Convolutional Neural Networks for Visual Recognition 7
Two Simple Examples
softmax classifier
后,我们介绍两个简单的例子,一个是线性分类器,一个是神经网络。由于网上的讲义给出的都是代码,我们这里用公式来进行推导。首先看softmax classifier 的例子。给定输入X∈RN×D,权值W∈RD×K,偏移量b∈R1×K,我们可以得到分类器对每个样本的预测分数:f=XW+b,我们可以用softmax 函数将预测分数转为概率:pi=efi∑jefj,pi
表示样本属于第i类的概率,fi,fj表示线性函数对样本属于第i,j类的预测分数。
我们可以建立如下的loss function:
下面我们推导loss对W,b的偏导数,我们可以先计算loss对f的偏导数,利用链式法则,我们可以得到:
进一步,由f=XW+b,可知∂f∂W=XT,∂f∂b=1,我们可以得到:
Neural Networks
上面介绍的是softmax 分类器,下面我们介绍神经网络。神经网络与softmax分类器类似,只是多了一个隐含层。我们先考虑其前向传递。
下面我们看如何利用BP对网络中的参数进行更新:
上面的表达式忽略了矩阵运算里的一些转置,实际编写代码的时候需要注意这一点,最后,我们可以得到如下的参数更新表达式:
还有一点,上式的N表示训练集里的样本总数,如果我们要用batch模型,那么可以将整个训练集分成若干个batch,那么此时的N就是每个batch的样本数。
Reference
Convolutional Neural Networks for Visual Recognition 7的更多相关文章
- Convolutional Neural Networks for Visual Recognition 1
Introduction 这是斯坦福计算机视觉大牛李菲菲最新开设的一门关于deep learning在计算机视觉领域的相关应用的课程.这个课程重点介绍了deep learning里的一种比较流行的模型 ...
- Convolutional Neural Networks for Visual Recognition
http://cs231n.github.io/ 里面有很多相当好的文章 http://cs231n.github.io/convolutional-networks/ Table of Cont ...
- 卷积神经网络用于视觉识别Convolutional Neural Networks for Visual Recognition
Table of Contents: Architecture Overview ConvNet Layers Convolutional Layer Pooling Layer Normalizat ...
- Convolutional Neural Networks for Visual Recognition 8
Convolutional Neural Networks (CNNs / ConvNets) 前面做了如此漫长的铺垫,现在终于来到了课程的重点.Convolutional Neural Networ ...
- Convolutional Neural Networks for Visual Recognition 5
Setting up the data and the model 前面我们介绍了一个神经元的模型,通过一个激励函数将高维的输入域权值的点积转化为一个单一的输出,而神经网络就是将神经元排列到每一层,形 ...
- Convolutional Neural Networks for Visual Recognition 2
Linear Classification 在上一讲里,我们介绍了图像分类问题以及一个简单的分类模型K-NN模型,我们已经知道K-NN的模型有几个严重的缺陷,第一就是要保存训练集里的所有样本,这个比较 ...
- Convolutional Neural Networks for Visual Recognition 4
Modeling one neuron 下面我们开始介绍神经网络,我们先从最简单的一个神经元的情况开始,一个简单的神经元包括输入,激励函数以及输出.如下图所示: 一个神经元类似一个线性分类器,如果激励 ...
- cs231n spring 2017 lecture1 Introduction to Convolutional Neural Networks for Visual Recognition 听课笔记
1. 生物学家做实验发现脑皮层对简单的结构比如角.边有反应,而通过复杂的神经元传递,这些简单的结构最终帮助生物体有了更复杂的视觉系统.1970年David Marr提出的视觉处理流程遵循这样的原则,拿 ...
- Stanford CS231n - Convolutional Neural Networks for Visual Recognition
网易云课堂上有汉化的视频:http://study.163.com/course/courseLearn.htm?courseId=1003223001#/learn/video?lessonId=1 ...
随机推荐
- windows下XAMPP安装php_memcache扩展
windows下XAMPP安装php_memcache扩展 首先下载phpmemcache,地址为: http://up.2cto.com/2012/0522/20120522094758371.ra ...
- vue实践---vue不依赖外部资源实现简单多语
vue使用多语,最常见的就是 vue-i18n, 但是如果开发中的多语很少,比如就不到10个多语,这样就没必要引入vue-i18n了, 引入了反正导致代码体积大了,这时候单纯用vue实现多语就是比较好 ...
- 【BZOJ1132】[POI2008]Tro 几何
[BZOJ1132][POI2008]Tro Description 平面上有N个点. 求出所有以这N个点为顶点的三角形的面积和 N<=3000 Input 第一行给出数字N,N在[3,3000 ...
- Hibernate Criteria 查询使用
转载 http://blog.csdn.net/woshisap/article/details/6747466 Hibernate 设计了 CriteriaSpecification 作为 Crit ...
- python脚本分析nginx访问日志
日志格式如下: 223.74.135.248 [11/May/2017:11:19:47 +0800] "POST /login/getValidateCode HTTP/1.1" ...
- MySQL查询含转义字符反斜杠的时候一直为零查询无效
今天在查询一个字段时显示一直显示为0,可是表里明明有对应的数值. ) as vote_your_count from vote_beauty where beauty_person = '\u5c0f ...
- Linux环境安装Nginx详细步骤
1.yum解决编译nginx所需的依赖包,之后你的nginx就不会报错了yum install gcc patch libffi-devel python-devel zlib-devel bzip ...
- Spring mvc 与 strust
1. 机制:spring mvc的入口是servlet,而struts2是filter 2. 性能:spring会稍微比struts快.spring mvc是基于方法,单例(servlet也是单例): ...
- Springmvc注解启用
http://www.blogbus.com/wanping-logs/235898637.html 使用注解的原因 最方便的还是启用注解 注解方便,而且项目中很流行. 配置文件尽量减少,主要使用 ...
- python基础22------python基础之基于tcp和udp的套接字
一.TCP套接字 1.low版tcp套接字 服务器端 客户端 2.改进版tcp套接字 服务端 客户端 二.UDP的套接字 服务器 客户端 注:udp的套接字可以支持多个客户端同时访问,但tcp套接字就 ...