 一种变量(Variable),当将任何值赋予Module时自动注册为一个参数 autograd.Functi…