两种方法： 1.class定义 程序如下： 定义了两层神经元，命名分别为hidden和out，激活函数是在前向传递里的F模块里的一个子函数。 2，使用torch.nn中的Sequential定义神经元 这里使用的激活函数是torch.nn中的一个Relu类。 另种神经网络构建方法的运行结果为： ...
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2018-12-26 11:49:25
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本文首先对人工神经网络的发展历程进行了梳理，进一步解析了人工神经网络设计中的基本元素，最后着重对前馈型以及反馈型网络的前向传递以及后向传递进行了推导。其中前馈型网络包括经典的MLPs以及CNNs，反馈性网络则涵盖了RNNs以及LSTM。
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2018-06-09 23:11:52
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BP神经网络是一种按照误差逆向传播算法训练的多层前馈神经网络，是目前应用最广泛的神经网络。BP神经网络误差反向传播神经网络：置各权和阈值的初始化给定P个训练样本Xp(p=1,2,...,p)和对应的理想输出Dp(p=1,2,...p)信息前向传递：计算网络各层的输出4.误差反向传播5.修改权和阈值6.重复2~5步，直至P个样本都训练一边7.判断是否满足精度要求。若满足，则停止训练，否则重复第2步。
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2018-05-17 23:19:41
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经典的BP网络，其具体结构如下： 请特别注意上面这个图的一些符号说明如下： 二. 学习算法 1. 信号的前向传递过程 请特别注意上述公式中的下标，这里，权值矩阵包含了神经元节点本身的偏置，所以权值矩阵多了一列。 2. 误差反向传导过程 三. 小结 信号的前向传递和误差反向传递过程都可以用递归公式描述 ...
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2016-08-06 17:31:09
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这是第二个作业的最后一部分 首先进行了一些函数导入并定义误差函数 上面计算了相对误差，最大是1,最小是0 Load数据进来并打印数据的维度 我们要在这里写入自己的数据 卷积计算的前向传递过程 卷积计算对图片的影响 卷积计算反向传递过程 Max pooling 前向传递过程 Max pooling 后 ...
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2016-06-13 21:55:58
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BP算法是一种最有效的多层神经网络学习方法，其主要特点是信号前向传递，而误差后向传播，通过不断调节网络权重值，使得网络的最终输出与期望输出尽可能接近，以达到训练的目的。一、多层神经网络结构及其描述 下图为一典型的多层神经网络。通常一个多层神经网络由L层神经元组成，其中：第1层称为输入层，最后一层（第...
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2015-06-21 00:47:45
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翻译自stackoverflow的问题前向传递数据：例如你有ViewControllerA和ViewControllerB，从ViewcontrollerA向ViewcontrollerB传递一个BOOL变量：（1）在ViewControllerB.h创建一个属性@property (nonatom...
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2015-04-20 12:59:23
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Stanford机器学习课程笔记——神经网络的表示
1. 为什么要引入神经网络
其实这个问题等价与神经网络和之前的回归模型有什么区别，如果你没有学过其他机器学习算法的话。这个问题可以通过一个例子来说明：如果样本都是60*60的图像，那么每个样本的特征维数都是3600个，使用前面讲的线性回归模型，那么需要建立的参数个数就有3600的；如果是非线性回归模型，还要考虑高次项...
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2015-01-28 11:10:41
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一. 网络结构经典的BP网络，其具体结构如下： 请特别注意上面这个图的一些符号说明如下：二.
学习算法 1. 信号的前向传递过程 请特别注意上述公式中的下标，这里，权值矩阵包含了神经元节点本身的偏置，所以权值矩阵多了一列。 2. 误差反向传导过程 三.
小结 ...
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2014-06-13 15:05:28
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