如果限制一个神经网络的总神经元数量(不考虑输入层)为 N+1 ,输入层大小为 m^{(0)} ,输出层大小为1,隐藏层的层数为 L ,每个隐藏层的神经元数量为 \frac{N}{L} ,试分析参数数量和隐藏层层数L的关系。 m^{(0)}\frac{N}{L}+(L-1)(\frac{N}{L})^2+\frac{N}{L}+(N+1)+m^{(0)}=num...
如果限制一个神经网络的总神经元数量(不考虑输入层)为 N+1 ,输入层大小为 m^{(0)} ,输出层大小为1,隐藏层的层数为 L ,每个隐藏层的神经元数量为 \frac{N}{L} ,试分析参数数量和隐藏层层数L的关系。 m^{(0)}\frac{N}{L}+(L-1)(\frac{N}{L})^2+\frac{N}{L}+(N+1)+m^{(0)}=num...
若将𝑾和𝒃都初始化为0,则在输入层之后的所有隐藏层神经元接收到的输入都是一样的,那么在使用反向传播算法进行梯度的传递时,每一隐藏层的权重梯度值都是相同的,这就导致了权重只能向同一方向下降,这和问题4-1有一定的相似性,只不过是从权重和偏置方面导致了输入X值的非零均值化(更极端的是所有值相同)。
《神经网络与深度学习-邱锡鹏》习题解答-第3章 线性模型 [习题3-1] 证明在两类线性分类中,权重向量 与决策平面正交。 证明: 决策平面: 现假设在决策平面上有两个点 因此: 相减得: 其中 为决策平面上的任意向量, 与决策平面上的向量内积为 ,…
本专栏总结了《神经网络与深度学习》一书习题解答 nomoreoneday · 1 篇内容 为什么均方误差函数不适用于分类问题 有两个原因 第一,使用平方损失函数意味着我们默认数据服从正态分布,用统计术语来说就意味着我们假设了高斯先验。但很显然,分类问题的数据并不服从正态分布,比如二分类问题则服从伯努利分布。 第二,MSE...
【邱希鹏】神经网络与深度学习课后习题-chap2 1. 分析为什么平方损失函数不适用于分类问题. 答: 分类问题中的标签,是没有连续的概念的。每个标签之间的距离也是没有实际意义的,所以预测值 和 标签两个向量之间的平方差这个值不能反应分类这个问题的优化程度。
邱锡鹏教授最新的这本《神经网络与深度学习》真的写的非常好,详略得当,严谨易懂。尤其是这本书的中文语言习惯读起来特别舒服,不存在花书中文版的那种翻译问题,让人读着很别扭。我从头到尾读了一遍,没有发现书中一处公式错误或者语言表述问题。我是处女座,这本书...
神经网络与深度学习[邱锡鹏] 第三章习题解析 3-1 3-2 3-3 3-4 (2)从"一对一方式"的角度: 假设样本的类别数为C,则需要构造C(C-1)/2个权重向量𝒘 若想单独分出一类样本c,则使用C-1个权重向量可以将其他样本与c类样本区分开来。 但是想要在分出c类样本的基础上分出d类,...
神经⽹络与深度学习[邱锡鹏]第六章习题解析6-1 三者都是典型的神经⽹络模型。卷积神经⽹络是对前馈神经⽹络增加卷积层和池化层。延时神经⽹络是对前馈神经⽹络增加延时器。循环神经⽹络是对前馈神经⽹络增加⾃反馈的神经元。延时神经⽹络和循环神经⽹络是给⽹络增加短期记忆能⼒的两种重要⽅...
神经网络与深度学习(邱锡鹏)编程练习 2 题目解析 实验1:线性回归的参数优化-最小二乘法 1 最小二乘法原理 基于均方误差最小化进行模型求解。 线性回归中,试图找到一条直线,使所有样本到直线的欧氏距离之和最小。(西瓜书P54) 图源:NNDL P34 2 最小二乘法优化公式...