西瓜书学习——第五章神经网络

最新推荐文章于 2024-11-28 23:08:03 发布
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分类专栏： 西瓜书
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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。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

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
10-15 263
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 1046
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 3324
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...
西瓜书学习第五章---神经网络
weixin_46884405的博客
07-25 1925
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
08-06 389
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...
【西瓜书-读书笔记】第五章 神经网络
土豆洋芋山药蛋的博客
06-06 714
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
06-05 730
文章目录
Datawhale西瓜书学习笔记TASK6——神经网络
C2587593227的博客
11-28 1106
周志华西瓜书，机器学习，神经网络。
西瓜书课后题——第五章（神经网络）
qq_37691909的博客
12-29 3040
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...
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 2165
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
西瓜书第五章笔记：神经网络
weixin_43110959的博客
06-05 1173
1
西瓜书第五章
qq_51423963的博客
06-26 472
用于学习记录
西瓜书-第5章-神经网络
u010921136的博客
05-16 693
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
11-27 768
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 1260
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 4383
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 2521
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..
西瓜书知识总结（第五章）
weixin_44605171的博客
01-23 823
神经网络 M-P神经元 单个M-P神经元：感知机（sgn作为激活函数）、对数几率回归（sigmoid作激活函数） 多个M-P神经元：神经网络 感知机模型：激活函数为sgn（阶跃函数）的神经元 从几何角度来说，给定一个线性可分的数据集T，感知机的学习目标是求得能对数据集T中的正负样本完全正确划分的超平面，其中 wTx−θ\pmb{w}^{\mathrm{T}}\pmb{x}-\thetawwwTxxx−θ 即为超平面方程 感知机学习策略：随机初始化 w,b\pmb{w}, bwww,b，将全体训练样本代入
机器学习入门-西瓜书总结笔记第五章
weixin_45867990的博客
03-30 2187
西瓜书第五章-神经网络一、神经元模型二、感知机与多层网络三、误差逆传播算法四、全局最小与局部极小五、其他常见神经网络1.RBF网络2.ART网络3.SOM网络4.级联相关网络5.Elman网络6.Boltzmann机六、深度学习 一、神经元模型 神经网络（neural networks） 是由具有适应性的简单单元组成的广泛并行互联的网络，它的组织能够模拟生物神经系统对真实世界物体所作出的交互反应 神经元（neuron） 如果某神经元的电位超过了一个 “阈值”（threshold） ，那么它就会被激活，即
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、...
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