神经网络(4)---神经网络是如何帮助我们学习复杂的nonlinear hypotheses

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神经网络是如何一步步进行计算的,以及对计算过程的向量化 Z1(2),Z2(2),Z3(2) are just weighted linear combination of input value x1,x2,x3.上图右边灰色框里面的为Z(2),为3*1矩阵. a1(2)=g(Z1(2))......a(2)为3*1的矩阵,对Z(2) 里面的每个元素应用g函数. 上述的计算我们可以分为两步,一步是计算Z(2),一步是计算a(2),如上图所示. 我们将input的x定义为a(1),所以将x写成a(…

神经网络(1)--Non-linear hypotheses，为什么我们要学习神经网络这种算法来处理non-linear hypotheses

神经网络(1)--No-linear hypotheses 为什么我们已经有了linear regression与logistic regression算法还要来学习神经网络这个另外的算法呢,让我们来看看几个复杂的no-linear hypotheses 想要对上面图中的trainning data做logistic regression的话,你可以做的是apply logistic regression with a lot of nonlinear features(如上图中的g(θ0+..…

图机器学习(GML)&图神经网络(GNN)原理和代码实现(前置学习系列二）

项目链接:https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/4990947?contributionType=1 欢迎fork欢迎三连!文章篇幅有限,部分程序出图不一一展示,详情进入项目链接即可图机器学习(GML)&图神经网络(GNN)原理和代码实现(PGL)[前置学习系列二] 上一个项目对图相关基础知识进行了详细讲述,下面进图GML networkx :NetworkX 是一个 Python 包,用于创建.操作和研究复杂网络的结构.动力学和功…

秒懂神经网络---BP神经网络具体应用不能说的秘密.

秒懂神经网络---BP神经网络具体应用不能说的秘密一.总结一句话总结: 还是要上课和自己找书找博客学习相结合,这样学习效果才好,不能单视频,也不能单书 BP神经网络就是反向传播神经网络 1.BP神经网络是什么? 反向传播神经网络:通过样本数据的训练,不断修正网络权值和阈值使误差函数沿负梯度方向下降,逼近期望输出. BP网络(Back-ProPagation Network)又称反向传播神经网络, 通过样本数据的训练,不断修正网络权值和阈值使误差函数沿负梯度方向下降,逼近期望输出.它是一种应用…

[DL学习笔记]从人工神经网络到卷积神经网络_1_神经网络和BP算法

前言:这只是我的一个学习笔记,里边肯定有不少错误,还希望有大神能帮帮找找,由于是从小白的视角来看问题的,所以对于初学者或多或少会有点帮助吧. 1:人工全连接神经网络和BP算法 <1>:人工神经网络结构与人工神经网络可以完美分割任意数据的原理: 本节图片来源于斯坦福Andrew Ng老师coursea课件(此大神不多介绍,大家都懂) 在说明神经网络之前,先介绍一下神经网络的基础计算单元,感知器. 上图就是一个简单的感知器,蓝色是输入的样本,g(z)是激活函数,z=x1*w1+-,a=g(z) 这…

学习笔记TF053:循环神经网络，TensorFlow Model Zoo，强化学习，深度森林，深度学习艺术

循环神经网络.https://github.com/aymericdamien/TensorFlow-Examples/blob/master/examples/3_NeuralNetworks/recurrent_network.py. 自然语言处理(natural language processing, NLP)应用网络模型.与前馈神经网络(feed-forward neural network,FNN)不同,循环网络引入定性循环,信号在神经元传递不消失继续存活.传统神经网络层间全连接,层…

深度学习原理与框架-Tensorflow卷积神经网络-卷积神经网络mnist分类 1.tf.nn.conv2d(卷积操作) 2.tf.nn.max_pool(最大池化操作) 3.tf.nn.dropout(执行dropout操作) 4.tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits(交叉熵损失) 5.tf.truncated_normal(两个标准差内的正态分布)

1. tf.nn.conv2d(x, w, strides=[1, 1, 1, 1], padding='SAME') # 对数据进行卷积操作参数说明:x表示输入数据,w表示卷积核, strides表示步长,分别表示为样本数,长,宽,通道数,padding表示补零操作 2. tf.nn.max_pool(x, ksize=[1, 2, 2, 1], strides=[1, 2, 2, 1], padding='SAME') # 对数据进行池化操作参数说明:x表示输入数据,ksize表示卷…