Python实现神经网络Part 2: 训练单个神经元找到最优解

最新推荐文章于 2025-03-20 09:15:00 发布
最新推荐文章于 2025-03-20 09:15:00 发布
阅读量3.1k 收藏 2
点赞数 1
CC 4.0 BY-SA版权
分类专栏： 深度学习 文章标签： 神经网络 训练 权值初始化 局部最优 python
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。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/wangyao_bupt/article/details/60326510
本文探讨了在Python实现神经网络时遇到的训练问题，包括权重维度始终相同和无法收敛到最优解。通过随机初始化权重解决了对称性问题，并引入Adam优化器尝试改进。实验表明，随机初始化和Adam算法能缓解局部最优问题，但不能确保找到全局最优解。建议在实际应用中多次初始化和训练以寻求更好的解决方案。

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

主旨

解决本系列第一篇：实现forward和BP算法的神经元提描述的第一个“待解决问题”：训练没有找到最优解
在解决上述问题中，涉及到了随机初始化神经元参数，Adam Optimization寻优方法

问题描述

在上一篇的神经元代码实现和单元测试中，存在着两个问题

  1. 训练结果weight参数的每个维度总是相同：即无论学习率如何调整，只要训练次数足够多，总是收敛到同一个参数组合。并且这个参数组合中 weight→ 的每个维度的结果总是一模一样

