举例说明单层神经网络的工作原理

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了举例说明单层神经网络的工作原理。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方,请大家不吝赐教,您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

举例说明单层神经网络的工作原理,神经网络,机器学习,人工智能,深度学习

假设我们有一个简单的单层神经网络,用于解决一个简单的问题:根据一个人的年龄(x)来预测其收入(y)。在这个例子中,输入数据只有一个特征(年龄),因此我们可以用一个一维输入向量x来表示。输出结果y也是一个一维向量。

单层神经网络的结构如下:

1. 输入层:只有一个神经元,负责接收输入数据(年龄)。

2. 输出层:只有一个神经元,负责生成预测结果(收入)。

3. 连接:输入层与输出层之间的连接有一个权重w和一个偏置b。

神经网络的工作原理是:将输入数据(年龄)乘以权重w,再加上偏置b,得到预测结果(收入)。用数学公式表示为:

y = wx + b

权重求解过程如下:

1. 初始化:随机初始化权重w和偏置b的值。

2. 前向传播:将训练数据输入到神经网络中,计算预测结果y。

3. 损失计算:计算预测结果y与真实收入值之间的误差,通常采用均方误差作为损失函数,即:

   L = 1/N * ∑(yi - y'i)^2

 其中,N是训练样本数量,yi是真实收入值,y'i是神经网络预测的收入值。

4. 反向传播:根据损失函数L关于权重w和偏置b的梯度,来更新w和b的值。这里我们可以用梯度下降法来更新权重和偏置:

   w = w - α * ∂L/∂w

   b = b - α * ∂L/∂b

   其中,α是学习率,用于控制权重更新的速度。

5. 迭代:重复执行步骤2至4,直到损失函数L收敛到一个较小的值,或达到预设的迭代次数。

通过这个过程,我们可以找到一组合适的权重w和偏置b,使得神经网络能够根据年龄来预测收入。最后,当我们有一个新的年龄值x时,可以将其输入到神经网络中,计算出对应的收入预测值y。文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-570157.html

到了这里,关于举例说明单层神经网络的工作原理的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容,请在右上角搜索TOY模板网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TOY模板网!

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处: 如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请点击违法举报进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

领支付宝红包 赞助服务器费用

相关文章

  • 神经网络的工作原理

    目录 神经网络的介绍 神经网络的组成 神经网络的工作原理 Numpy 实现神经元 Numpy 实现前向传播 Numpy 实现一个可学习的神经网络 神经网络受人类大脑启发的算法。简单来说,当你睁开眼睛时,你看到的物体叫做数据,再由你大脑中处理数据的 Nuerons(细胞)操作,识别出你所

    2024年02月11日
    浏览(38)
  • 图像处理与计算机视觉--第七章-神经网络-单层感知器

      下图是一个简单的感知器模型图:                 在输出层的每一个节点上接受来自输入层的加权和作为输出层的净输入如下所示: n e t j ′ = ∑ i = 1 n w i j x i mathrm{net}_{j}^{prime}=sum_{i=1}^{n}w_{ij}x_{i} net j ′ ​ = i = 1 ∑ n ​ w ij ​ x i ​ 输出的值由激活

    2024年02月06日
    浏览(39)
  • 【深度学习】——循环神经网络RNN及实例气温预测、单层lstm股票预测

           密集连接网络和卷积神经网络都有主要的特点,那就是它们没有记忆。它们单独处理每个输入,在输入和输入之间没有保存任何状态。举个例子:当你在阅读一个句子的时候,你需要记住之前的内容,我们才能动态的了解这个句子想表达的含义。生物智能已渐进的方

    2023年04月24日
    浏览(50)
  • CONV1D一维卷积神经网络运算过程(举例:n行3列➡n行6列)

    作者:CSDN @ _养乐多_ 背景 一维卷积的运算过程网上很多人说不清楚,示意图画的也不清楚。因此,本人针对一维卷积的过程,绘制了计算过程,以我的知识量解释一下 pytorch 中 Conv1d() 函数的机理。 Conv1d() 计算过程 假设我们现在有 n 行,3列数据。n 行可以是 n 个点,也可以

    2024年02月06日
    浏览(41)
  • [深度学习入门]什么是神经网络?[神经网络的架构、工作、激活函数]

      在大多数资料中,神经网络都被描述成某种 正向传播的矩阵乘法 。而本篇博文 通过将神经网络描述为某种计算单元 ,以一种更加简单易懂的方式介绍神经网络的功能及应用。   广义上讲,神经网络就是要 在输入数据中找寻某种规律 ,就像这个经典的例子: 手写数

    2024年02月17日
    浏览(51)
  • 神经网络是如何工作的?

    作为一名程序员,我们习惯于去了解所使用工具、中间件的底层原理,本文则旨在帮助大家了解AI模型的底层机制,让大家在学习或应用各种大模型时更加得心应手,更加适合没有AI基础的小伙伴们。 GPT想必大家已经耳熟能详,当我们与它进行对话时,通常只需关注自己问出

    2024年02月05日
    浏览(45)
  • 基于深度神经网络的分类--实现与方法说明

    采用神经网络进行分类需要考虑以下几个步骤: 数据预处理: 将数据特征参数和目标数据整理成合适的输入和输出形式,可以使用过去一段时间的数据作为特征,然后将未来的数据作为输出标签,进行分类问题的预测。 神经网络架构: 本文是一个简化的多层神经网络架构:

    2024年02月11日
    浏览(45)
  • 【深度学习随笔】神经网络中去掉残差连接的工作

    刚刚有个同学问我:“深层神经网络如果去掉一部分残差,到底还能不能正常训练呀?”这个问题着实很好,我也没思考过,也没尝试过,然后试着去Google Scholar检索了一下“without shorcut”,于是看到了以下的文章。让我比较惊奇的是,这是个很多人研究的方向,并且

    2024年02月15日
    浏览(50)
  • 基于GUI的卷积神经网络和长短期神经网络的语音识别系统,卷积神经网的原理,长短期神经网络的原理

    背影 卷积神经网络CNN的原理 卷积神经网络CNN的定义 卷积神经网络CNN的神经元 卷积神经网络CNN的激活函数 卷积神经网络CNN的传递函数 长短期神经网络的原理 基于GUI的卷积神经网络和长短期神经网络的语音识别系统 代码下载链接:基于MATLABGUI编程的卷积神经网络和长短期神

    2024年02月12日
    浏览(38)
  • 【论文笔记】图神经网络采样相关工作整理9.19

    GraphSAGE NIPS2017 论文:Inductive Representation Learning on Large Graphs 目前引用数:11628 本文提出了一种称为GraphSAGE的新的图嵌入方法,该方法可以在大型图上进行高效的无监督和有监督学习。GraphSAGE通过学习如何从节点的局部邻域中聚合特征信息来生成节点的嵌入。该方法可以处理具

    2024年02月07日
    浏览(40)

觉得文章有用就打赏一下文章作者

支付宝扫一扫打赏

博客赞助

微信扫一扫打赏

请作者喝杯咖啡吧~博客赞助

支付宝扫一扫领取红包,优惠每天领

二维码1

领取红包

二维码2

领红包