week 4——Neural Network

最新推荐文章于 2025-05-02 09:46:11 发布
最新推荐文章于 2025-05-02 09:46:11 发布
阅读量101 收藏
点赞数
分类专栏： Coursera机器学习 文章标签： 神经网络 深度学习 机器学习
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/zzhhjjjj/article/details/120776635
版权
本文探讨了传统线性回归和逻辑回归在处理高维特征时的局限性，如图像识别中的二次特征可能导致过拟合和高昂计算成本。神经网络作为一种有效的解决方案，通过多层次的非线性变换处理复杂问题，例如实现多分类任务和简单的三层网络模型。神经网络能够有效减少过拟合风险，同时降低计算复杂性。

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

传统方法的缺陷

在这里插入图片描述
对于一些问题，如果我们采用之前所学的线性回归/逻辑回归，往往单凭线性函数难以划分，这就要求我们可能会将特征加到2次乃至更高次。对于一张50 × \times × 50像素的图片来说，如果特征为2次，那么就需要高达3million的特征参数，如果更复杂，那么特征也将跟着次方级的增加，而这样明显不是一个好的选择，因为这大概率会导致最终结果的过拟合，并且计算成本很高。

神经网络模型

在这里插入图片描述

神经网络实现多分类任务

在这里插入图片描述

一个简单的三层网络结构模型实现 xnor

在这里插入图片描述

Week 3 Convolutional Neural Network
金州饿霸吃不饱的博客
07-04 794
Week 3 Convolutional Neural Network
Week 5 - Neural Networks and Neural Language Models
金州饿霸吃不饱的博客
07-20 834
Neural Networks and Neural Language Models
Neural Networks and Deep Learnging week4 Deep Neural Network - Application
QQ1845517170的博客
11-26 245
该实验作业的主要目的 将刚刚完成的神经网络模块，组合到一起，并进行对猫片的分类 你可能感兴趣的文献 http://stackoverflow.com/questions/1907993/autoreload-of-modules-in-ipython 刚刚完成的模块很多，如何快速加载那些常用模块 总体进程 需要手写的就两部分，一个是初始化设定，另一个是整合上一作业的模块，功利的完成作业很快，为了更好的了解过程，建议按照指导的内容，全部过一遍，需要写代码的模块用***在开头标出 载入文件（各种会用.
吴恩达深度学习1笔记week3——浅层神经网络 One hidden layer Neural Network
Saulty的博客
07-07 384
吴恩达深度学习笔记week3——浅层神经网络 One hidden layer Neural Network3.1 神经网络概览3.2 神经网络表示3.3 计算神经网络的输出3.4 多个例子中的向量化3.5 向量化实现的解释3.6 激活函数3.7 为什么需要非线性激活函数？3.8 激活函数的导数3.9 神经网络的梯度下降法3.10 （选修）直观理解反向传播3.11 随机初始化 3.1 神经网络概览 3.2 神经网络表示 3.3 计算神经网络的输出 3.4 多个例子中的向量化 3.5 向量化实现的解释 3.6
吴恩达深度学习1笔记week4——深层神经网络 Deep L-layer Neural Network
Saulty的博客
07-07 217
吴恩达深度学习笔记week4——深层神经网络 Deep L-layer Neural Network4.1 深层神经网络 Deep L-layer Neural Network4.2 深层网络中的前向传播 Forward Propagation in a Deep Network4.3 核对矩阵的维数 Getting your matrix dimensions right4.4 为什么使用深层表示 Why deep representations?4.5 搭建深层神经网络块 Building block
Neural Networks and Deep Learning (Week 2)——Neural Networks Basics
weixin_38527856的博客
01-07 138
Basics of Neural Network Programming——Binary Classification (一)Logistic regression as a Neural Network 一、Logistic regression为例 1. 输入一张图片，希望输出是1/0,1代表图片识别结果是一只猫，0代表不是一直猫 一张图片在计算机中的存储形式为矩阵，如果是一张64*6...
Neural Network and Deep Learning-Week2
Hiker_H的博客
05-08 276
Week2上节课我们主要对深度学习（Deep Learning）的概念做了简要的概述。我们先从房价预测的例子出发，建立了标准的神经网络（Neural Network）模型结构。然后从监督式学习入手，介绍了Standard NN，CNN和RNN三种不同的神经网络模型。接着介绍了两种不同类型的数据集：Structured Data和Unstructured Data。最后，我们解释了近些年来深度学习性...
Neural Networks and Deep Learning (Week 4)——Deep Nural Network
weixin_38527856的博客
01-19 287
(一)Deep L-layer neural network 1. 有多个隐藏层的神经网络 2. 但对于一个问题，事先难以知道使用几层的神经网络较好，解决该问题需要尝试，如先使用Logistic Regression，然后把隐藏层的层数设置为超参数，尝试多个不同的值，然后通过交叉验证或测试集进行评估 3.深度学习的常用注释 L---神经网络的层数，L=4，注意：神经网络计算时不把输入层...
Neural Networks and Deep Learning (Week 3)——Shallow neural networks
weixin_38527856的博客
