双层神经网络模型

深度学习正反向传播详解
最新推荐文章于 2025-10-28 23:15:17 发布
原创 最新推荐文章于 2025-10-28 23:15:17 发布 · 1.7k 阅读 · 3 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
文章标签：

#神经网络

本文详细解析了深度学习中正向传播算法与反向传播算法的工作原理。正向传播部分介绍了通过sigmoid激活函数计算预测值，并使用L2损失函数评估模型误差。反向传播部分则展示了如何利用梯度下降法优化网络权重，实现模型参数的迭代更新。
部署运行你感兴趣的模型镜像

在这里插入图片描述
第8到12行为正向传播算法，输出一个损失函数。
（其中h为sigmod激活函数,第11行为L2损失函数）
第14到20行为反向传播算法，使用梯度下降法对权值进行优化。

注：常见的几种Activation Functions
在这里插入图片描述

您可能感兴趣的与本文相关的镜像

Stable-Diffusion-3.5

Stable-Diffusion-3.5

图片生成
Stable-Diffusion

Stable Diffusion 3.5 (SD 3.5) 是由 Stability AI 推出的新一代文本到图像生成模型，相比 3.0 版本，它提升了图像质量、运行速度和硬件效率

Tompul
关注
两层的神经网络的代码实例
12-20
针对神经网络对加法进行计算，让机器理解加法的意义所在
BP神经网络，BP训练模型，二层网络
05-07
本软件是一个使用BP神经网络为制作模型，构建的一个二层网络学习模型，其中输入维数为2，隐层单元数为2，输出为1，模拟了与或门的学习过程。作者通过制作，使得网络最佳效果能在400次左右能收敛，使用者可以通过多次运行来观察效果。
二、一个简单的两层神经网络的实现
zcsdn1996的博客
03-16 2583
目录 一、numpy实现 二、pytorch实现 1、手动求导 2、自动求导 三、torch.nn+torch.optim实现实现 1、torch.nn实现自动求导 2、optim选择并执行各种优化方法 3、继承torch.nn.Module类封装模型 四、模型优化效果差原因 一、numpy实现 用numpy写两层神经网络：一个全连接层，一个relu激活函数，没有bias，用x预测y，使用L2 Loss。意味着只有一个隐藏层。 ℎ=????1????+????1h=W1X+B1
大白话解读神经网络 —— 从原理到应用，10 分钟搞懂 AI 大模型的 “地基”
2502_90212264的博客
10-28 902
神经网络：从人脑到AI的核心逻辑 神经网络是一种模拟人脑神经元连接的计算模型，通过输入层、隐藏层和输出层处理信息。核心优势在于自主学习，无需人工编写规则，能处理传统编程难以解决的复杂问题（如图片识别、语音识别）。其工作原理分为四步：数据预处理（转化为数字信号）、前向传播（信息逐层加工）、计算损失（评估预测误差）、反向传播（调整权重优化模型）。 应用场景广泛，如短视频推荐（分析用户行为）、人脸识别（卷积神经网络）、语音助手（RNN/Transformer模型）及ChatGPT等大语言模型。
两层神经网络的实现（cs231n作业）
jojosansy的博客
03-19 1678
两层神经网络是一种浅层神经网络，由输入层、隐藏层和输出层组成。输入层接受输入数据，隐藏层通过对输入进行加权和激活函数处理来产生新的特征表示，输出层对隐藏层的输出进行加权和激活函数处理来得到最终的输出结果。在两层神经网络中，隐藏层是起到关键作用的。它通过学习数据中的特征来对输入数据进行非线性转换。隐藏层中的每个神经元都有一组权重，这些权重用于将输入数据映射到隐藏层中。隐藏层中的每个神经元都使用激活函数来处理加权输入，并将其传递到下一层。常见的激活函数包括sigmoid函数、ReLU函数和tanh函数等。
给出一个生活中的最简单的两层神经网的实际例子
mark_to_win的专栏
09-04 344
马克-to-win @ 马克java社区：防盗版实名手机尾号：73203。下面我们给出一个生活中的最简单的两层神经网的实际例子。比如，在我们的心目当中，只要有游泳池这种设施的房子就属于高档住宅。先进行一个初步判断，高还是低？ 最后才进行最终的价格判断，所以这样就有了两层神经网络。先看是高档还是低档住宅，之后高档住宅的价格偏移和低档住宅的价格偏移是完全不一样的。马克-to-win @ 马克java社...
双层神经网络模型及BP算法训练实践
weixin_42593130的博客
07-31 998
双层神经网络，也称为浅层神经网络，由输入层、隐藏层和输出层组成。每个层包含多个神经元，神经元之间通过权重相连。隐藏层的引入是处理非线性问题的关键，而双层网络由于结构相对简单，在解决一些基础机器学习任务中表现良好。在神经网络中，误差函数（也称为损失函数或代价函数）是衡量网络预测值与真实值之间差异的一个指标。它的主要作用是提供一个可优化的目标，使得神经网络通过训练可以最小化这个目标函数值，从而提高网络的预测准确性。误差函数通常是所有训练样本预测误差的某种统计度量，例如平方和误差或者交叉熵误差。
基于双层神经网络模型预测全球空气质量变化
11-30
内容概要：本文构建了一个双层神经网络模型，用于评估地球空气健康状况。模型使用了优化后的粒子群算法（PSO）来训练神经网络，形成局部网络和全局网络两个层级。局部网络负责特定国家的空气污染指数（AQI）预测，而...
基于双层异构深度神经网络模型的人脸识别关键技术研究.pdf
09-23
