[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

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>

介绍 DeepLearning课程总共五大章节,该系列笔记将按照课程安排进行记录. 另外第一章的前两周的课程在之前的Andrew Ng机器学习课程笔记(博客园)&Andrew Ng机器学习课程笔记(CSDN)系列笔记中都有提到,所以这里不再赘述. 1.神经网络概要 注意:这一系列的课程中用中括号表示层数,例如\(a^{[1]}\)表示第二层(隐藏层)的数据. 2.神经网络表示 这个图的内容有点多,跟着下面的步骤来理解这个图吧: 首先看蓝色字体,这个2层的神经网络(输入层一般理解成第0层)有输入层

神经网络是一门重要的机器学习技术.它是目前最为火热的研究方向--深度学习的基础.学习神经网络不仅可以让你掌握一门强大的机器学习方法,同时也可以更好地帮助你理解深度学习技术. 本文以一种简单的,循序的方式讲解神经网络.适合对神经网络了解不多的同学.本文对阅读没有一定的前提要求,但是懂一些机器学习基础会更好地帮助理解本文. 神经网络是一种模拟人脑的神经网络以期能够实现类人工智能的机器学习技术.人脑中的神经网络是一个非常复杂的组织.成人的大脑中估计有1000亿个神经元之多. 图1 人脑神经网络 那么机

前言 机器学习栏目记录我在学习Machine Learning过程的一些心得笔记,涵盖线性回归.逻辑回归.Softmax回归.神经网络和SVM等等,主要学习资料来自Standford Andrew Ng老师在Coursera的教程,同时也参考了大量网上的相关资料(在后面列出). 本文主要记录我在学习神经网络过程中的心得笔记,共分为三个部分: Neural network - Representation:神经网络的模型描述: Neural network - Learning:神经网络的模型训练

在TensorFlow中变量的作用是保存和更新神经网络中的参数,需要给变量指定初始值,如下声明一个2x3矩阵变量 weights =tf.Variable(tf.random_normal([2,3], stddev=1)) 在这段代码中tf.random_normal([2,3], stddev=1)会产生一个2x3的矩阵,矩阵中的元素是均值为0,标准差为2的随机数.tf.random_normal()可以通过参数mean来指定平均值,不指定默认0. 函数名称 随机数分布 主要参数 tf.ra

目录 前言 第一周(深度学习引言) 第二周(神经网络的编程基础) 第三周(浅层神经网络) 第四周(深层神经网络) 前言 目标: 掌握神经网络的基本概念, 学习如何建立神经网络(包含一个深度神经网络),以及如何在数据上面训练他们,最后将用一个深度神经网络进行辨认猫. (1)了解深度学习的概念 (2)了解神经网络的结构,使用算法并高效地实现 (3)结合神经网络的算法实现框架,编写实现一个隐藏层神经网络 (4)建立一个深层的神经网络(一般把层数大于等于3的神经网络称为深层神经网络) 第一周(深度学习引

https://blog.csdn.net/shijing_0214/article/details/53143393 孔子说过,温故而知新,时隔俩月再重看CNNs,当时不太了解的地方,又有了新的理解与体会,特此记录下来.文章图片及部分素材均来自网络,侵权请告知. 卷积神经网络(Convolutinal Neural Networks)是非常强大的一种深度神经网络,它在图片的识别分类.NLP句子分类等方面已经获得了巨大的成功,也被广泛使用于工业界,例如谷歌将它用于图片搜索.亚马逊将它用于商品推荐

为什么引入激活函数? 如果不用激励函数(其实相当于激励函数是f(x) = x),在这种情况下你每一层输出都是上层输入的线性函数,很容易验证,无论你神经网络有多少层,输出都是输入的线性组合,与没有隐藏层效果相当,这种情况就是最原始的感知机(Perceptron)了. 正因为上面的原因,我们决定引入非线性函数作为激励函数,这样深层神经网络就有意义了(不再是输入的线性组合,可以逼近任意函数).最早的想法是sigmoid函数或者tanh函数,输出有界,很容易充当下一层输入(以及一些人的生物解释balab

https://blog.csdn.net/danyhgc/article/details/73850546 什么是激活函数 为什么要用 都有什么 sigmoid ,ReLU, softmax 的比较 如何选择 1. 什么是激活函数 如下图,在神经元中,输入的 inputs 通过加权,求和后,还被作用了一个函数,这个函数就是激活函数 Activation Function. 2. 为什么要用 如果不用激励函数,每一层输出都是上层输入的线性函数,无论神经网络有多少层,输出都是输入的线性组合.如果使

