尝试学习如何实现单个神经元
单个神经元是神经网络的基本单位，它模拟了生物神经元的行为。学习如何实现单个神经元是理解神经网络的第一步。
在实现单个神经元之前，我们需要了解它的基本概念、分类、优势以及应用场景。
概念： 单个神经元是神经网络中最基本的计算单元，它接收输入信号，根据权重和偏差进行计算，并将结果通过激活函数进行转换得到输出。它的计算过程可以用数学公式表示：输出 = 激活函数(权重 * 输入 + 偏差)。
分类： 根据不同的激活函数和连接方式，单个神经元可以分为不同的类型，包括感知机神经元、Sigmoid神经元、ReLU神经元等。
优势： 单个神经元具有以下优势：
- 可以对非线性问题进行建模和解决，适用于复杂的数据关系。
- 具备自适应学习能力，能够通过调整权重和偏差来适应不同的输入模式。
- 并行处理能力强，可以同时处理多个输入。
应用场景： 单个神经元在人工智能、机器学习和数据挖掘等领域有广泛的应用，包括：
- 模式识别：用于图像识别、语音识别等领域。
- 预测和分类：用于股票市场预测、情感分类等任务。
- 数据压缩和降维：用于特征提取和数据压缩。
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通过学习如何实现单个神经元，我们可以深入理解神经网络的基本原理和计算过程，为进一步学习和应用更复杂的神经网络模型打下基础。
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我在Pytorch中有这段代码，但是不能让它工作。我使用Numpy作为return (X.T * W).sum(axis=1) +B 但是使用Pytorch时，我一直收到这个错误... def neural_network_neurons(W, B, X):
z1 = torch.matmul(X, W) + BW = torch.tensor([[1.2, 0.3, 0.
浏览 8提问于2020-01-25得票数 0
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我首先在10,000个MNIST数据示例上试用了它，然后在尝试复制符号函数时，以及在试图复制XOR门时又试了一次。每一次，无论时代的#，它总是产生输出的所有输出神经元(不管可能有多少)都是大致相同的值，但成本函数似乎正在下降。我使用的是批处理梯度下降，所有这些都是使用向量完成的(每个训练示例都没有循环)。__weights[w] - (.01*Weight_Delta_List[w])
我甚至实现了梯度检查，并且值是不同的，我想我会尝试用Approx替换回传播
浏览 1提问于2014-12-24得票数 0
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，是否有可能通过神经网络实现这一点？(使用的神经元/层数将不受限制)
编辑:你也能给出一个数字例子作为例子吗？
浏览 2提问于2014-09-22得票数 0
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我的目标是而不是，建立一个能为我计算数字平方的神经网络，但我认为这将是一个很好的实验，看看我是否正确地实现了反向传播算法。这看起来是个好主意吗？无论如何，我担心我没有正确地实现学习算法(完全)。我的测试(结果)：
使用偏置节
浏览 5提问于2015-06-06得票数 3
我的情况是:多类分类问题，有5个特征(列在我的数据中)，15个类，单个标签。我的模型是:一个输入层有5个神经元，一个隐层有ReLU，一个输出层有softmax。我有两个问题：
输入层有多少个神经元？我试着调整输入层的神经元数量，比如77个神经元，性能提高了，我很困惑。我尝试了随机搜索cv来查找隐藏层的数量、神经元数量和学习速率，我在Scikit学习中使用了Randomizedsearchcv，然后best_params会显示如下内容：
浏览 10提问于2022-06-19得票数 1
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我使用8层完全连接的神经网络(tensorflow)训练MNIST，得到了如下结果。我能知道为什么测试损失在20年代之后增加了吗？这是因为过度适应吗？这些是网络配置：L2: 800 neuronsL4: 200 neuronsL6: 60 neuronsL8: 10 neuronsactivation function: Reludropout r
浏览 1提问于2018-03-27得票数 0
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目前我正在学习RNN，特别是LSTM网络。我读过很多主题，包括和我仍然有一些误解。下面的图像来自，它表示单个RNN单元在时间上展开。1.我是否正确理解，从前馈神经网络的角度来说，RNN细胞不是单个神经元，而是其内部的一层神经元？
文章中的另一张图像代表了在时间上展开的单个LSTM单元。2.基于第一个问题的逻辑，从前馈神经网络的角度看，LSTM细胞不是一个单一的神经元，而是一组4层的神经元，在它的内部？。
浏览 4提问于2020-04-24得票数 4
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出于学习目的，我正在用python编写我自己的ANN。我已经为GD和激活函数实现了最常见的优化，并计算了数值梯度，以确保ANN计算的梯度是正确的。我已经尝试过非常简单的例子，它们工作得很好，但最近我试图用MNIST数据集训练一个ANN。我从数据集中的前100或1000张图像开始，只是为了获得要使用的隐藏层和每层神经元的数量的感觉。例如，我从16个神经元的单个隐藏层开始，对于提到的样本效果很好，损失函数逐渐减少，但是如果我使用几乎任何其他数量的神经元，则无论我使用多少个时
浏览 1提问于2018-12-11得票数 0
