1.初始化 2.前向传播 导数比较好理解 3.反向传播 全符号积分的推导看得我头有点晕 最后唤起我依稀的线代回忆 感谢吴恩达老师的反向传播讲解,第一遍看的有点晕,然后仔细看了一下又找了个B站的推导就懂了: 吴恩达老师原讲解:https://mooc.study.163.com/learn/2001281002?tid=2001392029#/learn/content?type=detail&id=2001702020&cid=2001693027 B站小姐姐的推导:https://www…

基础:逻辑回归 Logistic 回归模型的参数估计为什么不能采用最小二乘法? logistic回归模型的参数估计问题不能“方便地”定义“误差”或者“残差”. 对单个样本: 第i层的权重W[i]维度的行等于i层神经元的个数,列等于i-1层神经元的个数:第i层常数项b[i]b[i]维度的行等于i层神经元的个数,列始终为1. 对m个样本,用for循环不如用矩阵快,输入矩阵X的维度为(nx,m),nx是输入层特征数目. 其中,Z[1]的维度是(4,m),4是隐藏层神经元的个数:A[1]的维度与Z[1]…

1. 第i层网络 Z[i] = W[i]A[i-1] + B[i],A[i] = f[i](Z[i]). 其中, W[i]形状是n[i]*n[i-1],n[i]是第i层神经元的数量: A[i-1]是第i-1层的神经元,形状是n[i-1]*p,p是样本数量: B[i]形状是n[i]*p,B[i]的每一列都是一样的,所以其实有效的参数只是n[i]个,python里直接用n[i]*1的b[i]然后boradcasting成n[i]*p方便做加法. A[0]对应输入层,n[0]是单个输入样本的特征数量.…

tensorFlow见基础 实验 MNIST数据集介绍 MNIST是一个手写阿拉伯数字的数据集. 其中包含有60000个已经标注了的训练集,还有10000个用于测试的测试集. 本次实验的任务就是通过手写数字的图片,识别出具体写的是0-9之中的哪个数字.   理论知识回顾 一个典型的浅层神经网络结构如下: 上图所示的是一个只有一层隐藏层的浅层神经网络 我们有3个输入层节点,分别对应i[1] i[2] i[3] 隐藏层有4个节点,分别对应h[0] h[1] h[2] h[3],对应的激活函数为ReL…

1. 第i层网络 Z[i] = W[i]A[i-1] + B[i],A[i] = f[i](Z[i]). 其中, W[i]形状是n[i]*n[i-1],n[i]是第i层神经元的数量: A[i-1]是第i-1层的神经元,形状是n[i-1]*p,p是样本数量: B[i]形状是n[i]*p,B[i]的每一列都是一样的,所以其实有效的参数只是n[i]个,python里直接用n[i]*1的b[i]然后boradcasting成n[i]*p方便做加法. A[0]对应输入层,n[0]是单个输入样本的特征数量.…

 =================第3周 浅层神经网络=============== ===3..1  神经网络概览=== ===3.2  神经网络表示=== ===3.3  计算神经网络的输出=== 方括号代表层数.   ===3.4  多个例子中的向量化=== ===3.5  向量化实现的解释===  方括号值的是层数,括号代表样本编号.ppt中显示的,不同row代表某一层的hidden unit,不同列代表各个样本,挺形象的呀,有趣.   ===3.6  激活函数=== tanh几乎各方…

第三周:浅层神经网络(Shallow neural networks) 3.1 神经网络概述(Neural Network Overview) 使用符号$ ^{[…

本系列文章由 @yhl_leo 出品,转载请注明出处. 文章链接: http://blog.csdn.net/yhl_leo/article/details/51416540 看到之前的一篇博文:深入MNIST code测试,接连有读者发问,关于其中的一些细节问题,这里进行简单的答复. Tensorflow中提供的示例中MNIST网络结构比较简单,属于浅层的神经网络,只有两个卷积层和全连接层,我按照Caffe的网络结构绘制一个模型流程: 再附上每一层的具体参数网络(依旧仿照caffe的模式):…

作为图像识别与机器视觉界的 "hello world!" ,MNIST ("Modified National Institute of Standards and Technology") 数据集有着举足轻重的地位.基本上每本人工智能.机器学习相关的书上都以它作为开始. 下面我们会用 TensorFlow 搭建一个浅层的神经网络来运行 "hello world!" 模型. 以下内容和模块的运算,均在矩池云平台进行. 本次教程分五步: 第一步:数…

介绍 DeepLearning课程总共五大章节,该系列笔记将按照课程安排进行记录. 另外第一章的前两周的课程在之前的Andrew Ng机器学习课程笔记(博客园)&Andrew Ng机器学习课程笔记(CSDN)系列笔记中都有提到,所以这里不再赘述. 1.神经网络概要 注意:这一系列的课程中用中括号表示层数,例如\(a^{[1]}\)表示第二层(隐藏层)的数据. 2.神经网络表示 这个图的内容有点多,跟着下面的步骤来理解这个图吧: 首先看蓝色字体,这个2层的神经网络(输入层一般理解成第0层)有输入层…

觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~Follow Me 3.2 神经网络表示 对于一个由输入层,隐藏层,输出层三层所组成的神经网络来说,输入层,即输入数据被称为第0层,中间层被称为第1层,输出层被称为第2层.所以这个神经网络被称为两层神经网络,我们不把输入层当做一个标准的层. 3.3 计算神经网络的输出 对于输入层的输入,我们把输入看做是一个矩阵,对于第一层的第一个神经元结点,计算\(W^T*x+b\) 3.4 多个样本例子中的向量化 上一节讨论的是对于单个样本我们使用神经网络表示的方法,现在我…

基础 在参考①中我们详细介绍了没有隐含层的神经网络结构,该神经网络只有输入层和输出层,并且输入层和输出层是通过全连接方式进行连接的.具体结构如下: 我们用此网络结构基于MNIST数据集(参考②)进行训练,在MNIST数据集中每张图像的分辨率为28*28,即784维,对应于上图中的x; 而输出为数字类别,即0~9,因此上图中的y的维度维10.因此权重w的维度为[784, 10],wi,j代表第j维的特征对应的第i类的权重值,主要是为了矩阵相乘时计算的方便,具体见下面代码. 训练过程 1.训练过程中…

3.1 神经网络概述(Neural Network Overview ) (神经网络中,我们要反复计算a和z,最终得到最后的loss function) 3.2 神经网络的表示(Neural Network Representation) 3.3 计算一个神经网络的输出(Computing a Neural Network's output ) 向量化计算: 详细过程见下: 公式 3.10: (W---4x3) 3.4 多样本向量化(Vectorizing across multiple exa…

1 神经网络概览( Neural Networks Overview ) 先来快速过一遍如何实现神经网络. 首先需要输入特征x,参数w和b,计算出z,然后用激活函数计算出a,在神经网络中我们要做多次这样的计算,反复计算z和a,然后用损失函数计算最后的a和y的差异. 可以把很多sigmoid单元堆叠起来构成一个神经网络.我们用上标方括号表示第几层,用上标圆括号表示第几个样本. 训练的时候通过反向传播来计算导数,先计算da,再计算dz,再到dw,db. 2 神经网络表示( Neural Networ…

Week 3 Quiz - Shallow Neural Networks(第三周测验 - 浅层神经网络) \1. Which of the following are true? (Check all that apply.) Notice that I only list correct options(以下哪一项是正确的?只列出了正确的答案) [ ]…

ubuntu安装中文输入法必看以下两篇文章,按照顺序来做: http://www.2cto.com/os/201207/144189.html http://www.cnblogs.com/slider/archive/2012/02/14/2351879.html 先按照地一个页面安装以ibus框架和输入法,然后按照第二片文章将ibus启动起来 如果还不能自动启动 ibus daemon 看下一篇文章,添加启动项: http://blog.sina.com.cn/s/blog_59d97a63…

来看上图的简单CNN: 从39x39x3的原始图像 不填充且步长为1的情况下经过3x3的10个filter卷积后 得到了 37x37x10的数据 不填充且步长为2的情况下经过5x5的20个filter卷积后 得到了 17x17x20的数据 不填充且步长为2的情况下经过5x5的40个filter卷积后 得到了 7x7x40的最终结果 将7x7x40的卷积层全部展开作为输入特征,建立一个输入层单元数为1960的神经网络即可 卷积神经网络常见的结构: 1.Conv卷积层如上图所见 2.Pool池化层…

http://www.cnblogs.com/yank/archive/2011/10/24/2204145.html http://www.cnblogs.com/zwq194/archive/2012/08/06/2625403.html 关于String为值类型还是引用类型的讨论一直没有平息,最近一直在研究性能方面的问题,今天再次将此问题进行一次明确.希望能给大家带来点帮助. 如果有错误请指出. 来看下面例子: //值类型 ; int b = a; a = ; Console.WriteL…

原文:浅谈 PHP 神盾的解密过程 前些日子一个朋友丢了个shell给我,让我帮忙解密,打开源码看了下写着是 “神盾加密” , 牛逼闪闪的样子.百度下发现神盾是个很古老的东西,最后一次更新是在 2012-10-09.和他相似的另一款是phpjm,有人说是神盾抄袭phpjm的,这些都不是我们所要关心的问题.phpjm一直在更新,而神盾貌似不搞了,我们分析下神盾,顺便写成工具,方便大家使用(因为他不更新,所以就不用担心解密工具失效问题了).其实网上早就有人分析过这个了,而且写成了工具.但是我测试了很…

