西瓜书学习——第五章神经网络

西瓜书第五章神经网络精要
最新推荐文章于 2024-11-28 23:08:03 发布
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本周深入研读西瓜书第五章，详尽解析神经网络核心概念，涵盖感知机、多层网络、误差逆传播算法及深度学习基础，旨在为读者提供全面的神经网络理论与实践指导。

通过这周对西瓜书第五章的学习，记录笔记如下：

第五章神经网络——感知机与多层网络1
第五章神经网络——误差逆传播算法1
第五章神经网络——误差逆传播算法2
第五章神经网络——误差逆传播算法3

 

第五章神经网络——其他常见神经网络1
第五章神经网络——深度学习1

 

 

 

 

 

西瓜书机器学习第五章——神经网络
OK
10-15 270
multi-layer feedforward neural networks 多层前馈神经网络。accumulated error backpropagation 积累误差逆传播。stability-plasticity dilemma 可塑性-稳定性窘境。self-organizing featuremap 自组织特征映射。error backpropagatiom(BP）误逆差传播算法。representation learning 表示学习。self-organizing map 自组织映射。
西瓜书第五章（神经网络）
oisflo的博客
11-28 1062
输入1输入2输出000011101110class SOM:"""初始化SOM网络。:param input_dim: 输入数据的维度:param map_size: 网格的大小 (rows, cols):param learning_rate: 初始学习率:param radius: 初始邻域半径:param decay_factor: 衰减因子"""# 随机初始化权重矩阵"""找到最佳匹配单元（BMU）。:param x: 输入向量。
西瓜书读书笔记——第五章：神经网络
Andrewings
06-06 3331
西瓜书读书笔记——第五章：神经网络5.1 神经元模型5.2 感知机与多层网络5.2.1 感知机5.3 误差逆传播算法5.4 全局最小与局部极小 5.1 神经元模型 在生物神经网络中，每个神经元与其他神经元相连，当某个神经元兴奋时，它就会向其他相连的神经元传递化学物质，从而改变了这些神经元内的电位；如果某个神经元的电位超过了一个阈值(threshold)，那么就会被激活，即兴奋起来，向其他神经元发送...
【机器学习-西瓜书】第5章 神经网络
wayaya112的博客
03-25 2993
5.1 神经元模型 定义： 神经网络是由具有适应性的简单单元组成的、广泛并行互连的网络，其组织能够模拟神武神经系统对真实世界物体所做出的交互反应。这里的简单单元指 神经元neuron。 在神经网络中，每个神经元与其他神经元相连，当超过一个”阈值 (threshold)“，该神经元将被激活，产生神经元输出。 沿用至今的M-P神经元模型 5.2 感知机与多层网络 感知机 (perceptron)由两层神经元组成，输入层接收外界输入信号后传递给输出层，输出层是M-P神经元。如下图：
周志华《机器学习》西瓜书 小白Python学习笔记（五） ———— 第五章 神经网络
River_J777的博客
06-26 1473
现占坑
西瓜书学习第五章---神经网络
weixin_46884405的博客
07-25 1930
西瓜书第五章---神经网络
西瓜书——第五章 神经网络总结
weixin_43763859的博客
08-06 392
一、神经元模型 1、什么是神经网络； 2、什么式“M-P神经元模型”，绘制出大概模型； 3、”激活函数“的作用；有哪些激活函数； 4、为什么经常把阶跃函数作为激活函数，常用的激活函数有哪些，各有什么优缺点，大概图形是怎样的； 二、感知机与多层神经网络 1、什么是感知机； 2、说说如何使用感知机实现逻辑与、或、非运算； 3、感知机只有一层输出神经元进行激活函数处理，即只拥有一层功能神经元，学习能力非...
Datawhale西瓜书学习笔记TASK6——神经网络
C2587593227的博客
11-28 1110
周志华西瓜书，机器学习，神经网络。
周志华《机器学习》西瓜书 小白Python学习笔记（六） ———— 第五章 神经网络 课后习题5.5 python实现 pytorch
River_J777的博客
07-06 2172
周志华《机器学习》西瓜书 小白Python学习笔记（六） ———— 第五章 神经网络 python代码 pytorch伪代码手工搭建Pytorch 搭建 作为神经网络中最为广泛使用的BP神经网络，本文使用西瓜数据集3.0（课后题5.5）通过手工和Pytorch两种方式搭建BP神经网络。 伪代码 输入: 训练集 D={(xk,yk)}k=1mD=\left\{\left(\boldsymbol{x}_{k}, \boldsymbol{y}_{k}\right)\right\}_{k=1}^{m}D={(x
西瓜书课后题——第五章（神经网络）
qq_37691909的博客
12-29 3042
课后题5.5：编程实现一个标准bp算法和一个累积bp算法，用这两个算法训练一个带有单隐层的网络，并给出在西瓜数据集3.0上的效果 首先，单隐层网络，就是输入和输出层之间只有一层神经元的网络，见西瓜书P102图 5.7所示 标准bp算法，如书上P102-104所述，每次更新参数只使用一个样本，所以到达收敛所需要训练的次数会比较多。 累积bp算法，每次更新参数时，使用的是所有的训练样本，也就是一...
【西瓜书-读书笔记】第五章 神经网络
土豆洋芋山药蛋的博客
06-06 720
