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, 

[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

variable-precision SWAR算法:计算Hamming Weight 转自我的Github 最近看书看到了一个计算Hamming Weight的算法,觉得挺巧妙的,纪录一下. Hamming Weight,即汉明重量,指的是一个位数组中非0二进制位的数量. 对于这个问题,最直观的算法就是遍历二进制位,时间复杂度是O(n),每次需要遍历n个位.另外一个算法是查表,用一个数组记录下一定位数每个数值的汉明重量如:数组hwTable=[0, 1, 1, 2]纪录了0, 1, 2, 3的汉

欢迎转载,转载请注明:本文出自Bin的专栏blog.csdn.net/xbinworld. 技术交流QQ群:433250724,欢迎对算法.技术感兴趣的同学加入. 神经网络,或者深度学习算法的参数初始化是一个很重要的方面,传统的初始化方法从高斯分布中随机初始化参数.甚至直接全初始化为1或者0.这样的方法暴力直接,但是往往效果一般.本篇文章的叙述来源于一个国外的讨论帖子[1],下面就自己的理解阐述一下. 首先我们来思考一下,为什么在神经网络算法(为了简化问题,我们以最基本的DNN来思考)中,参数的

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在这篇文章中,会实现一个BP(backpropagation)算法,并将之应用到手写的阿拉伯数字(0-9)的自动识别上. 训练数据集(training set)如下:一共有5000个训练实例(training instance),每个训练实例是一个400维特征的列向量(20*20 pixel image).用 X 矩阵表示整个训练集,则 X 是一个 5000*400 (5000行 400列)的矩阵 另外,还有一个5000*1的列向量 y ,用来标记训练数据集的结果.比如,第一个训练实例对应的输出

TensorFlow 官方文档:https://www.tensorflow.org/api_guides/python/math_ops # Arithmetic Operators import tensorflow as tf # 用 tf.session.run() 里 feed_dict 参数设置占位 tensor, 如果传入 feed_dict的数据与 tensor 类型不符,就无法被正确处理 x = tf.placeholder(tf.string) y = tf.placehol

一.前述 本文分享一篇基于数据集cifa10的经典模型架构和代码. 二.代码 import tensorflow as tf import numpy as np import math import time from tutorials.image.cifar10 import cifar10 from tutorials.image.cifar10 import cifar10_input # 本节使用的数据集是CIFAR-10,这是一个经典的数据集,包含60000张32*32的彩色图像,

全连接神经网络(Fully connected neural network)处理图像最大的问题在于全连接层的参数太多.参数增多除了导致计算速度减慢,还很容易导致过拟合问题.所以需要一个更合理的神经网络结构来有效地减少神经网络中参数的数目.而卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)可以做到. 1. 卷积神经网络构成 图 1:卷积神经网络 输入层 整个网络的输入,一般代表了一张图片的像素矩阵.图 1中最左侧三维矩阵代表一张输入的图片,三维矩阵的长.宽代表了图

前面我们曾有篇文章中提到过关于用tensorflow训练手写2828像素点的数字的识别,在那篇文章中我们把手写数字图像直接碾压成了一个784列的数据进行识别,但实际上,这个图像是2828长宽结构的,我们这次使用CNN卷积神经网络来进行识别. 卷积神经网络我的理解是部分模仿了人眼的功能. 我们在看一个图像时不是一个像素点一个像素点去分辨的,我们的眼睛天然地具有大局观,我们看到某个图像时自动地会把其中的细节部分给聚合起来进行识别,相反,如果我们用个放大镜看到其中的各个像素点时反而不知道这是啥东西了.

