【UFLDL】多层神经网络

最新推荐文章于 2025-08-20 15:37:55 发布
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文章标签： python 人工智能
原文链接：http://www.cnblogs.com/zfyouxi/p/4914789.html
在学习深度学习教程后，通过Python实现模型，遇到了训练结果不正确的挑战。文章详细记录了笔记和尝试解决的过程，包括公式推导可能的错误及排查步骤。

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

请参见原始英文教程地址：http://ufldl.stanford.edu/tutorial/supervised/MultiLayerNeuralNetworks

本文是在学习该教程时记得笔记，供參考。周末的时候利用空暇时间用python实现了一下。可是训练结果总是不正确。原因尚未查清楚。假设公式推导有误请指出，谢谢！











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转载于:https://www.cnblogs.com/zfyouxi/p/4914789.html

神经网络简介-多层神经网络
w326639619的专栏
11-05 1534
上一节介绍了神经元及相关内容，本节我们看一下神经网络 如上图所示，该神经网络有三层。我们标记第一层（也就是输入层）为a(1)a^{(1)}，第一层与第二层连接权重为w(1)w^{(1)}，然后第一层输入与第一层权重的线性和为z(1)z^{(1)}，第一层神经元个数为n(1)n^{(1)}，并依次标记剩余网络层。 可以看出，存在 z(l)j=∑i=1n(l)a(l)i⋅w(l)i,j=a(l)⊤
【UFLDL】多层神经网络的python实现源码
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xuanyuansen的专栏
11-27 1万+
上周写完了该代码，但是由于没有注意到softmax相关的实现故结果不对，更正后可以得到正确结果，用200幅图片训练200次可以得到90%以上的正确率，参数设置还有待于优化，另外可以考虑用多线程加速，此处目前还有问题（有待于修改，慎用）。推导请参考之前的文章http://blog.youkuaiyun.com/xuanyuansen/article/details/41214115。
深度学习（多层神经网络）
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06-13 1222
[UFLDL]多层神经网络
m0_37561765的博客
03-20 355
MLP
UFLDL之多层神经网络（二）
shirleycyy的博客
04-14 205
如何搭建神经网络模型,多层全连接神经网络
神经网络爱好者
08-06 499
多层感知器（MLP，MultilayerPerceptron）是一种前馈人工神经网络模型，其将输入的多个数据集映射到单一的输出的数据集上，可以解决任何线性不可分问题。理论上，一层dense足够，但这只是理论上，因为你不清楚这一层dense需要多少个节点的,也不知道需要多少次的训练，加更多的dense,能更快的收敛。dense层的目的，是将前面提取的特征，在dense经过非线性变化，提取这些特征之间的关联，最后映射到输出空间上。BP神经网络，指的是用了“BP算法”进行训练的“多层感知器模型”。...
UFLDL之多层神经网络Multi-Layer Neural Networks
shirleycyy的博客
04-14 728
课程地址点击打开链接
UFLDL 教程-深度神经网络
03-06
多层神经网络是通过将多个神经元以特定的方式连接起来构成的。例如，考虑一个简单的神经网络，该网络由输入层、一个隐藏层和一个输出层组成： - 输入层：包含 \(n\) 个节点，用于接收输入数据。 - 隐藏层：位于输入...
深度神经网络简单介绍,神经网络设计与实现
纸尿裤排行
10-11 499
具体操作就是在原来的全连接的层前面加入了部分连接的卷积层与降维层，而且加入的是一个层级。新的方法就多了：新的激活函数：ReLU，新的权重初始化方法（逐层初始化，XAVIER等），新的损失函数，新的防止过拟合方法（Dropout, BN等）。新的网络结构中最著名的就是CNN，它解决了传统较深的网络参数太多，很难训练的问题，使用了逗局部感受野地和逗权植共享地的概念，大大减少了网络参数的数量。---------------------- 下面是原答案 ------------------------
三层神经网络的训练模型,深度神经网络如何训练
aifans_bert的博客
08-21 490
例如，如果我们在进行视觉模式识别，那么在第一层的神经元可能学会识别边，在第二层的神经元可以在边的基础上学会识别出更加复杂的形状，例如三角形或者矩形。新的网络结构中最著名的就是CNN，它解决了传统较深的网络参数太多，很难训练的问题，使用了“局部感受野”和“权植共享”的概念，大大减少了网络参数的数量。新的方法就多了：新的激活函数：ReLU，新的权重初始化方法（逐层初始化，XAVIER等），新的损失函数，新的防止过拟合方法（Dropout,BN等）。当然同时也学到了许多其他的关于cnn的。
＜rtde＞＜UR＞＜python＞windows系统下，使用python安装ur-rtde库的一些问题
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08-18 1644
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08-19 1501
java 基础包含语法、面向对象，异常处理、文件操作等方面。
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数据预处理数据清洗准备篇-------pandas库的缺失值处理方法
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