主要内容： 一、dropout正则化的思想 二、dropout算法流程 三、dropout的优缺点 一、dropout正则化的思想 在神经网络中，dropout是一种“玄学”的正则化方法，以减少过拟合的现象。它的主要思想就是：在训练神经网络的每一轮迭代中，随机地关闭一些神经元，以此降低神经网络的复杂 ...
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2019-01-10 22:59:11
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回归是对一个或多个自变量和因变量之间的关系进行建模，求解的一种统计方法，更多关于回归的内容将在后续总结。本博主要总结如何利用激活函数中Sigmoid函数和梯度下降算法实现Logistic回归分类器对数据进行分类 1. Sigmoid函数 激活函数是对神经网络中某一部分神经元的非线性运算，使得神经网络 ...
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2019-01-10 15:31:23
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一、引言 神经网络不是具体的算法，而是一种模型构造的思路或者方式，BP神经网络是通过线性分类器后面直接跟随激励神经元，然后前后收尾相连接形成网络的方式。每一个神经元节点的输入都来自于上一层的每个神经元的输出，这种方式叫做“全连接”。当然BP神经网络也可以不是全连接的，后面会讲到。 全连接的好处在于从 ...
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2019-01-10 13:10:52
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人工神经网络 什么是人工神经网络？ 我们先从他的结构谈起 说明： 通常一个神经网络由一个input layer，多个hidden layer和一个output layer构成。图中圆圈可以视为一个神经元（又可以称为感知器）设计神经网络的重要工作是设计hidden layer，及神经元之间的权重添加少 ...
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2019-01-09 11:45:04
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神经网络 隐含层节点数的设置】如何设置神经网络隐藏层 的神经元个数 置顶 2017年10月24日 14:25:07 开心果汁 阅读数：12968 神经网络 隐含层节点数的设置】如何设置神经网络隐藏层 的神经元个数 置顶 2017年10月24日 14:25:07 开心果汁 阅读数：12968 神经网络 ...
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2019-01-06 13:36:30
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是否需要头部和眼睛运动信息来辨别从视觉运动信息出发的运动方向是有争议的。 我们提出了一种基于主动凝视和视网膜流动的新的转向理论，它表明未来的路径可以使用视觉皮层神经元的已知特性进行判断，而无需恢复当前的航向或整合视网膜外信号。 该理论与先进驾驶教学中提出的凝视采样行为一致。 在具有稳定凝视的地平面上 ...
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2018-12-27 22:54:51
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一、RNN 全称为Recurrent Neural Network,意为循环神经网络，用于处理序列数据。 序列数据是指在不同时间点上收集到的数据，反映了某一事物、现象等随时间的变化状态或程度。即数据之间有联系。 RNN的特点：1，,层间神经元也有连接（主要为隐层）；2，共享参数 其结构如上图所示，数 ...
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2018-12-27 21:22:57
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一、基础概念 1.偏置 除了权重，另一个线性组件应用于输入，称为偏置。它被添加到输入的权重乘法的结果中。这种偏置主要是为了改变权重的范围。在添加偏置后，结果看起来像a*W1+偏置。这是输入变换的最后一个线性分量。 2.神经元 神经网络中的神经元接收一个输入，处理它并产生一个输出，输出被发送到其他神经 ...
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2018-12-27 18:56:30
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两种方法： 1.class定义 程序如下： 定义了两层神经元，命名分别为hidden和out，激活函数是在前向传递里的F模块里的一个子函数。 2，使用torch.nn中的Sequential定义神经元 这里使用的激活函数是torch.nn中的一个Relu类。 另种神经网络构建方法的运行结果为： ...
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2018-12-26 11:49:25
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Tensorflow如何搭建神经网络 1.基本概念 基于Tensorflow的神经网络：用张量表示数据，用计算图搭建神经网络，用会话执行计算图，优化线上的权重(参数),得到模型 张量：张量就是多维数据list，用阶来表示张量的维度 0阶张量称作标量，表示一个单独的数。 S = 123 1阶张量称为向 ...
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2018-12-24 16:36:21
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