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我读过一些关于神经网络是如何工作的文献，但是这个理论很重，我不知道它将如何适用于我的情况。所以，如果有人能帮我说清楚，尤其是神经网络的架构，那就太好了。如果有200个特征，这将如何导致神经网络的结构(就数字层(隐藏层)和中子而言)？
在支持向量机中，我有一个分类(基本正确和错误)和多类分类(标签)，这种差异将如何适用于神经网络的输出层？
浏览 2提问于2014-03-06得票数 1
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卷积神经网络--多通道
、、、
当输入层存在多个通道时，如何执行卷积操作？(例如RGB) sum = 0.0
然而，我不明白如何扩展这个模型来处理多个
浏览 1提问于2015-01-01得票数 27
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在科学学习中，输出层有多少个神经元？正如所述的，您只能指定隐藏层的大小和它们的神经元，而不能指定输出层的任何内容，因此我不确定scikit是如何实现输出层的。对于只有一个神经元的输出层，使用softmax激活函数有意义吗？
浏览 1提问于2017-11-17得票数 3
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我构建了一个具有以下结构的单个FeedForward网络：
我的问题是：
创建具有多个输出的单个网络是一种好方法吗？也就是说，我应该为每一个数字创建一个独立的网络吗？实际上，“10个分类器”共享隐藏层的相同神经元--我不确定--它是否降低了网络学习
浏览 2提问于2015-06-05得票数 0
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我在上10年级，我希望在患者数据上使用机器学习模型来找到一周中的时间和患者依从性之间的相关性。我们的目标是创建一个机器学习模型，该模型可以意识到给定过去的数据，患者很可能会在下一个时间段19错过他们的药物治疗。我相信logistic回归必须用于仍然具有固有线性数据分布的数据，但我不确定。
浏览 27提问于2018-12-20得票数 0
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我研究了这个课题，我认为我对非增长的神经网络是如何工作的，以及它们的权重是如何进化的，我有足够的理解，但是我找不到一个解释，如何确定网络是否需要产生一个新的神经元，以及我应该从多少个神经元开始。我是一名计算机科学专业的学生，也是职业程序员，所以我对算法和图表有很好的理解，但我还没有学习人工智能。
浏览 3提问于2017-04-15得票数 0
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我已经实现了一个多层感知器，并首先设计了训练方法，以进行一定数量的训练。我针对XOR逻辑门对网络进行了训练，大多数时候网络会学习如何解决问题，但偶尔网络只会学习两个训练示例，并停留在其他两个示例上。这是正常的，是一个多层感知器有时无法正确学习，还是这是我的实现中的一个错误。如果重要的话，实现是在C++中，并且多层感知器是标准的前馈反向传播神经网络；2个输入神经元，2个隐层神经元，1个输出神经元。
我是否应该使用两个输
浏览 0提问于2013-07-17得票数 1
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此代码尝试使用dropout的自定义实现：import torch.nn as nn# import torchvision.transforms], Step [{}/{}], Loss: {:.4f}'.format(epoch+1, num_epochs, i+1, total_step, loss.item()))
自定义dropout实现为dropout_value = self.custom_dropout(self
浏览 0提问于2019-01-09得票数 18
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我正在尝试编写一个神经网络程序，现在我正在测试它。我已经将其简化为2个训练示例，其中2个输入和1个输入。它不会学习。我不知道如何在重载的情况下寻求帮助，所以我会把我正在做的事情贴出来：For i = 1 to 1000
For j = 1 to Samples
浏览 1提问于2014-05-08得票数 1
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对于小数据集，我得到了很好的训练结果，但对于大数据输入，我无法设置学习率、动量率等恒定参数的值。对于学习率和动量率的设置有什么好的建议，以便我能快速得到结果。或者我应该引入增加学习率比率，如果我引入学习率，那么应该是什么值？
浏览 1提问于2014-10-16得票数 0
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在PyTorch nn模块中，有两种类型的辍学：一个Dropout2d -随机零出整个频道。使用Bernoulli分布的样本，每个信道将在每个前向呼叫上独立地被零点化，概率为p。
我的问题是当我们使用CNN时，我们在卷积层中使用的是哪一种。在这个纸中，有人说我们使用第一种。但我不太清楚一般的做法是什么。
浏览 0提问于2019-06-06得票数 4
我正在做一种神经网络，用神经元和“突触”。它有点像转盘b型网，连接可以去任何地方。它从一个随机生成的网络开始，它在神经元之间有随机连接。对神经元有不同影响的电、化学变异体。关键是：
网络基本上是与其他神经元相连的一系列神经元。我不知道如何做“交叉”，以形成新一代的表现最好的父母为基础的蚊帐。更具体地说，如果我基于单个连接组合它们，我将打破任何可能由特定的神经元和连接所形成的潜在“结构”或功能。这很可能是我错过了什么，我正在学习这一点，
浏览 0提问于2015-02-01得票数 0
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