  2. 训练结果没有收敛到最优解：根据输入数据和数学知识，一定存在无穷多组解，使得给定 x⃗ =(2,

最低0.47元/天 解锁文章

200万优质内容无限畅学
手推BP算法系列1——Python实现单神经元网络（Pyrtoch框架）
wa1tzy的博客
06-01 556
1.获取数据集MyData.py import h5py import matplotlib.pyplot as plt class MyDataset: def __init__(self): self.train = h5py.File("datasets/train_catvnoncat.h5") self.test = h5py.File("datasets/test_catvnoncat.h5") def get_train_set(self)
Python实现神经网络Part 1: 实现forward和BP算法的神经元
王尧的技术博客
03-04 6859
主旨和本系列目录《Python实现神经网络》是一个文章系列，目的在于：通过实际编写程序，加深对神经网络所涉及的各类算法的理解。动机描述详见“本系列动机”部分。截止目前本系列已完成部分目录如下 Python实现神经网络Part 1: 实现forward和BP算法的神经元 （本文） Python实现神经网络Part 2: 训练单个神经元找到最优解 Python实现神经网络Part 3: 多层全连接神经网
神经网络算法的Python代码
07-23
思维学普遍认为，人类大脑的思维分为抽象（逻辑）思维、形象（直观）思维和灵感（顿悟）思维三种基本方式。 人工神经网络就是模拟人思维的第二种方式。这是一个非线性动力学系统，其特色在于信息的分布式存储和并行协同处理。虽然单个神经元的结构极其简单，功能有限，但大量神经元构成的网络系统所能实现的行为却是极其丰富多彩的。
基于python实现模拟人脑神经元进行学习
01-17 430
基于python实现模拟人脑神经元进行学习
神经网络
ZLin的博客
06-28 1721
1.前言 1.当特征太多时，无论线性回归还是逻辑回归计算的负荷都会非常大。 2.使用非线性的多项式往往能够帮我们建立更好的分类模型。然而特征组合数量却非常惊人，例如：2500个特征，仅两两组合就有2500^2/2(近300万个)。普通逻辑回归不能有效处理这么多特征。 这时候我们需要神经网络。 2.神经网络简介（可直接参考：https://blog.csd...
​内嵌物理知识神经网络（PINN）是个坑吗？
Paper weekly
02-14 1万+
©PaperWeekly 原创 ·作者 | zwqwo单位 | 某知名券商计算机行业研究员研究方向 | 关注国产CAD、CAE等工业软件发展从无网格方法到内嵌物理知识的神经网络内嵌物理知...
运用机器学习（含深度学习）方法处理数据问题的完备流程总结+实践经验细节+代码工具书（4）：神经网络机器学习模型的搭建与训练阶段
weixin_44563688的博客
03-31 3514
本篇为工具书（4），使用经过数据处理阶段处理过的数据，进行神经网络机器学习模型的搭建及训练阶段的相关流程（代码基于python3）： 什么是好的机器学习模型/如何得到好的模型+数据分析阶段:https://blog.youkuaiyun.com/weixin_44563688/article/details/86535274 前置数据处理阶段: https://blog.youkuaiyun.com/weixin_445...
深度学习4：网络优化Network Optimization（基于Python MXNet.Gluon框架）
绝对是谨慎提交的博客
04-05 1979
任何数学技巧都不能弥补信息的缺失。虽然神经网络具有非常强的表达能力，但是当应用神经网络模型到机器学习时依然存在一些难点问题。主要分为两大类：优化问题和正则化问题。本文主要讲解了网络优化问题，优化问题：神经网络模型是一个非凸函数，再加上在深度网络中的梯度消失问题，很难进行优化；另外，深度神经网络模型一般参数比较多，训练数据也比较大，会导致训练的效率比较低。
用Python 进行深度学习
云栖社区
09-17 851
摘要：深度学习背后的主要原因是人工智能应该从人脑中汲取灵感。本文就用一个小例子无死角的介绍一下深度学习！人脑模拟深度学习背后的主要原因是人工智能应该从人脑中汲取灵感。此观...
简单的神经元算法实现(python)
weixin_33872660的博客
11-25 163
参考python代码如下 #perceptron x=[[1 ,0, 0],[1,0,1],[1, 1, 0],[1, 1, 1],[0,0,1],[0,1,0],[0,1,1],[0,0,0]] y=[-1,1,1,1,-1,-1,1,-1]#真值 y_pre=[0,0,0,0,0,0,0,0]#初始化 _DEBUG=True ...
深度学习三：tensorflow，训练一个神经元
阳光玻璃杯
06-27 3329
初学tensorflow，我做了一个无聊的尝试。构建一个只有两个输入，一个输出的升经网络，然后训练它。我的目标是，我给他指定一个输入，比如x1=x2=1,我期望y能输出0,所以我不断的输入x1=x2=1,然后不断的训练它，等训练一万次以后，y的输出应该非常接近0。然后我可以调整期望，比如期望y能输出0.3,然后再训练一万次，y的输入应该能非常接近0.3才行。 下面是程序和实验结果：
python实现神经网络
热门推荐
yqtao的博客
01-16 2万+
声明：本文是A Neural Network in 11 lines of Python学习总结而来，关于更详细的神经网络的介绍可以参考从感知机到人工神经网络。如果你读懂了下面的文章，你会对神经网络有跟深刻的认识，有任何问题，请多多请教Very simple Neural Network首先确定我们要实现的任务：\qquad\qquad\qquad\qquad输出的为样本为XX为4*3，有4个样本3
编写python代码来理解神经元与权重的运算
qq_44250700的博客
07-25 900
通过从0开始编写代码，理解神经网络运算的过程
人工智能直通车系列31【深度学习基础】（神经元模型与激活函数使用 Python 和 NumPy 搭建单隐层神经网络（二分类））
最新发布
TEUTEU的博客
03-20 367
人工智能直通车系列正在连载更新中，更新的内容包括Python 基础与数学基础、机器学习基础、深度学习基础、完整学习资料以及详细解释代码示例，关注我，持续学习。
python神经网络可视化_Python · cv2（一）· 神经网络的可视化
weixin_39645268的博客
12-17 677
========== 写在前面的话 ==========本章我尝试了一种新的叙述方式：把细节都放在了这个 repo中，这意味着我不会在这里给出具体的代码；同时我设计了一些练习并提供了参考答案(有点像 cs231n 的 assignment 那种形式)，所以如果观众老爷们想了解实现细节的话、是需要下载(或者 fork)这个 repo并使用某个 IDE(比如 PyCharm)来进行相关实验的……如果觉...
如何可视化神经网络的神经元节点之间的连接？附有Python预处理代码
BetterBench的博客
03-29 588
将网络的权重矩阵导出为三个表格一列表示，为每个节点的编码这个表格表示节点的连接，第一列为顺序编码，唯一表示，第二列是节点的起点，第二个为节点的终点这个表格表示每个节点的类别，方便后续对不同的节点绘制不同的颜色。
使用Python可视化卷积神经网络方法汇总
深度学习与计算机视觉
08-16 1899
介绍深入学习中最具争议的话题之一是如何解释和理解一个经过训练的模型——特别是在医疗等高风险行业的背景下。“黑匣子”一词经常与深度学习算法联系在一起，如果我们不能解释模型是如何工作的，我们...
Python实现BP神经网络源码及训练过程解析
### 知识点概述 #### 标题解析 - **基于python的bp神经网络源码附件**： 标题指明了文档内容的中心是围绕...掌握上述知识点，用户将能够深入理解BP神经网络的构建和应用，并利用Python语言实现自己的神经网络模型。
评论
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