《神经网络与深度学习》-前馈神经网络

最新推荐文章于 2025-05-05 10:55:50 发布
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#神经网络 #深度学习 #人工智能

博客围绕人工智能展开，着重提及神经网络和深度学习。神经网络是人工智能的重要基础，深度学习则是推动人工智能发展的关键技术，二者在人工智能领域发挥着重要作用。

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PyTorch深度学习实战（1）——神经网络与模型训练过程详解
盼小辉丶的博客
05-28 9万+
在本节中，我们将了解传统机器学习与人工神经网络间的差异，并了解如何在实现前向传播之前连接网络的各个层，以计算与网络当前权重对应的损失值；实现反向传播以优化权重达到最小化损失值的目标。并将实现网络的所有关键组成——前向传播、激活函数、损失函数、链式法则和梯度下降，从零开始构建并训练了一个简单的神经网络。
《神经网络与深度学习》-无监督学习
Passenger_zhang的博客
07-19 6294
无监督学习1. 无监督特征学习1.1 主成分分析1.2 稀疏编码1.2.1 训练方法1.2.2 稀疏编码的优点1.3 自编码器1.4 稀疏自编码器1.5 堆叠自编码器1.6 降噪自编码器2. 概率密度估计2.1 参数密度估计2.1.1 正太分布2.1.2 多项分布2.2 非参数密度估计2.2.1 直方图法2.2.2 核方法2.2.3 K近邻方法   无监督学习（Unsupervised Learning，UL）是指从无标签的数据中学习出有用的模式，无监督学习算法一般直接从原始数据中学习，不需要标签。若监督学
1- 深度学习之神经网络核心原理与算法-前馈神经网络
weixin_33794672的博客
04-03 2721
前馈神经网络 Feedforward Neural Network 网络结构(一般分两种) Back Propagation Networks - 反向传播网络 RBF networks - 径向基函数神经网络 BP网络是所有的神经网络中结构最为简单的一种网络。 一般我们习惯把网络画成左边输入右边输出层的...
深度学习之BP神经网络
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张洁的笔记
01-03 1万+
深度学习之BP神经网络BP（Back Propagation）网络是1986年由Rumelhart和McCelland为首的科学家小组提出，是一种按误差逆传播算法训练的多层前馈网络。它的学习规则是使用最速下降法，通过反向传播来不断调整网络的权值和阈值，使网络的误差平方和最小。BP神经网络模型拓扑结构包括输入层（input）、隐层(hide layer)和输出层(output layer)。BP神经元
水很深的深度学习--前馈神经网络
kezhang_30的博客
11-23 1256
前馈神经网络一、神经元(M-P)模型网络结构二、感知器、多层感知器单层感知器多层感知器三、BP算法四、前馈神经网络 一、神经元(M-P)模型 1943 年，美国神经生理学家沃伦·麦卡洛克( Warren McCulloch ) 和数学家沃尔特 ·皮茨(Walter Pitts )对生物神经元进行建模，首次提出了一种形式神经元模型，并命名为McCulloch-Pitts模型，即后来广为人知的M-P模型。 在M-P模型中，神经元接受其他n个神经元的输入信号(0或1)，这些输入信号经过权重加权并求和，将求和结果与
深度学习（前馈神经网络）
jxlgssl的博客
04-22 577
前馈神经网络_哔哩哔哩_bilibili所有学习来自于b站视频 前馈神经网络_哔哩哔哩_bilibili 可以想成是负反馈
【深度学习】深度前馈神经网络
大雨的博客
12-14 1069
深度前馈神经网络（Deep Feedforward Neural Network），也被称为前馈神经网络或多层感知器（Multilayer Perceptron，MLP），是深度学习领域中最基本和最经典的模型之一
神经网络与深度学习-课后习题
using namespace 数学工具构造器;
02-22 3794
文章目录2 机器学习概述习题2-1 分析为什么平方损失函数不适用于分类问题．习题2-2 线性回归的权重习题2-3 XXTXX^TXXT的秩2-4 结构风险最小化 最小二乘估计 岭回归2-5 最大似然估计与最小二乘估计在标签服从高斯分布时等价2.6 最大似然估计与最大后验估计2.9 欠拟合→高偏差，过拟合→高方差2.11 N-gram3 线性模型多分类Logistic RegressionSoftmax Regression感知机支持向量机y⋅y^y\cdot \hat{y}y⋅y^​ 形式的损失函数LR S
神经网络与深度学习-9- 网络结构 -PyTorch
4AM_明朝百晓生
11-10 1531
1： 常见网络结构 2： 前馈神经网络 3： 反向传播算法 4： Softmax 分类例子
神经网络与深度学习-1
最新发布
qq_62331491的博客
05-05 1339
