# 只有一个隐藏层的神经网络definitialize_parameters(n_x,n_h,n_y):np.random.seed(2)# we set up a seed so that your output matches ours although the initialization is random.W1=np.random.randn(n_h,n_x)*0.01b1=np.zeros((n_h,1))W2=np.random.randn(n_y,n_h)*0.01b2=np.zeros((...
为了显示网络的推广性能,在(-4,4)之间均匀采集500个x值,送入网络,绘制出网络的输出值,如下图的红线所示: ▲ 网络的推广性能 (3) 处理第一阶段的死节点 观察上述的红线,会发现存在两处奇怪的地方,也就是在-3和2.5附近,网络的 输出值为 0! 重新训练网络,上述奇怪的地方依然存在,网络输出为0的区域的个数和...
参考答案: 1)神经网络由大量的神经元互相联结而成。 2)大量神经元按不同方式联接,构成不同类型的神经元网格。 3)各神经元间联接强度由神经网络内部权值决定。当一个神经网络的结构确定后,将根据学习规则调整神经元间联接强度,从而获得有关问题领域的知识,即学习自适应和自组织。 根据学习规则调整神经元间联接强度...
对图像(不同的数据窗口数据)和滤波矩阵(一组固定的权重:因为每个神经元的多个权重固定,所以又可以看做一个恒定的滤波器filter)做内积(逐个元素相乘再求和)的操作就是所谓的『卷积』操作,也是卷积神经网络的名字来源。 非严格意义上来讲,下图中红框框起来的部分便可以理解为一个滤波器,即带着一组固定权重的神经元。
为简单起见，我们跳过数据处理步骤并直接进行神经网络。词嵌入 首先，我们定义输入占位符。一旦我们定义了占位符，我们就会用词嵌入作为单词输入，并使用字符嵌入作为字符输入。然后我们将它们通过1层1维卷积神经网络，最大池化，连接词+ 字符表示，最后通过2层高速网络。我们在“卷积”和“高速网络”功能中加入“重用”...
一类是对第L层每个神经元的激活值 进行Normalization操作,比如BatchNorm/ LayerNorm/ InstanceNorm/ GroupNorm等方法都属于这一类; 另外一类是对神经网络中连接相邻隐层神经元之间的边上的权重进行规范化操作,比如Weight Norm就属于这一类。 一般机器学习里看到的损失函数里面加入的对参数的的L1/L2等正则项,本质上也...
(10 分) 答 1、CMAC 网络、RBF 网络、BP 网络的定义。1)MAC 是小脑模型联接控制器(Cerebellar Model Articulation Controller)的简称,它模拟了人脑的操纵控制系统。从每个 神经元来看,各神经元之间是一种线性关系,但从总体结构来看,CMAC 模型可适用 于非线性映射关系,而且该模型从初始阶段就具有泛化能力;2)径向...
解析 (1)神经网络就是使用物理上可实现的器件、系统和计算机,来模拟人脑结构和功能的人工系统。它由大量简单的神经元广泛互联,构成一个计算结构来模拟人脑的信息处理方式,反映了人脑功能的若干特性,并应用这种模拟来解决工程实际问题。 (2)主要应用于模式识别、智能机器人、自动控制、预测估计、生物等领域。
自问自答 -神经网络的相关知识 1.激活函数的选择以及特点 左为Sigmoid 函数,右为tanh 函数 Sigmoid 函数:输入实数值并将实数值挤压到0-1范围内。现在很少使用,因为函数的饱和使得梯度逐渐消失,梯度消失,神经元传递的信息就为0、 Sigmoid 的输出 不是零为中心,这样,,这个情况会影响梯度下降运作。反向传播过程中...
答(1):___由于我们建立的信息处理系统实际上是模仿生理神经网络,因此称它为人工神经网络。这种网络依靠系统的复杂程度,通过调整部大量节点之间相互连接的关系,从而达到处理信息的目的。 人工神经网络的两种操作过程:训练学习、正常操作(回忆操作)。 答(2):