损失由两部分组成: 数据损失+正则化损失(data loss + regularization) 想得到损失函数关于权值矩阵W的梯度表达式,然后进性优化操作(损失相当于海拔,你在山上的位置相当于W,你进行移动,需要知道你到底是向下走了还是向上走了,所以可通过梯度或者是斜率来知道,你的目标是不断的移动你的W就是位置,使你找到谷底就是损失最小的,但是有可能会存在你找到局部的谷底,就是所谓的局部最优). 我们使用梯度下降算法,进行迭代运算,计算梯度进行权值的更新,一直循环执行这个操作,最后会停留在损失…

FFDNet---matlab 调用并批处理 format compact; global sigmas; % input noise level or input noise level map addpath(fullfile('utilities')); folderModel = 'models'; folderResult= 'results'; save_folder = 'datasets_c'; showResult = 1; useGPU = 0; % CPU or GPU.…

Principles of training multi-layer neural network using backpropagation http://galaxy.agh.edu.pl/~vlsi/AI/backp_t_en/backprop.html The project describes teaching process of multi-layer neural network employing backpropagation algorithm. To illustrate…

1. Feedforward and cost function; 2.Regularized cost function: 3.Sigmoid gradient The gradient for the sigmoid function can be computed as: where: 4.Random initialization randInitializeWeights.m function W = randInitializeWeights(L_in, L_out) %RANDIN…

1.这个neural network 的costfunction 看起来很复杂,其实把连加化简,就是上面的普通代价函数在神经网络的应用,只不过把每一层都加起来了. 为什么要初始化θ值? 后向传播涉及的公式的推导,把这些公式独立推导? 编程过程中的完整矩阵变换怎么变换的?…

作者简介: 吴天龙  香侬科技researcher 公众号(suanfarensheng) 导言 图(graph)是一个非常常用的数据结构,现实世界中很多很多任务可以描述为图问题,比如社交网络,蛋白体结构,交通路网数据,以及很火的知识图谱等,甚至规则网格结构数据(如图像,视频等)也是图数据的一种特殊形式,因此图是一个很值得研究的领域. 针对graph的研究可以分为三类: 1.经典的graph算法,如生成树算法,最短路径算法,复杂一点的二分图匹配,费用流问题等等: 2.概率图模型,将条件概率表达为…

神经网络的实践笔记 link: http://peterroelants.github.io/posts/neural_network_implementation_part01/ 1. 生成训练数据 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 神经网络中有关# 矩阵的运算我们采用NumPy来构建,# 画图使用Matplotlib来构建. # Part 1, create training data # Define the vect…

转自:http://www.asimovinstitute.org/neural-network-zoo/ THE NEURAL NETWORK ZOO POSTED ON SEPTEMBER 14, 2016 BY FJODOR VAN VEEN   With new neural network architectures popping up every now and then, it's hard to keep track of them all. Knowing all the a…

作者:zhbzz2007 出处:http://www.cnblogs.com/zhbzz2007 欢迎转载,也请保留这段声明.谢谢! 本文翻译自 RECURRENT NEURAL NETWORKS TUTORIAL, PART 2 – IMPLEMENTING A RNN WITH PYTHON, NUMPY AND THEANO . github地址 在这篇博文中,我们将会使用Python从头开始实现一个循环神经网络,并且利用Theano(一个在GPU上执行操作的库)优化原始的实现.所有的代码…

作者:zhbzz2007 出处:http://www.cnblogs.com/zhbzz2007 欢迎转载,也请保留这段声明.谢谢! 这是RNN教程的第三部分. 在前面的教程中,我们从头实现了一个循环神经网络,但是并没有涉及随时间反向传播(BPTT)算法如何计算梯度的细节.在这部分,我们将会简要介绍BPTT并解释它和传统的反向传播有何区别.我们也会尝试着理解梯度消失问题,这也是LSTM和GRU(目前NLP及其它领域中最为流行和有用的模型)得以发展的原因.梯度消失问题最早是由 Sepp Hochr…