4. Neural Networks (part one) Content: 4. Neural Networks (part one) 4.1 Non-linear Classification. 4.2 Neural Model(神经元模型) 4.3 Forward Propagation 4.4 神经网络实现与或非门以及异或门 4.4.1 实现与或非门(AND/OR/NOT) 4.4.2 实现异或/同或门(XOR/XNOR) 4.5 Multi-class classification k…

背景:跟上一讲一样,识别手写数字,给一组数据集ex4data1.mat,,每个样例都为灰度化为20*20像素,也就是每个样例的维度为400,加载这组数据后,我们会有5000*400的矩阵X(5000个样例),5000*1的矩阵y(表示每个样例所代表的数据).现在让你拟合出一个模型,使得这个模型能很好的预测其它手写的数字. (注意:我们用10代表0(矩阵y也是这样),因为Octave的矩阵没有0行) 一:神经网络( Neural Networks) 神经网络脚本ex4.m: %% Machine…

5 Neural Networks (part two) content: 5 Neural Networks (part two) 5.1 cost function 5.2 Back Propagation 5.3 神经网络总结 接上一篇4. Neural Networks (part one).本文将先定义神经网络的代价函数,然后介绍逆向传播(Back Propagation: BP)算法,它能有效求解代价函数对连接权重的偏导,最后对训练神经网络的过程进行总结. 5.1 cost func…

人类通过模仿自然界中的生物,已经发明了很多东西,比如飞机,就是模仿鸟翼,但最终,这些东西会和原来的东西有些许差异,artificial neural networks (ANNs)就是模仿动物大脑的神经网络. ANNs是Deep Learning的基本组成部分,它有很多用处: ANNs are at the very core of Deep Learning. They are versatile, powerful, and scala‐ ble, making them ideal to…

无论是线性回归还是逻辑回归都有这样一个缺点,即:当特征太多时, 计算的负荷会非常大. 比如识别图像,是否是一辆汽车,可能就需要判断太多像素. 这时候就需要神经网络. 神经网络是模拟人类大脑的神经网络,由神经元,输入树突,输出树突构成. 由此设计神经网络模型: x1,x2,x3是输入单元,将原始数据给他们,…

神经网络是一种受大脑工作原理启发的模式. 它在许多应用中广泛使用:当您的手机解释并理解您的语音命令时,很可能是神经网络正在帮助理解您的语音; 当您兑现支票时,自动读取数字的机器也使用神经网络. Non-linear Classification 当输入数据特征过多,像上面的例子,当使用三次幂的特征时,可以超过170,000项,使我们的逻辑回归难以运行. 还有在计算机视觉中,图片的表示是通过像素矩阵表示的,如上图所示.那么假设一个图片是简单的50×50px,其特征数为2500(7500 if RG…

背景:识别手写数字,给一组数据集ex3data1.mat,,每个样例都为灰度化为20*20像素,也就是每个样例的维度为400,加载这组数据后,我们会有5000*400的矩阵X(5000个样例),会有5000*1的矩阵y(表示每个样例所代表的数据).现在让你拟合出一个模型,使得这个模型能很好的预测其它手写的数字. (注意:我们用10代表0(矩阵y也是这样),因为Octave的矩阵没有0行) 我们随机可视化100个样例,可以看到如下图所示: 一:多类别分类(Multi-class Classific…

原文 http://blog.csdn.net/abcjennifer/article/details/7758797 本栏目(Machine learning)包括单参数的线性回归.多参数的线性回归.Octave Tutorial.Logistic Regression.Regularization.神经网络.机器学习系统设计.SVM(Support Vector Machines 支持向量机).聚类.降维.异常检测.大规模机器学习等章节.所有内容均来自Standford公开课machine…

原文 http://blog.csdn.net/abcjennifer/article/details/7749309 本栏目(Machine learning)包括单参数的线性回归.多参数的线性回归.Octave Tutorial.Logistic Regression.Regularization.神经网络.机器学习系统设计.SVM(Support Vector Machines 支持向量机).聚类.降维.异常检测.大规模机器学习等章节.所有内容均来自Standford公开课machine…

今天开始学模式识别与机器学习Pattern Recognition and Machine Learning (PRML),章节5.1,Neural Networks神经网络-前向网络. 话说上一次写这个笔记是13年的事情了···那时候忙着实习,找工作,毕业什么的就没写下去了,现在工作了有半年时间也算稳定了,我会继续把这个笔记写完.其实很多章节都看了,不过还没写出来,先从第5章开始吧,第2-4章比较基础,以后再补!基本是笔记+翻译,主要是自己写一下以后好翻阅. PRML第5章介绍了神经网络neu…