所谓激活函数,就是在神经网络的神经元上运行的函数,负责将神经元的输入映射到输出端.常见的激活函数包括Sigmoid.TanHyperbolic(tanh).ReLu. softplus以及softmax函数.这些函数有一个共同的特点那就是他们都是非线性的函数.那么我们为什么要在神经网络中引入非线性的激活函数呢?引用https://www.zhihu.com/question/29021768的解释就是: 如果不用激励函数(其实相当于激励函数是f(x) = x),在这种情况下你每一层输出都是上层输

1 神经网络概览( Neural Networks Overview ) 先来快速过一遍如何实现神经网络. 首先需要输入特征x,参数w和b,计算出z,然后用激活函数计算出a,在神经网络中我们要做多次这样的计算,反复计算z和a,然后用损失函数计算最后的a和y的差异. 可以把很多sigmoid单元堆叠起来构成一个神经网络.我们用上标方括号表示第几层,用上标圆括号表示第几个样本. 训练的时候通过反向传播来计算导数,先计算da,再计算dz,再到dw,db. 2 神经网络表示( Neural Networ

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作用. 因此,神经网络的参数也可以表示为:(W, b),其中W表示参数矩阵,b表示偏置项或截距项. 2.bias的计算方式? 神经网络结构中对偏置单元的计算处理方式有两种, 

 =================第3周 浅层神经网络=============== ===3..1  神经网络概览=== ===3.2  神经网络表示=== ===3.3  计算神经网络的输出=== 方括号代表层数.   ===3.4  多个例子中的向量化=== ===3.5  向量化实现的解释===  方括号值的是层数,括号代表样本编号.ppt中显示的,不同row代表某一层的hidden unit,不同列代表各个样本,挺形象的呀,有趣.   ===3.6  激活函数=== tanh几乎各方

第三周:浅层神经网络(Shallow neural networks) 3.1 神经网络概述(Neural Network Overview) 使用符号$ ^{[

前言 最近刚开始接触机器学习,记录下目前的一些理解,以及看到的一些好文章mark一下 1.MINST数据集 MNIST 数据集来自美国国家标准与技术研究所, National Institute of Standards and Technology (NIST). 训练集 (training set) 由来自 250 个人手写的数字构成, 其中 50% 是高中学生, 50% 来自人口普查局 (the Census Bureau) 的工作人员. 测试集(test set) 也是同样比例的手写数字

首先看一下卷积神经网络模型,如下图: 卷积神经网络(CNN)由输入层.卷积层.激活函数.池化层.全连接层组成,即INPUT-CONV-RELU-POOL-FC池化层:为了减少运算量和数据维度而设置的一种层. 代码如下: n_input = 784 # 28*28的灰度图 n_output = 10 # 完成一个10分类的操作 weights = { #'权重参数': tf.Variable(tf.高期([feature的H, feature的W, 当前feature连接的输入的深度, 最终想得到

1,自编码器简介 传统机器学习任务很大程度上依赖于好的特征工程,比如对数值型,日期时间型,种类型等特征的提取.特征工程往往是非常耗时耗力的,在图像,语音和视频中提取到有效的特征就更难了,工程师必须在这些领域有非常深入的理解,并且使用专业算法提取这些数据的特征.深度学习则可以解决人工难以提取有效特征的问题,它可以大大缓解机器学习模型对特征工程的依赖.深度学习在早期一度被认为是一种无监督的特征学习(Unsuperbised Feature Learning),模仿了人脑的对特征逐层抽象提取的过程.这

第三周:浅层神经网络(Shallow neural networks) 神经网络概述(Neural Network Overview) 本周你将学习如何实现一个神经网络.在我们深入学习具体技术之前,我希望快速的带你预览一下本周你将会学到的东西.如果在本节课中的某些细节你没有看懂你也不用担心,我们将在后面的几节课中深入讨论技术细节. 现在我们开始快速浏览一下如何实现神经网络.首先你需要输入特征 \(x​\),参数 \(w​\) 和 \(b​\),通过这些你就可以计算出 \(z​\),接下来使用 \

神经网络——最易懂最清晰的一篇文章 神经网络是一门重要的机器学习技术.它是目前最为火热的研究方向--深度学习的基础.学习神经网络不仅可以让你掌握一门强大的机器学习方法,同时也可以更好地帮助你理解深度学习技术. 本文以一种简单的,循序的方式讲解神经网络.适合对神经网络了解不多的同学.本文对阅读没有一定的前提要求,但是懂一些机器学习基础会更好地帮助理解本文. 神经网络是一种模拟人脑的神经网络以期能够实现类人工智能的机器学习技术.人脑中的神经网络是一个非常复杂的组织.成人的大脑中估计有1000亿个神经