第五章 神经网络 神经网络是一种“黑箱模型”，不是因为它无法用数学的方法定义，而是难以以一种非常通俗易懂的方式解释出它的具体操作。在计算机领域只需将它视为包含了多个参数的数学模型，这个模型包含若干个函数组成。 5.1 神经元模型 神经元模型是神经网络中最基本的成分，当神经元超过了某一个”阈值“电位，就会产生”兴奋“，进而会向其他神经元发送化学物质。1943年，有人将上述过程抽象为下图中的简单模型，...
西瓜书第五章学习笔记
UEVOLIshy的博客
06-05 733
文章目录
西瓜书第五章笔记：神经网络
weixin_43110959的博客
06-05 1176
1
西瓜书第五章
qq_51423963的博客
06-26 473
用于学习记录
西瓜书-第5章-神经网络
u010921136的博客
05-16 695
M-P神经元模型 BP算法（误差逆传播算法） 局部极小和全局极小 CNN卷积神经网络
《机器学习》（西瓜书）第五章
m0_72969350的博客
11-27 773
神经网络由神经元组成广泛并行互联，神经元是最基本单元。M-P神经元模型：与生物神经元类似，接受n个输入，不同输入权重不同，然后与阈值进行比较（如果超过则“兴奋”），经过激活函数处理产生输出。激活函数在前面有提到，我们常使用sigmiod作为激活函数。
西瓜书课后习题——第五章
weixin_30340775的博客
08-29 1263
5.1 需要注意的是，神经网络中必须要有非线性的激活函数，无论是在隐层，还是输出层，或者全部都是。如果用$f(x)=\omega ^{T}x$做激活函数，无论多少层神经网络都退化成了线性回归。 5.2 两者都是希望将连续值映射到{0,1}上，但由于阶跃函数不光滑，不连续的性质，所以才选择了sigmoid作为映射函数。不同之处在于激活函数不一定要使用sigmoid，只要是非线性的可导...
西瓜书.第五章（神经网络）重点最全整理+课后习题
J_X0110的博客
06-28 4394
西瓜书神经网络知识点整理，部分课后习题答案。
西瓜书--第五章.神经网络
weixin_64215932的博客
03-27 2530
人工神经网络（ANN）：模拟人脑神经系统的结构和功能，运用大量简单处理单元经广泛连接而组成的人工网络系统。 一、神经元 一个神经元通常具有多个树突。主要用来接收传入信息，而轴突只有一条。轴突可以给其他多个神经元传递信息。轴突末梢与树突产生连接，从而传递信号，这个连接则对应着一个权重；权重的值称为权值，这是需要训练得到的。即每个连接线对应一个不同的权重。 神经元模型是一个包含输入，输出与计算功能的模型。输入可以类比为神经元的树突，而输出可以类比为神经元的轴突，计算则可以类比为细胞核。神经网络..
西瓜书第五章卷积神经网络
最新发布
01-04
### 西瓜书中卷积神经网络的内容总结 #### 5.1 卷积神经网络简介 卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）是一种专门用于处理具有网格结构的数据的深层神经网络模型，如图像数据。CNN通过局部感知野、权值共享以及池化操作来减少参数量并提高模型的鲁棒性[^1]。 #### 5.2 局部感受野与权值共享机制 为了更好地捕捉输入空间中的局部模式，在每一层中只考虑一小部分相邻区域作为当前节点的感受域；同时采用相同的权重矩阵对不同位置上的子块做线性变换，即实现了所谓的“权值共享”。这种设计不仅降低了计算复杂度还增强了平移不变特性。 #### 5.3 池化层的作用 除了标准的全连接层之外，卷积神经网络还包括特殊的下采样单元——池化层。它能够进一步压缩特征图尺寸的同时保留重要信息，并有助于缓解过拟合现象的发生。常见的形式有多重最大值选取法(Max Pooling)，平均值求解方式(Average Pooling)。 #### 5.4 LeNet-5架构分析 LeNet-5是由Yann Lecun提出的早期版本之一，其基本框架包含了两个交替排列着卷积层和亚抽样层(SUBSAMPLE Layer)组成的模块再加上三个完全连通层构成整个分类器主体结构。该模型成功应用于手写字体识别任务MNIST数据库上取得了很好的效果[^2]。 ```python import torch.nn as nn class LeNet(nn.Module): def __init__(self): super(LeNet, self).__init__() self.conv1 = nn.Conv2d(in_channels=1, out_channels=6, kernel_size=5) self.pool1 = nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2) self.conv2 = nn.Conv2d(in_channels=6, out_channels=16, kernel_size=5) self.fc1 = nn.Linear(in_features=16*5*5, out_features=120) self.fc2 = nn.Linear(in_features=120, out_features=84) self.fc3 = nn.Linear(in_features=84, out_features=10) def forward(self, x): batch_size = x.size(0) x = self.pool1(F.relu(self.conv1(x))) x = self.pool1(F.relu(self.conv2(x))) x = x.view(batch_size, -1) x = F.relu(self.fc1(x)) x = F.relu(self.fc2(x)) x = self.fc3(x) return x ```
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