neural networks学习笔记（二）

最新推荐文章于 2025-12-03 17:51:26 发布
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#神经网络 #bp算法

本文深入探讨了BP神经网络的工作原理，从概念入手逐步过渡到具体的数学推导，并详细解析了BP算法中的四个核心方程及Hadamard乘积等关键知识点。

继续看理论，补一下之前跳过的BP神经网络

How the backpropagation algorithm works

看了四分之一都在介绍概念和幺蛾子

Hadamard product
这里写图片描述

四个方程
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推导
这里写图片描述

BP过程：
这里写图片描述

Neural.Networks.with.R.epub
11-13
Uncover the power of artificial neural networks by implementing them through R code. About This Book Develop a strong background in neural networks with R, to implement them in your applications Build smart systems using the power of deep learning Real-world case studies to illustrate the power of neural network models Who This Book Is For This book is intended for anyone who has a statistical background with knowledge in R and wants to work with neural networks to get better results from complex data. If you are interested in artificial intelligence and deep learning and you want to level up, then this book is what you need! What You Will Learn Set up R packages for neural networks and deep learning Understand the core concepts of artificial neural networks Understand neurons, perceptrons, bias, weights, and activation functions Implement supervised and unsupervised machine learning in R for neural networks Predict and classify data automatically using neural networks Evaluate and fine-tune the models you build. In Detail Neural networks are one of the most fascinating machine learning models for solving complex computational problems efficiently. Neural networks are used to solve wide range of problems in different areas of AI and machine learning. This book explains the niche aspects of neural networking and provides you with foundation to get started with advanced topics. The book begins with neural network design using the neural net package, then you'll build a solid foundation knowledge of how a neural network learns from data, Table of Contents Chapter 1. Neural Network and Artificial Intelligence Concepts Chapter 2. Learning Process in Neural Networks Chapter 3. Deep Learning Using Multilayer Neural Networks Chapter 4. Perceptron Neural Network Modeling – Basic Models Chapter 5. Training and Visualizing a Neural Network in R Chapter 6. Recurrent and Convolutional Neural Networks Chapter 7. Use Cases of Neural Networks – Advanced Topics
神经网络(Neural Network)
wangprince2017
01-29 521
1 引言 机器学习(Machine Learning)有很多经典的算法，其中基于深度神经网络的深度学习算法目前最受追捧，主要是因为其因为击败李世石的阿尔法狗所用到的算法实际上就是基于神经网络的深度学习算法。本文先介绍基本的神经元，然后简单的感知机，扩展到多层神经网络，多层前馈神经网络，其他常见的神经网络，接着介绍基于深度神经网络的深度学习，纸上得来终觉浅，本文最后用python语言自己编写一个多层前馈神经网络。 2 神经元模型 这是生物大脑中的基本单元——神经...
Neural Network Design.pdf
11-28
Neural Network Design.pdfNeural Network Design.pdf
R语言高级算法之人工神经网络（Artificial Neural Network）
Claroja
02-15 7356
1.人工神经网络原理分析: 神经网络是一种运算模型,由大量的节点(或称神经元)和之间的相互连接构成,每个节点代表一种特定的输出函数,称为激励函数(activation function).每两个节点间的连接都代表一个对于通过该连接信号的加权值,称之为权重,这相当于人工神经网络的记忆.网络的输出则依网络连接方式/权重值和激励函数不同而不同. 2.在R语言中的应用 在人工神经网络（Artifici
循环神经网络(RNN, Recurrent Neural Networks)介绍
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我和我追逐的梦~~~
09-23 53万+
循环神经网络(RNN, Recurrent Neural Networks)介绍   这篇文章很多内容是参考：http://www.wildml.com/2015/09/recurrent-neural-networks-tutorial-part-1-introduction-to-rnns/，在这篇文章中，加入了一些新的内容与一些自己的理解。  循环神经网络(Recurrent Neural N
ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks 学习笔记
路&客的博客
09-04 418
ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks 学习笔记 Deep Convolutional Neural Network 深度卷积神经网络(DCNN); Abstract 概要 convolutional adj. 卷积的；回旋的；脑回的; high-resolution 高分辨率; state-of-the-art 最先进的; parameter 参数; neurons 神经元; layer 层; max-poolin
On Calibration of Modern Neural Networks论文笔记
yumiwawa19960506的博客
05-22 463
上图里面左面两张图固定宽度的情况下，不同深度的 resnet 以及固定深度的情况下，不同宽度的 resnet 的实验结果。可以看到，增加模型深度/宽度，可以降低模型的错误率，但是模型预测概率与准确率之间的偏差会增大。读这篇文章是因为在实验中发现会有一些错的很离谱的 bad case，模型预测概率还非常高，所以希望看看之前在这方面有什么研究。这篇论文发现一些比较新的模型虽然在性能上有所提升，但是模型预测概率与准确率之间的偏差远远大于最早期的模型，论文里分析了这种现象产生的可能原因，并且罗列了一些缓解方法。
论文《Revisiting Heterophily For Graph Neural Networks》笔记
bunny___的博客
07-17 1677
【ACM】作者从聚合后节点相似性的角度重新审视异配性，并定义了新的同质性度量方法。基于聚合相似度度量这一指标，作者提出了一种新的框架，称为自适应信道混合（Adaptive Channel Mixing，ACM），它通过自适应地利用聚合、多样化和身份信道来提取更丰富的局部信息，以对应不同的节点异配性情况。
Siamese Neural Networks 阅读笔记
Dreamcreationman的博客
12-09 533
Siamese Neural Networks 阅读笔记 文章题目：Siamese Neural Networks for One-shot Image Recognition 文章信息：Koch G, Zemel R, Salakhutdinov R. Siamese neural networks for one-shot image recognition[C]//ICML deep learning workshop. 2015, 2. 背景 最近在做一些Few-Shot Learning的一些
subgraph neural networks论文笔记
DoloresFinch的博客
08-01 1217
INFOGRAPH: UNSUPERVISED AND SEMI-SUPERVISED GRAPH-LEVEL REPRESENTATION LEARNING VIA MU- TUAL INFORMATION MAXIMIZATION Watch Your Step: Learning Node Embeddings via Graph Attention Watch Your Step: Learning Node Embeddings via Graph Attention 自动化选择网络表示学习的参.
精选资源
Introduction to Graph Neural Networks 脑图笔记 (MarginNote)
09-01
http://nlp.csai.tsinghua.edu.cn/~lzy/books/gnn_2020.html 这本书的脑图笔记，iPad 下载 MarginNote 查阅。
2019-[斯坦福]-Pre-training Graph Neural Networks-笔记-rrrr1
08-08
为了解决这些问题，"2019-[斯坦福]-Pre-training Graph Neural Networks-笔记-rrrr1"这篇文章提出了一种预训练方法，旨在提高GNNs的性能和泛化能力。 首先，文章对预训练GNNs的方法进行了分类，主要分为节点级别...
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qq_34832548的博客
10-08 737
通道注意力已经被证明在卷积神经网络中有着提高性能的巨大潜力。
Unnoticeable Backdoor Attacks on Graph Neural Networks总结笔记
llljoo的博客
06-17 856
Unnoticeable Backdoor Attacks on Graph Neural Networks的基本思想是通过攻击预算的约束生成触发器过程，增加后门攻击的隐蔽性，部署自适应触发器。
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03-20 573
第一课:神经网络和深度学习(Neural Networks and Deep Learning) 第三周：Shallow Neural Networks 测验, 10 个问题 本周课程笔记见：第三周：浅层神经网络(Shallow neural networks) ...
LVQ神经网络在人脸朝向识别中的应用实战
2504_94292266的博客
12-01 248
通过这次实战，我对LVQ网络有了更深的理解。相比传统的SVM方法，LVQ网络在保持高准确率的同时，具有更强的可解释性。数据预处理：光照、表情等因素的处理特征提取：尝试更先进的特征描述子参数调整：学习率、网络结构等超参数的优化不过这只是初步探索，未来可以尝试将深度学习的思路和传统神经网络结合起来，或许能取得更好的效果。希望这篇博文对你有所帮助，咱们下期见！
基于深度信念神经网络DBN的负荷预测
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abc991835105的博客
12-03 23
本文介绍了深度信念网络(DBN)在电力负荷预测中的应用。DBN是一种深度学习神经网络，通过受限玻尔兹曼机(RBM)堆叠构成，具有特征提取和非监督学习能力。文章详细阐述了DBN的基本原理、网络结构和训练过程，包括RBM的能量函数和激活概率计算。通过MATLAB实现了一个三隐含层的DBN模型，采用2600组数据进行训练，结果显示DBN能有效处理大输入数据并自动降维。最后指出DBN的优点是能处理大数据并自动降维，但拟合能力较弱，建议与极限学习机等网络结合以提升性能。
多模态量子神经网络：融合、架构与前沿进展
andeyeluguo的博客
11-29 93
MQNNs的核心思想在于，利用量子系统的高维希尔伯特空间和强大的表示能力，对来自不同模态的经典数据进行编码、处理和融合，从而有望在特征提取效率、模型泛化能力和计算复杂度等方面超越纯经典的多模态模型 \cite{qu2023qnmf}。他们将来自不同物理平台（如超导和离子阱）的量子设备的表征数据（如校准参数、噪声谱）视为不同的“模态”，并使用一个专门设计的MQNN来学习一个统一的、平台无关的设备指纹。鉴于当前量子硬件的局限性（如量子比特数少、相干时间短），完全在量子电路上实现复杂的多模态处理尚不现实。
【模式识别与机器学习（12）】神经网络与深度学习教程-第一部分：核心原理
hiliang521的博客
12-02 714
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机器学习笔记与课后作业解析
- 神经网络（Neural Networks） - 集成学习（Ensemble Learning） - 聚类算法（如K-Means, DBSCAN） ### 机器学习实践知识 #### 1. 数据预处理 在实际应用机器学习算法之前，需要对数据进行预处理，这包括数据清洗...
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