利用数理统计中回归分析，来确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法。公式为给定损失函数为找到使得J最小的即可。若令J对的偏导=0，则有。
人工智能-深度学习-前馈神经网络
08-31
前馈神经网络（全连接神经网络、多层感知器） 各神经元分别属于不同的层，层内无连接。 相邻两层之间的神经元全部两两连接。 整个网络中无反馈，信号从输入层向输出层单向传播，可用一个有向无环图表示。 矩阵微...
深度学习-前馈全连接神经网络（鸢尾花）
05-09
### 深度学习-前馈全连接神经网络（鸢尾花） #### 一、概述 本文档将详细介绍如何在Windows环境下安装TensorFlow，并通过一个经典的案例——鸢尾花（Iris）数据集来实现一个前馈全连接神经网络。在进行深度学习...
神经网络与深度学习3小时PPT-邱锡鹏
11-25
"神经网络与深度学习" 本资源摘要信息涵盖了神经网络与深度学习的基础概念、机器学习、神经网络类型、优化方法、泛化错误、PAC学习理论等方面的知识点。 机器学习概述 机器学习是人工智能的一个分支，旨在让机器...
神经网络与深度学习_神经网络与深度学习_深度学习_
10-02
1. **基础概念**：介绍神经网络的基本构成，如前馈神经网络（FFN）、反向传播算法、梯度下降等，以及深度学习的基础知识，如卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）和长短时记忆网络（LSTM）。 2. **激活函数**...
精品推荐-《神经网络与深度学习》完整版课件-211页.pptx
12-02
接下来，课程深入到基础网络模型，这是深度学习的核心内容，包括前馈神经网络、卷积神经网络和循环神经网络，这些都是构建深度学习模型不可或缺的元素。此外，课程还详细阐述了网络优化与正则化技术，帮助理解如何...
《神经网络与深度学习》-概率图模型
Passenger_zhang的博客
08-14 2521
概率图模型1. 模型的表示1.1 有向图模型1.2 常见的有向图模型1.3 无向图模型1.4 无向图模型的概率分解1.5 常见的无向图模型1.5 有向图和无向图之间的转换2. 学习2.1 不含隐变量的参数估计2.2 含隐变量的参数估计3. 推断3.1 精确推断3.2 近似推断4. 变分推断5. 基于采样法的近似推断5.1 采样法5.2 拒绝采样5.3 重要性采样5.4 马尔科夫链蒙特卡罗方法    1. 模型的表示    1.1 有向图模型    1.2 常见的有向图模型    1.3 无向图模型    1
《神经网络与深度学习》-注意力机制与外部记忆
Passenger_zhang的博客
07-11 1835
注意力机制与外部记忆1. 认知神经学中的注意力2. 注意力机制2.1 注意力机制的变体2.1.1 硬性注意力2.1.2 键值对注意力2.1.3 多头注意力2.1.4 结构化注意力2.1.5 指针网络3. 自注意力模型4. 人脑中的记忆5. 记忆增强神经网络6. 基于神经动力学的联想记忆   前馈网络和循环网络拟合能力很强，但由于优化算法和计算能力的限制，实践中难以达到通用近似的能力。处理复杂任务时，计算机的计算能力仍是限制神经网络发展的瓶颈。   为减少计算复杂度，借鉴生物神经网络的机制，引入了局部连接、权
《神经网络与深度学习》-深度生成模型
Passenger_zhang的博客
08-31 1665
深度生成模型1. 概率生成模型1.1 密度估计1.2 生成样本1.3 应用于监督学习2. 变分自编码器2.1 含隐变量的生成模型2.2 推断网络2.2.1 推断网络的目标2.3 生成网络2.4 模型汇总2.5 再参数化2.6 训练3. 生成对抗网络3.1 显式密度模型和隐式密度模型3.2 网络分解3.3 训练3.4 一个生成对抗网络的具体实现：DCGAN3.5 模型分析3.6 改进模型   概率生成模型（Probabilistic Generative Model）简称生成模型，指一系列用于随机生成可观测数
《神经网络与深度学习》-网络优化和正则化
Passenger_zhang的博客
07-05 1382
网络优化与正则化1. 网络优化1.1 网络优化的难点1.1.1 网络结构的多样性1.1.2 高维变量的非凸优化2. 优化算法2.1 小批量梯度下降2.2 批量大小选择2.3 学习率调整2.3.1 学习率衰减2.3.2 学习率预热2.3.3 周期性学习率调整2.3.4 AdaGrad算法2.3.5 RMSprop算法2.3.6 AdaDelta算法2.4 梯度估计修正2.4.1 动量法2.4.2 Nesterov 加速梯度2.4.3 Adam 算法2.4.4 梯度截断2.5 优化算法总结3. 参数初始化3.1
深度学习入门：前馈神经网络原理与实现
"该资源是一篇关于前馈神经网络的深度学习教程，主要涵盖了神经网络的核心原理和算法，特别关注前馈神经网络的结构、功能以及实现。文章以7165字和85张图的形式详细阐述了相关概念，并通过Python代码示例解释了网络...
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