神经网络如何进行训练
神经网络worker是什么
每个"worker"节点会根据当前的模型参数进行前向传播和反向传播计算，并更新模型的参数。然后，"worker"节点会将更新后的参数与其他"worker"节点进行同步，以保持整个网络模型的一致性。通过使用多个"worker"节点进行并行计算，可以显著加速神经网络的训练过程，特别是在大规模数据集和复杂模型上。这种分布式计算...
简述神经网络的构成及每部分的作用
神经网络的主要用途：1、模式识别：神经网络可以学习和识别模式，这使得它们在许多任务中表现出色，例如图像和语音识别、自然语言处理等。通过训练神经网络，它可以自动地提取出输入数据中的特征，并分类或回归到正确的标签上。2、数据分类：神经网络可以将大量数据分成不同的类别，这在进行数据挖掘、垃圾邮件...
神经网络的优化
上节回顾： 介绍了神经元、神经网络 介绍了激活函数 提到了前向传播概念 留下问题：用到的参数w和b是怎么来的，是自己随便设定的吗 本节介绍： 神经网络、反向传播的例子 损失函数和梯度下降法、学习率介绍 最重要的用途是分类 这种能自动对输入的东西进行分类的机器，就叫做 分类...
时域信号怎么训练神经网络
1、首先利用工艺过程中的历史数据或该领域专家的知识形成样本。2、然后构建神经网络模型。3、然后在主程序的大循环中，利用离线训练方式对神经网络进行训练。4、然后在实时控制中，以在线学习方式运行神经网络，不断以样本子集缓冲区的实时样本对网络进行训练。5、最后由外部中断服务子程序根据样本提取逻辑...
卷积神经网络为什么要建立数据库
最后，数据库还可以用于测试模型，以确保其在不同类型的数据上的准确性和鲁棒性。使用数据库进行测试可以更好地理解模型如何处理特定类型的数据，并且可以发现可能存在的问题或缺陷。因此，在卷积神经网络中，建立数据库可以提高训练效率、管理数据、测试模型以及提高模型准确性和鲁棒性。
神经网络中epoch与iteration相等吗
神经网络中epoch与iteration是不相等的 batchsize：中文翻译为批大小（批尺寸）。在深度学习中，一般采用SGD训练，即每次训练在训练集中取batchsize个样本训练；iteration：中文翻译为迭代，1个iteration等于使用batchsize个样本训练一次；一个迭代 = 一个正向通过+一个反向通过 epoch：迭代次数，1个epoch等于...
如何训练神经网络去掉初值的影响
遗传算法的基本运算过程如下（如果训练神经网络最好用实数编码）：a)初始化：设置进化代数计数器t=0，设置最大进化代数T，随机生成M个个体作为初始群体P(0)。b)个体评价：计算群体P(t)中各个个体的适应度。c)选择运算:将选择算子作用于群体。选择的目的是把优化的个体直接遗传到下一代或通过配对交叉...
在深度学习中,什么是批量归一化,并且它如何帮助神经网络训练?
在图像分类任务，如使用CNN处理识别物体的任务中，批量归一化显著优化了神经网络的训练。例如，在MNIST手写数字分类任务中，通过TensorFlow实现的简单神经网络，批量归一化使得模型能够更有效地学习和适应输入数据，提高模型性能。在实践中，批量归一化与其他技术如dropout或学习率调整策略相结合，能进一步提升模型...
神经网络中进行多次权值训练中的“训练”如何理解
训练过程就是改变权值的过程，改变权值目的是使网络的预测性能达到最佳。
BP神经网络
处的代价值。当 !$\\theta$ 是一个向量时，我们则需要对偏导数进行检验。因为代价函数的偏导数检验只针对一个参数的改变进行检验，下面是一个只针对 !$\\theta_1$ 进行检验的示例：如果上式成立，则证明网络中BP算法有效，此时关闭梯度校验算法（因为梯度的近似计算效率很慢），继续网络的训练过程。
船营区择明回答： net = newff(PR,[S1 S2...SNl],{TF1 TF2...TFNl},BTF,BLF,PF) newff(PR,[S1 S2...SNl],{TF1 TF2...TFNl},BTF,BLF,PF) takes, PR - Rx2 matrix of min and max values for R input elements. Si - Size of ith layer, for Nl layers. TFi - Transfer function of ith ...
夹雷18266257304问： MATLAB中BP神经网络的训练算法具体是怎么样的 - ？
船营区择明回答： 先用newff函数建立网络,再用train函数训练即可. 1)正向传播:输入样本->输入层->各隐层(处理)->输出层 注1:若输出层实际输出与期望输出(教师信号)不符,则转入2)(误差反向传播过程) 2)误差反向传播:输出误差(某种形式)-...
夹雷18266257304问： 怎样用weka对数据进行神经网络训练 - ？
船营区择明回答： 常用的神经网络就是向前反馈的BP(Back Propagation)网络,也叫多层前馈网络,而BP在weka中就是由MultilayerPerceptron算法实现的.所以呢 在weka explorer中选用classifiers.functions.MultilayerPerceptron训练分类模型就可以了^^
夹雷18266257304问： 请问如何并行化训练神经网络模型? - ？
船营区择明回答： 各个框架都有自己的方法实现并行计算. 我常用的是pytorch,可通过以下方法实现并行计算(单机多卡): new_net = nn.DataParallel(net, device_ids=[0, 1]) output = new_net(input) 通过device_ids参数可以指定在哪些GPU上进行优化
夹雷18266257304问： 如何训练自己的神经网络权重 - ？
船营区择明回答： 说的确定应该就是训练方法吧,神经网络的权值不是人工给定的.而是用训练集(包括输入和输出)训练,用训练集训练一遍称为一个epoch,一般要许多epoch才行,目的是使得目标与训练结果的误差(一般采用均方误差)小到一个给定的阈值.以上所说是有监督的学习方法,还有无监督的学习方法.
夹雷18266257304问： 卷积神经网络具体怎样训练 - ？
船营区择明回答： 一般都是定了一个固定的核的,例如你29*29的图片,就用5*5的核. 这些都是经验. 当然你也可以用大些的. 然后核的具体的值,就是要训练出来的, 核的初始化的话,若果你的输入是0-1之前,那么核值也可以初始化在0-1之间,不会有太大的误差. 《神经网络之家》专讲神经网络这一块
夹雷18266257304问： 如何训练深度神经网络 - ？
船营区择明回答： deeplearinig就是神经网络的一类,就是解决的训练问题的深层神经网络,所以你这问题“深度学习会代替神经网络'就不对,BP么,BP有自己的优势,也是很成熟的算法,做手写识别等等效果已经商用化了,不会被轻易替代.deeplearning远...
夹雷18266257304问： Hopfield 神经网络有哪几种训练方法 - ？
船营区择明回答： 人工神经网络模型主要考虑网络连接的拓扑结构、神经元的特征、学习规则等.目前,已有近40种神经网络模型,其中有反传网络、感知器、自组织映射、Hopfield网络、波耳兹曼机、适应谐振理论等.根据连接的拓扑结构,神经网络模型可以...
夹雷18266257304问： 如何用matlab训练神经网络 - ？
船营区择明回答： MATLAB2016之后的版本都带着机器学习的开发包,你可以直接调用,只需要设置参数就ok,做一些前期的数据处理就ok了