本文研究的重点，即双层异构深度神经网络模型，旨在解决传统人脸识别技术在处理光照变化、面部姿态多变、表情复杂以及模式多样性等问题时所面临的挑战。所谓双层结构，可以理解为将不同的深度神经网络模型（如CNN和...
基于Python的LSTM-mahjong双层神经网络预测听牌情况设计源码
最新发布
11-05
基于LSTM的双层神经网络模型，能够有效整合各种牌型信息和历史数据，通过学习大量的牌谱数据，提炼出听牌时的特征，从而预测出对手的听牌可能性。 项目源码中包含的多个文件展现了这一系统的构成与细节。其中，文本...
two_layers_BP.rar_BP_matlab 双层网络_双层BP_双层神经网络_双层网络
07-15
在本资料中，"two_layers_BP.rar_BP_matlab 双层网络_双层BP_双层神经网络_双层网络" 提供了使用MATLAB实现的双层BP神经网络的代码，旨在帮助学习者理解和应用这一模型。 BP（Backpropagation）算法是训练多层神经...
training_net.rar_双层神经网络
09-24
双层神经网络是一种基本的人工神经网络模型，通常由输入层、隐藏层和输出层构成。在本案例中，"training_net.rar_双层神经网络" 提供了一个用于模式识别的双层反向传播（BP）神经网络模型。BP神经网络是深度学习中的...
使用自动梯度搭建一个二层结构的神经网络模型
niexinyu0026的博客
11-23 512
使用自动梯度搭建一个二层结构的神经网络模型1 torch.autograd 和 Variable 前面已经搭建了一个简易神经网络模型，接下来使用自动梯度搭建一个二层结构的神经网络模型。 1 torch.autograd 和 Variable 通过使用 torch.autograd（主要功能是完成神经网络后向传播中的链式求导） 包，可以使模型参数自动计算在优化过程中需要用到的梯度值，在很大程度上帮助降低了实现后向传播代码的复杂度。 实现自动梯度功能的过程大致为：先通过输入的 Tensor 数据类型的变量在神经
两层及N层全连接神经网络模型原理
三木小君子
12-03 2878
深度学习是学习样本数据的内在规律和表示层次，在学习过程中获得的信息对诸如文字，图像和声音等数据的解释有很大的帮助。全连接神经网络（MLP）便是基础的网络类型的之一，充分体现深度学习方法相比于传统机器学习算法的特点，即大数据驱动、公式推导、自我迭代更新、黑匣子训练等。本文将对MLP从两层及以上对其分析和解释。
分层的网络模型
TCP/IP
02-09 3739
前面的一篇文章简要说了一下linux网卡的ip地址结构，可是写完之后觉得说的不够彻底，我一般写文章喜欢从大的方面着手而不喜欢钻到细节中，因为细节往往容易把握，而大体的设计往往对于我们这些学习的人是不可见的，比如linux内核代码够细节了吧，我们每个人都可以拥有都可以阅读，但是linux内核设计背后的思想我们却不得而知，因此我往往独好几遍代码然后做好几个实验，意在发掘作者为什么这么设计代码，发现代码
【PyTorch实战】一、双层神经网络的示例
xiangduixuexi的博客
06-12 976
6个步骤了解搭建神经网络的代码。
基于MNIST数据集实现2层CNN神经网络案例实战-大数据ML样本集案例实战
weixin_34220834的博客
12-09 325
版权声明：本套技术专栏是作者（秦凯新）平时工作的总结和升华，通过从真实商业环境抽取案例进行总结和分享，并给出商业应用的调优建议和集群环境容量规划等内容，请持续关注本套博客。QQ邮箱地址：1120746959@qq.com，如有任何学术交流，可随时联系。 1 神经网络基本结构定义 28*28=784个像素点，第一层神经元256，第二层神经元128 2 基本神经网络构建 变量初始化 im...
简单双层神经网络的实现
weixin_45091328的博客
04-05 380
使用Numpy实现 import torch import numpy as np N,D_in,H,D_out=64,1000,100,10 #随机创建一些训练数据 x=np.random.randn(N,D_in) y=np.random.randn(N,D_out) w1=np.random.randn(D_in,H) w2=np.random.randn(H,D_out) learnin...
DL之DNN：自定义2层神经网络TwoLayerNet模型(封装为层级结构)利用MNIST数据集进行训练、GC对比
热门推荐
头部AI社区如有邀博主AI主题演讲请私信—心比天高，仗剑走天涯，保持热爱，奔赴向梦想！低调，专注，谦虚，自律，反思，成长，还算比较正能量的博主，公益免费传播…内心特别想在AI界做出一些可以推进历史进程影响力的技术(兴趣使然，有点小情怀，也有点使命感呀
04-01 1万+
DL之DNN：自定义2层神经网络TwoLayerNet模型(封装为层级结构)利用MNIST数据集进行训练、GC对比 导读 神经网络算法封装为层级结构的作用。在神经网络算法中，通过将神经网络的组成元素实现为层，可以高效地计算梯度（反向传播法）。通过比较数值微分和误差反向传播法的结果，可以确认误差反向传播法的实现是否正确（梯度确认）。 目录 输出结果 设计思...
双层神经网络实现红蓝点分类准确率达96%
通过这一过程，学生不仅能够理解双层神经网络的结构和工作原理，而且能够体会到如何利用神经网络解决实际问题，并且学会通过参数的调整和模型的优化达到预期的效果。这个过程涵盖了机器学习与深度学习中的许多核心...
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
表情包 代码片
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值