符号编程 在之前的文章,我们介绍了NDArray模块,它是MXNet中处理数据的核心模块,我们可以使用NDArray完成非常丰富的数学运算.实际上,我们完全可以使用NDArray来定义神经网络,这种方式我们称它为命令式的编程风格,它的优点是编写简单直接,方便调试.像下面我们就定义了一个两层的神经网络,它包含了一个全连接层,和一个relu的激活层. import mxnet as mx import mxnet.ndarray as nd def net(X, w, b): z = nd.Full

反向传播算法是大多数神经网络的基础,我们应该多花点时间掌握它. 还有一些技术能够帮助我们改进反向传播算法,从而改进神经网络的学习方式,包括: 选取更好的代价函数 正则化方法 初始化权重的方法 如何选择网络的超参 Cost Function 这里来看一个非常简单的神经元,我们输入1,期望它输出0. 我们看看 Gradient Descent 是如何帮助我们学习 Weights 和 Biases 的. Round 1 我们的初始值如下: $$ Weight = 0.6 \ Bias = 0.9 \

Artificial Neuron 人工神经元有: Perceptrons(感知机) Sigmoid Perceptron 感知机input是多个二进制,output是一个二进制. graph LR x1((x1))-->B((perceptron)) x2((x2))-->B x3((x3))-->B B-->output((output)) 感知机规则 \[output= \begin{cases} 0& \text{if } \sum_{j}w_{j}x_{j}\le

参考https://github.com/chenyuntc/pytorch-book/tree/v1.0 希望大家直接到上面的网址去查看代码,下面是本人的笔记 本章介绍的nn模块是构建与autograd之上的神经网络模块 除了nn外还会介绍神经网络中常用的工具,比如优化器optim.初始化init等 1.nn.Module torch的核心数据结构是Module,它是一个抽象的概念,既可以表示神经网络中的某个层,也可以表示一个包含很多层的神经网络 在实际使用中,最常见的做法是继承nn.Modu

卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CNN)是一种前馈神经网络,它的人工神经元可以响应一部分覆盖范围内的周围单元,对于大型图像处理有出色表现.与普通神经网络非常相似,它们都由具有可学习的权重和偏置常量(biases)的神经元组成.每个神经元都接收一些输入,并做一些点积计算,输出是每个分类的分数,普通神经网络里的一些计算技巧到这里依旧适用. 卷积神经网络通常包含以下几种层: 卷积层(Convolutional layer),卷积神经网路中每层卷积层由若干卷积单

3.0 A Neural Network Example 载入数据: from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data mnist = input_data.read_data_sets("MNIST_data/", one_hot=True) ont_hot:将数据集的标签转换为ont-hot编码, i.e. “4”:[0, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 0]. 3.1 Setting things

作者:wuliytTaotao 出处:https://www.cnblogs.com/wuliytTaotao/ 本作品采用知识共享署名-非商业性使用-相同方式共享 4.0 国际许可协议进行许可,欢迎转载,但未经作者同意必须保留此段声明,且在文章页面明显位置给出原文连接.         原文地址: https://www.cnblogs.com/wuliytTaotao/p/9488045.html     -------------------------------------------

语言:c++ 环境:windows 训练内容:根据从steam中爬取的数据经过文本分析制作的向量以及标签 使用相关:无 解释: 就是一个BP神经网络,借鉴参考了一些博客的解释和代码,具体哪些忘了,给出其中一个: http://blog.csdn.net/zhongkejingwang/article/details/44514073 代码: #include <iostream> #include <cstring> #include <cmath> #include

卷积神经网络基础 本节我们介绍卷积神经网络的基础概念,主要是卷积层和池化层,并解释填充.步幅.输入通道和输出通道的含义.   二维卷积层 本节介绍的是最常见的二维卷积层,常用于处理图像数据.   二维互相关运算 二维互相关(cross-correlation)运算的输入是一个二维输入数组和一个二维核(kernel)数组,输出也是一个二维数组,其中核数组通常称为卷积核或过滤器(filter).卷积核的尺寸通常小于输入数组,卷积核在输入数组上滑动,在每个位置上,卷积核与该位置处的输入子数组按元素相乘

卷积神经网络基础 本节我们介绍卷积神经网络的基础概念,主要是卷积层和池化层,并解释填充.步幅.输入通道和输出通道的含义. 二维卷积层 本节介绍的是最常见的二维卷积层,常用于处理图像数据. 二维互相关运算 二维互相关(cross-correlation)运算的输入是一个二维输入数组和一个二维核(kernel)数组,输出也是一个二维数组,其中核数组通常称为卷积核或过滤器(filter).卷积核的尺寸通常小于输入数组,卷积核在输入数组上滑动,在每个位置上,卷积核与该位置处的输入子数组按元素相乘并求和,