01-18 382
（一）Neural Networks Overview——一个隐藏层的神经网络 问题：z[2]和a[2]为什么要这么计算？ （二）Neural Network Representation 输入层：a[0]=x 隐藏层：a[1]-------a1[1],a2[1],a3[1],a4[1],表示的是在第1层的第几个节点 输出层：a[2]----预测值 用上标来明确指出这是哪一层，约定...
Coursera深度学习课程 DeepLearning.ai 编程作业——Building your Recurrent Neural Network - Step by Step
Hansry的博客
04-13 969
Building your Recurrent Neural Network - Step by Step Welcome to Course 5’s first assignment! In this assignment, you will implement your first Recurrent Neural Network in numpy. Recurrent Neural Ne...
Building a Recurrent Neural Network - Step by Step
05-27
《构建循环神经网络——逐步指南》是Andrew Ng在Coursera上深度学习课程中的第一周第一节内容，专注于介绍如何从零开始搭建一个循环神经网络（RNN）。在本节课程中，你将深入理解RNN的基本结构、工作原理以及如何在...
深度学习-神经网络参数优化的约束与迭代策略
jdjhcn的博客
05-01 874
在深度学习技术迅猛发展的当下，神经网络凭借多层非线性变换的强大表征能力，在图像识别、自然语言处理、自动驾驶等领域实现了突破性应用。然而，随着模型复杂度的不断提升（如千亿参数的 Transformer、数百层的 ResNet），训练过程面临两大核心挑战：过拟合风险加剧与优化效率瓶颈。一方面，复杂模型对训练数据的记忆能力远超泛化能力，导致在未知数据上表现不佳；另一方面，非凸优化空间中梯度消失、局部最优等问题，使得传统优化算法难以高效收敛。
pytorch搭建并训练神经网络
peggy8023的博客
04-27 752
损失函数：训练神经网络的一开始，会初始化w与b参数，那么计算出来的结果f'(x)与真实的结果f(x) 中间的差距，就是损失函数计算出的来标签和真实数据标签的差距，通常把这个函数叫做损失函数Loss。上图是一个最简单的神经元，有一个输入X或者3个输入X矩阵，一个输出，中间是参数部分，圆圈的部分表示进行某种运算。训练神经网络的过程，也就是我们得到精度极高的w和b的过程，通过大量的数据演算推导，获得精度极高的w和b的值，从而确定f(x)，这样就能用确定的f(x)来预测新的数据是什么标签类型。1.神经网络是什么？
液体神经网络LNN-Attention创新结合——基于液体神经网络的时间序列预测（PyTorch框架）
小嘤熊的博客
04-25 1651
ETT(电变压器温度)：由两个小时级数据集（ETTh）和两个 15 分钟级数据集（ETTm）组成。它们中的每一个都包含 2016 年 7 月至 2018 年 7 月的七种石油和电力变压器的负载特征。traffic(交通) ：描述了道路占用率。它包含 2015 年至 2016 年旧金山高速公路传感器记录的每小时数据electrity（电力）：从 2012 年到 2014 年收集了 321 个客户每小时电力消耗。exchange_rate（汇率）：收集了 1990 年至 2016 年 8 个国家的每日汇率。We
【神经网络与深度学习】两种加载 pickle 文件方式（joblib、pickle）的差异
weixin_50512050的博客
04-28 1020
从深度学习应用到数据分析的多元化需求出发，Python 提供了丰富的工具和模块，其中 `pickle` 和 `joblib` 两种方式在加载数据文件方面表现尤为突出。不同场景对性能、兼容性以及后续处理的要求不尽相同，使得这两种方式各显优势。本文将通过深入分析和对比，从技术细节出发，揭示两种加载方式的异同，同时解读文件扩展名的选择背后的逻辑。希望为开发者在实际应用中提供切实可行的参考依据。
机器学习（10）——神经网络
jiaomongjun的博客
04-26 1261
神经网络（Neural Networks，简称NN）是一类模仿生物神经系统的数学模型，用于处理和解决各种类型的任务，如分类、回归、模式识别等。神经网络属于机器学习领域的一个重要分支，特别是在深度学习（Deep Learning）中起到了核心作用。神经网络通过层次化非线性变换实现强大的函数拟合能力，其成功依赖于：架构设计（如CNN处理图像、Transformer处理文本）。优化技术（如Adam、Dropout）。大规模数据与算力支撑（GPU/TPU）。
神经网络（自己记录）
weixin_73538444的博客
04-27 425
5分钟-通俗易懂 - 神经网络 反向传播算法（手算）_哔哩哔哩_bilibili
见多识广4：Buffer与Cache，神经网络加速器的Buffer
最新发布
Liu_First的博客
05-02 583
知识主要由Qwen和Kimi提供，我主要做笔记。参考文献：写这篇笔记是因为我在神经网络加速器里面老是看到各种buffer设计，而它和传统的buffer似乎又不一样。另外，一些cache机制也弄得我有点晕。我在这里先贴一张计算机存储层级的图片：其中，高速缓存就是cache，而buffer则是在主存（也就是内存）中间开辟的一小块儿存储单元。缓冲区(buffer)是内存空间的一部分。也就是说，在内存空间中预留了一定的存储空间，这些存储空间用来缓冲输入或输出的数据，这部分预留的空间就叫做缓冲区。
当神经网络突破摩尔定律：探索大模型时代的算力新纪元
Python、C++、HTML、Java
05-02 2295
传统算力增长依赖摩尔定律的时代正在终结，神经网络架构革新与大模型训练方法突破，通过算法-硬件协同优化实现指数级效率跃迁，驱动AI算力进入专用化、超大规模并行化的新纪元。
Simplicial neural network
01-31
Simplicial neural network是一种基于拓扑学的神经网络模型，它利用了拓扑结构的信息来进行学习和推理。该模型通过将输入数据表示为拓扑空间中的简单形状（simplicial complex），并利用这些形状之间的关系来进行...
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