Python深度学习神经网络基本原理

目录
  • 神经网络
  • 梯度下降法

神经网络

梯度下降法

在详细了解梯度下降的算法之前，我们先看看相关的一些概念。

　　　　1. 步长（Learning rate）：步长决定了在梯度下降迭代的过程中，每一步沿梯度负方向前进的长度。用上面下山的例子，步长就是在当前这一步所在位置沿着最陡峭最易下山的位置走的那一步的长度。

　　　　2.特征（feature）：指的是样本中输入部分，比如2个单特征的样本（x(0),y(0)）,（x(1),y(1)）（x(0),y(0)）,（x(1),y(1)）,则第一个样本特征为x(0)x(0)，第一个样本输出为y(0)y(0)。

　　　　3. 假设函数（hypothesis function）：在监督学习中，为了拟合输入样本，而使用的假设函数，记为hθ(x)hθ(x)。比如对于单个特征的m个样本（x(i),y(i)）(i=1,2,...m)（x(i),y(i)）(i=1,2,...m),可以采用拟合函数如下： hθ(x)=θ0+θ1xhθ(x)=θ0+θ1x。

　　　　4. 损失函数（loss function）：为了评估模型拟合的好坏，通常用损失函数来度量拟合的程度。损失函数极小化，意味着拟合程度最好，对应的模型参数即为最优参数。在线性回归中，损失函数通常为样本输出和假设函数的差取平方。比如对于m个样本（xi,yi）(i=1,2,...m)（xi,yi）(i=1,2,...m),采用线性回归，损失函数为：

J(θ0,θ1)=∑i=1m(hθ(xi)−yi)2J(θ0,θ1)=∑i=1m(hθ(xi)−yi)2

其中xixi表示第i个样本特征，yiyi表示第i个样本对应的输出，hθ(xi)hθ(xi)为假设函数。

分享人：张娇娟

到此这篇关于Python深度学习神经网络基本原理的文章就介绍到这了,更多相关Python 神经网络内容请搜索我们以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持我们！

赞 (0)

相关推荐

  • Python深度学习之实现卷积神经网络

    Python深度学习之实现卷积神经网络

    一.卷积神经网络 Yann LeCun 和Yoshua Bengio在1995年引入了卷积神经网络,也称为卷积网络或CNN.CNN是一种特殊的多层神经网络,用于处理具有明显网格状拓扑的数据.其网络的基础基于称为卷积的数学运算. 卷积神经网络(CNN)的类型 以下是一些不同类型的CNN: 1D CNN:1D CNN 的输入和输出数据是二维的.一维CNN大多用于时间序列. 2D CNNN:2D CNN的输入和输出数据是三维的.我们通常将其用于图像数据问题. 3D CNNN:3D CNN的输入和输出数

  • Python深度学习pytorch卷积神经网络LeNet

    Python深度学习pytorch卷积神经网络LeNet

    目录 LeNet 模型训练 在本节中,我们将介绍LeNet,它是最早发布的卷积神经网络之一.这个模型是由AT&T贝尔实验室的研究院Yann LeCun在1989年提出的(并以其命名),目的是识别手写数字.当时,LeNet取得了与支持向量机性能相媲美的成果,成为监督学习的主流方法.LeNet被广泛用于自动取款机中,帮助识别处理支票的数字. LeNet 总体来看,LeNet(LeNet-5)由两个部分组成: 卷积编码器: 由两个卷积层组成 全连接层密集快: 由三个全连接层组成 每个卷积块中的基本单元

  • Python深度学习pytorch实现图像分类数据集

    Python深度学习pytorch实现图像分类数据集

    目录 读取数据集 读取小批量 整合所有组件 目前广泛使用的图像分类数据集之一是MNIST数据集.如今,MNIST数据集更像是一个健全的检查,而不是一个基准. 为了提高难度,我们将在接下来的章节中讨论在2017年发布的性质相似但相对复杂的Fashion-MNIST数据集. import torch import torchvision from torch.utils import data from torchvision import transforms from d2l import to

  • Python深度学习TensorFlow神经网络基础概括

    Python深度学习TensorFlow神经网络基础概括

    目录 一.基础理论 1.TensorFlow 2.TensorFlow过程 1.构建图阶段 2.执行图阶段(会话) 二.TensorFlow实例(执行加法) 1.构造静态图 1-1.创建数据(张量) 1-2.创建操作(节点) 2.会话(执行) API: 普通执行 fetches(多参数执行) feed_dict(参数补充) 总代码 一.基础理论 1.TensorFlow tensor:张量(数据) flow:流动 Tensor-Flow:数据流 2.TensorFlow过程 TensorFlow

  • Python深度学习实战PyQt5基本控件使用解析

    Python深度学习实战PyQt5基本控件使用解析

    目录 1. PyQt5 控件简介 1.1 什么是控件 1.2 编辑控件的属性 1.3 PyQt5 的控件类型 输入控件: 显示控件: 高级控件: 2. 按钮控件 2.1 按钮控件简介 2.2 按键按钮(QPushButton) 2.3 其它按钮 3. 输入控件 3.1 输入控件简介 3.2 文本输入控件 3.3 调节输入控件 4. Python 应用程序调用图形界面 1. PyQt5 控件简介 1.1 什么是控件 控件也称控件对象,是 Qt用户界面上最基本的组件类型,也是构成用户界面的基本结构.

