问题：神经网络中权重共享的是？
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在阅读墨菲的《机器学习：概率观点》一书和迈克·奥尼尔的这篇文章时，我遇到了一些关于卷积神经网络中权重数的计算，我想了解这些计算。网络架构如下： 这是上述文章的解释： 第2层也是一个卷积层，但有50个要素地图。每个特征映射是5x5，特征映射中的每个单元是前一层所有6个特征映射对应区域的5x5卷积核，每个是13x13特征映射。因此，第2层中有5x5x50=1250个神经元，（5x5 1）x6x50=7
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我目前正在尝试理解卷积神经网络中的权重分配实际上是什么。 据我所知，CNN首次引入是为了减少连接输入和输出所需的连接数量，因为输入具有3个维度。 根据这一逻辑，我认为卷积减少了其中一个维度，并将卷积图像连接到输出神经元。 连接卷积图像和输出的权重是否是未共享的权重？如果没有，哪些权重是不共享的？。 或者，如果是，则反向传播将其视为一个权重，并将其更新为一个单位？
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本文向大家介绍问题：神经网络激活函数？相关面试题，主要包含被问及问题：神经网络激活函数？时的应答技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 参考回答： sigmod、tanh、relu 解析：需要掌握函数图像，特点，互相比较，优缺点以及改进方法
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神经网络 (Neural Network) 是机器学习的一个分支，全称人工神经网络（Artificial Neural Network，缩写 ANN），是一种模仿生物神经网络的结构和功能的数学模型或计算模型，用于对函数进行估计或近似。 Perceptron (感知器) 一个典型的神经网络由输入层、一个或多个隐藏层以及输出层组成，其中箭头代表着数据流动的方向，而圆圈代表激活函数（最常用的激活函数为
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译者：bat67 最新版会在译者仓库首先同步。 可以使用torch.nn包来构建神经网络. 我们以及介绍了autograd，nn包依赖于autograd包来定义模型并对它们求导。一个nn.Module包含各个层和一个forward(input)方法，该方法返回output。 例如，下面这个神经网络可以对数字进行分类： 这是一个简单的前馈神经网络（feed-forward network）。它接受一
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我有一个梯度爆炸的问题，试了好几天都没能解决。我在TensorFlow中实现了一个自定义消息传递图神经网络，用于从图数据中预测一个连续值。每个图与一个目标值相关联。图的每个节点由一个节点属性向量表示，节点之间的边由一个边属性向量表示。 在消息传递层中，节点属性以某种方式更新（例如，通过聚合其他节点/边缘属性），并返回这些更新的节点属性。 现在，我设法弄清楚了代码中出现梯度问题的位置。我有下面的片段