双层神经网络模型

最新推荐文章于 2025-03-18 13:52:42 发布

Tompul

最新推荐文章于 2025-03-18 13:52:42 发布

阅读量1.6k

点赞数

文章标签：神经网络

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/Tompul/article/details/105030364

版权

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。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

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

确定要放弃本次机会？

福利倒计时

: :

立减 ¥

普通VIP年卡可用

立即使用

Tompul

关注关注

0
点赞
踩
3

收藏

觉得还不错? 一键收藏
0
评论
分享

复制链接

分享到 QQ

分享到新浪微博

扫一扫
举报

举报

仅250行！---想让神经网络的学习过程“看得见“？ ——双层神经网络可视化训练实战指南

fake_ss198的博客

01-27

1025

--手把手教你用Java实现两层神经网络的可视化训练系统 --由代码到图形：用200行Java揭示神经网络的非线性分类能力

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，而全局网络则链接各个节点，模拟不同国家之间的相互影响。验证结果显示模型能够有效地进行长期预测，并识别关键节点和关系的变化，提供决策支持。适合人群：环境科学与机器学习领域的研究者、数据科学家、政策制定者。使用场景及目标：① 使用模型预测未来几年各国的空气质量情况；② 为政府和企业提供环境保护的决策依据；③ 评估和预警全球性的环境污染趋势。其他说明：模型的设计采用了自主反馈机制，可以利用少量初始数据进行长时间的预测。但需要注意的是，由于训练数据有限，模型对输入的小幅波动可能较为敏感。

参与评论您还未登录，请先登录后发表或查看评论

终于有人总结了神经网络模型！

最新发布

Java癫疯的博客

03-18

563

全连接神经网络为深度学习的主流架构，包含输入、隐藏和输出三层。每层神经元与前一层所有神经元直接连接。连接信号经权重加权、加偏置后，通过非线性激活函数处理，通过非线性函数的级联，将输入映射到输出空间。

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

二、一个简单的两层神经网络的实现

zcsdn1996的博客

03-16

2455

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

两层神经网络的实现（cs231n作业）

jojosansy的博客

03-19

1498

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

313

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...

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

472

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

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...

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...

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。

两层神经网络全连接层

07-24

cs231n作业，我们已经完成了一个两层的全连接神经网络的设计，但是有些简单，并且还没有模块化，因为那里的损失函数和梯度我们是用一个函数来计算出来的。因此，我们希望可以设计更复杂的网络，以便于我们可以完成不同类型层的设计，然后将它们集成到不同结构的模型中

两层及N层全连接神经网络模型原理

三木小君子

12-03

2579

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

3709

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

929

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

284

简单双层神经网络的实现

weixin_45091328的博客

04-05

358

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...