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神经网络的应用：数据量和算力的提升分为三层：输入层，隐藏层，输出层（该演示仅一个隐藏层）有时候也叫做多层感知器；将左边盖起来，右边可以采用逻辑回归学习特征神经网络很好的一个特性是当从数据来训练时，不需要明确的来确定哪些是特征设计：多少个隐藏层，每个隐藏层多少个神经元100

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目录1什么是多层感知机1.1基本概念1.2 数学解释2多层感知机的结构3多层感知机的应用4代码实现4.1代码4.1.1 手动实现4.1.2运行结果4.2简洁实现4.2.1代码4.2.2运行结果4.3面向对象4.3.1代码4.3.2运行结果参考资料本人为小白，欢迎补充！1什么是

深度神经网络这是一个深度神经网络用\(L=4\)表示神经网络层数，用\(n^{[l]}\)表示第\(l\)层神经元数量，有\(n^{[1]}=n^{[2]}=5\)，\(n^{[3]}=3\)，\(n^{[4]}=n^{[L]}=1\)，\(n^{[0]}=n_x=3\)。对于前向传播有：\[z^{[l]}=\omega^{[l]}a^{[l-1]}+b^{[l]}\\a^{[l]}=g^{[l]}(

 1，简介：BP网络（Back-PropagationNetwork）是1986年被提出的，是一种按误差逆向传播算法训练的多层前馈网络，是目前应用最广泛的神经网络模型之一，用于函数逼近、模型识别分类、数据压缩和时间序列预测等。2，预测网络常用模型结构： 前馈（Feed-Forward）网络前馈网络是感知器的集合，其中

确定性计算，符号主义（早期人工智能） 不确定性计算：建模、机器学习（世界的随机性、不确定性和动态性- 需要模式识别（学习）的能力，从数据中总结规律） 智能即学习。人类的学习，是有类比思维的，得出方法论、哲学；机器的学习，只是在训练特征参数，没有灵性。  机器学习常见的问题 

声明以下内容均来自B站吴恩达教授的视频以及西瓜书和众多前辈的学习成果总结，仅记录本人的大模型学习过程，如有侵权立马删除。言论仅代表自身理解，如有错误还请指正。正文在多层神经网络得到重视和大规模发展后，越来越多的神经网络模型被提出，有各种各样千奇百怪的模型算法，有的非

人工智能概论一、课程介绍1、科研工作者GeoffreyHinton是多伦多大学教授，谷歌大脑多伦多升级网络负责人；YannLeCun是纽约大学教授，Facebook研究室负责人，他改进了卷积神经网络CNN算法；YoshuaBengio是蒙特利尔大学教授，微软公司战略顾问，他推动了循环神经网络RNN算法

全连接（FullyConnected，简称FC）层是深度学习神经网络中一种基本的层结构。它主要用于神经网络的最后几层，将高层特征映射到输出空间中。全连接层对数据的每个输入节点与每个输出节点进行连接，用于实现输入特征和输出结果之间的映射关系。以下是对全连接层的详细解释。1.全连接层

序言：过拟合是人工智能训练中的一个常见问题，类似于一位“读死书”的学生，他只能机械地背诵书本内容，缺乏灵活性，一旦题目稍有变化便无法理解。为了解决这一问题，科学家们从人脑的学习方式中获得启发，设计出“随机失活”方法。在学习过程中，随机关闭部分神经元，避免神经元之间过度依赖，从而

神经网络、机器学习和深度学习是人工智能领域中非常重要的概念，它们之间既有联系又有区别。神经网络原理神经元模型：神经网络的灵感来源于人类大脑的神经元结构。在人工神经网络中，每个神经元接收来自其他神经元或输入层的多个输入信号，并对这些输入进行加权求和。每个输入

全连接层的作用有：一、特征组合与转换；二、参数学习；三、特征映射；四、非线性变换；五、信息传递；六、适用于多种任务；七、参数量控制。特征组合与转换是指，全连接层在神经网络中起着关键作用，它将上一层的所有神经元与当前层的所有神经元进行全连接。一、特征组合与转换全连接层在神经

序言：为了帮助更多人理解，我们将分成若干小节来讲解大型语言模型（LLM）的真实工作原理，从零开始，不需额外知识储备，只需初中数学基础（懂加法和乘法就行）。本文包含理解LLM所需的全部知识和概念，是完全自包含的（不依赖外部资料）。我们首先将在纸上构建一个简单的生成式大语言模型，然后逐步剖析

神经网络中的偏置（bias）起着至关重要的作用，主要体现在以下几个方面：一、提高模型的表达力；二、增加模型的灵活性；三、保证激活函数工作在非线性区域；四、防止模型过拟合。神经网络的偏置参数可以增加模型的表达力。简单地说，偏置可以看作是一个模型可以调整的“阈值”。一、提高模型

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由于之前一直对神经网络不是特别清楚，尤其是对神经网络中的一些具体的概念，包括循环，神经网络卷积神经网络以及他们具体的作用，都是应用于什么方向不是特别清楚，所以现在我们来做教程来具体明确一下。当然在机器学习之后还有深度学习，然后在深度学习中对各种神经网络的探讨就会比较

前一篇：《全面解释人工智能LLM模型的真实工作原理（一）》序言：在上一篇文章中，我们从原理上构建了一个识别“叶子”和“花朵”的神经网络，并详细讲解了它的工作过程。这包括对输入数字逐个与权重相乘后求和，加上偏置值，最后通过非线性处理和统计分布计算来得出输出。这些操作使用了简

前一篇：《全面解释人工智能LLM模型的真实工作原理（一）》序言：在上一篇文章中，我们从原理上构建了一个识别“叶子”和“花朵”的神经网络，并详细讲解了它的工作过程。这包括对输入数字逐个与权重相乘后求和，加上偏置值，最后通过非线性处理和统计分布计算来得出输出。这些操作使用了简单的

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上一篇：《教电脑“看”图片》本篇序言：本文介绍的计算机视觉，简单来说，是让计算机通过算法从图像中提取特征，并使用这些特征来表示图像中的各种元素及它们的相互关系，从而实现“看”的效果。这种方法在早期主要依赖于传统的机器学习（ML）技术，尤其是监督学习，在这种方法中，人类需要手动

标题这句话来自著名经济学家约翰·梅纳德·凯恩斯（JohnMaynardKeynes）。他在讨论经济决策时强调，面对复杂的现实世界，精确性并不总是现实或必要，尤其当精确性带来误导时，反而不如“大致的正确”更为实际和有用。数学建模的核心在于用数学工具来解释、预测复杂的现实问题。这个过程

神经元死亡问题：在使用ReLU激活函数及其变种激活函数时，输入小于零的神经元会输出零。这可能会带来神经元死亡问题。神经元死亡问题的原因和影响  某一个神经元输出0后，代表这个神经元死亡，这些神经元在前向传播中不再对输入产生任何影响。如果在训练过程中某些神经元的