深度学习出现之前,机器学习方面的开发者通常需要仔细地设计特征.设计算法,且他们在理论上常能够得知这样设计的实际表现如何: 深度学习出现后,开发者常先尝试实验,有时候实验结果常与直觉相矛盾,实验后再找出出现这个结果的原因进行分析. 0 绪论 给定一个网络结构(层数以及每层的神经元个数),根据参数取不同的值形成不同的函数.换句话说,给定了一个网络结构,即定义了一个函数集合. 给定一个目标函数\(f(x)=2(2\cos^2(x)-1)^2-1\),现在想用一个神经网络来拟合这个函数(根据目标函数采集…

ASP.NET MVC系列文章 [01]浅谈Google Chrome浏览器(理论篇) [02]浅谈Google Chrome浏览器(操作篇)(上) [03]浅谈Google Chrome浏览器(操作篇)(下) [04]浅谈ASP.NET框架 [05]浅谈ASP.NET MVC运行过程 [06]浅谈ASP.NET MVC 控制器 [07]浅谈ASP.NET MVC 路由 [08]浅谈ASP.NET MVC 视图 [09]浅谈ASP.NET MVC 视图与控制器传递数据 [10]浅谈jqGrid…

实际上,java中数组对象的浅层复制只是复制了对象的引用(参考),而深层复制的才是对象所代表的值.…

  1. Struts 1是全世界第一个发布的MVC框架: 它由Craig McClanahan在2001年发布,该框架一经推出,就得到了世界上Java Web开发者的拥护,经过长达6年时间的锤炼,Struts 1框架更加成熟.稳定,性能也有了很好的保证.因此,到目前为止,Struts 1依然是世界上使用最广泛的MVC框架. 目前,基于Web的MVC框架非常多,发展也很快,每隔一段时间就有一个新的MVC框架发布,例如像JSF.Tapestry和Spring MVC等.除了这些有名的MVC框架外,…

浅层复制代码: import java.util.*; class Int{ private int i; public Int(int ii){i = ii;} public void increment(){i++;} public String toString(){ return Integer.toString(i); } } public class Cloning{ public static void main(String[] args){ Vector v = new Vec…

1．浅复制与深复制概念 浅复制(浅克隆)     被复制对象的所有变量都含有与原来的对象相同的值,而所有的对其他对象的引用仍然指向原来的对象.换言之,浅复制仅仅复制所考虑的对象,而不复制它所引用的对象. 深复制(深克隆)     被复制对象的所有变量都含有与原来的对象相同的值,除去那些引用其他对象的变量.那些引用其他对象的变量将指向被复制过的新对象,而不再是原有的那些被引用的对象.换言之,深复制把要复制的对象所引用的对象都复制了一遍. 浅层克隆示例(实现Cloneable接口 并复写clone(…

<script> //判断是不是原始值 //判断是数组还是对象 //建立相应的数组或对象 var obj={ name:'辣鸡', sex:'male', card:['laobi','feiwu'], wife:{ name:'智障', son:{ name:'彩笔' } } } var obj1={} function deepClone(Origin,Target){ var Target=Target ||{}, toStr = Object.prototype.toString, a…

上一篇对excel导入做了浅层的解释,本文将对导出再做浅层解释. 仍然是相同的套路,只不过是反过来而已. 反过来方向理论上本来是这样的:cell-->row-->sheet-->workbook-->输出流--->硬盘文件file 但实际却不是这样的,为什么呢?因为单元格cell不会创建出一个row,更不会创建一个sheet,也不可能反向创建一个workbook,而workbook与输出流之间存在层级关系,但不存在包含被包含关系,所以导出的方向就变成这样了: workbook…

ASP.NET MVC系列文章 [01]浅谈Google Chrome浏览器(理论篇) [02]浅谈Google Chrome浏览器(操作篇)(上) [03]浅谈Google Chrome浏览器(操作篇)(下) [04]浅谈ASP.NET框架 [05]浅谈ASP.NET MVC运行过程 [06]浅谈ASP.NET MVC 控制器 [07]浅谈ASP.NET MVC 路由 [08]浅谈ASP.NET MVC 视图 [09]浅谈ASP.NET MVC 视图与控制器传递数据 [10]浅谈jqGrid…

目录 Darknet浅层可视化教程 说明 处理步骤 使用python可视化txt文件 Darknet浅层可视化教程 说明 针对YOLO官方提供的c语言版的darknet进行了修改,添加了一些函数,进行可视化处理. 建议使用visual studio code进行代码的跟踪和调试. 可视化内容是针对一下命令,对一张图片进行可视化: ./darknet detector test cfg/voc.data data/yolov3-voc.cfg backup/yolov3-voc_40000.cfg…

1.ION:在conv3.conv4.conv5和context features上分别进行roi_pooling,在channel那一维进行concat 2.Hypernet:在较浅层max_pooling,中间层保持不变,较高层deconv,最后把这三个结果concat起来构成最后一层feature map ION是在不同层的feature map进行roi_pooling然后concat,最后连接fc做判断 Hypernet是在不同feature map进行特征融合组成新的最后一层feat…