  • Python深度学习神经网络基本原理

    Python深度学习神经网络基本原理

    目录 神经网络 梯度下降法 神经网络 梯度下降法 在详细了解梯度下降的算法之前,我们先看看相关的一些概念. 1. 步长(Learning rate):步长决定了在梯度下降迭代的过程中,每一步沿梯度负方向前进的长度.用上面下山的例子,步长就是在当前这一步所在位置沿着最陡峭最易下山的位置走的那一步的长度. 2.特征(feature):指的是样本中输入部分,比如2个单特征的样本(x(0),y(0)),(x(1),y(1))(x(0),y(0)),(x(1),y(1)),则第一个样本特征为x(0)x(0

  • Python深度学习神经网络残差块

    Python深度学习神经网络残差块

    目录 ResNet模型 训练模型 ResNet沿用VGG完整的KaTeX parse error: Undefined control sequence: \time at position 2: 3\̲t̲i̲m̲e̲3卷积层设计.残差块里首先有2个相同输出通道数的KaTeX parse error: Undefined control sequence: \time at position 2: 3\̲t̲i̲m̲e̲3卷积层.每个卷积层后接一个批量归一化层和ReLU激活函数.然后我们通过跨

  • Python深度学习理解pytorch神经网络批量归一化

    Python深度学习理解pytorch神经网络批量归一化

    目录 训练深层网络 为什么要批量归一化层呢? 批量归一化层 全连接层 卷积层 预测过程中的批量归一化 使用批量归一化层的LeNet 简明实现 争议 训练深层神经网络是十分困难的,特别是在较短的实践内使他们收敛更加棘手.在本节中,我们将介绍批量归一化(batch normalization),这是一种流行且有效的技术,可持续加速深层网络的收敛速度.在结合之后将介绍的残差快,批量归一化使得研究人员能够训练100层以上的网络. 训练深层网络 为什么要批量归一化层呢? 让我们回顾一下训练神经网络时出现的

  • Python深度学习pytorch神经网络Dropout应用详解解

    Python深度学习pytorch神经网络Dropout应用详解解

    目录 扰动的鲁棒性 实践中的dropout 简洁实现 扰动的鲁棒性 在之前我们讨论权重衰减(L2​正则化)时看到的那样,参数的范数也代表了一种有用的简单性度量.简单性的另一个有用角度是平滑性,即函数不应该对其输入的微笑变化敏感.例如,当我们对图像进行分类时,我们预计向像素添加一些随机噪声应该是基本无影响的. dropout在正向传播过程中,计算每一内部层同时注入噪声,这已经成为训练神经网络的标准技术.这种方法之所以被称为dropout,因为我们从表面上看是在训练过程中丢弃(drop out)一些

  • Python深度学习pytorch神经网络图像卷积运算详解

    Python深度学习pytorch神经网络图像卷积运算详解

    目录 互相关运算 卷积层 特征映射 由于卷积神经网络的设计是用于探索图像数据,本节我们将以图像为例. 互相关运算 严格来说,卷积层是个错误的叫法,因为它所表达的运算其实是互相关运算(cross-correlation),而不是卷积运算.在卷积层中,输入张量和核张量通过互相关运算产生输出张量. 首先,我们暂时忽略通道(第三维)这一情况,看看如何处理二维图像数据和隐藏表示.下图中,输入是高度为3.宽度为3的二维张量(即形状为 3 × 3 3\times3 3×3).卷积核的高度和宽度都是2. 注意,

  • Python深度学习pytorch神经网络填充和步幅的理解

    Python深度学习pytorch神经网络填充和步幅的理解

    目录 填充 步幅 上图中,输入的高度和宽度都为3,卷积核的高度和宽度都为2,生成的输出表征的维度为 2 × 2 2\times2 2×2.从上图可看出卷积的输出形状取决于输入形状和卷积核的形状. 填充 以上面的图为例,在应用多层卷积时,我们常常丢失边缘像素. 解决这个问题的简单方法即为填充(padding):在输入图像的边界填充元素(通常填充元素是0). 例如,在上图中我们将 3 × 3 3\times3 3×3输入填充到 5 × 5 5\times5 5×5,那么它的输出就增加为 4 × 4

  • Python深度学习pytorch神经网络多输入多输出通道

    Python深度学习pytorch神经网络多输入多输出通道

    目录 多输入通道 多输出通道 1 × 1 1\times1 1×1卷积层 虽然每个图像具有多个通道和多层卷积层.例如彩色图像具有标准的RGB通道来指示红.绿和蓝.但是到目前为止,我们仅展示了单个输入和单个输出通道的简化例子.这使得我们可以将输入.卷积核和输出看作二维张量. 当我们添加通道时,我们的输入和隐藏的表示都变成了三维张量.例如,每个RGB输入图像具有 3 × h × w 3\times{h}\times{w} 3×h×w的形状.我们将这个大小为3的轴称为通道(channel)维度.在本节

  • Python深度学习pytorch神经网络汇聚层理解

    Python深度学习pytorch神经网络汇聚层理解

    目录 最大汇聚层和平均汇聚层 填充和步幅 多个通道 我们的机器学习任务通常会跟全局图像的问题有关(例如,"图像是否包含一只猫呢?"),所以我们最后一层的神经元应该对整个输入的全局敏感.通过逐渐聚合信息,生成越来越粗糙的映射,最终实现学习全局表示的目标,同时将卷积图层的所有有时保留在中间层. 此外,当检测较底层的特征时(例如之前讨论的边缘),我们通常希望这些特征保持某种程度上的平移不变性.例如,如果我们拍摄黑白之间轮廓清晰的图像X,并将整个图像向右移动一个像素,即Z[i, j] = X[

随机推荐