本章涉及到的若干知识点(红字):本章节是作为通往Tensorflow的前奏! 链接:https://www.zhihu.com/question/27823925/answer/38460833 首先,神经网络的最后一层,也就是输出层,是一个 Logistic Regression (或者 Softmax Regression ),也就是一个线性分类器. 那么,输入层和中间那些隐层又在干吗呢?你可以把它们看成一种特征提取的过程,就是把 Logistic Regression 的输出当作特征,然后…

郑重声明:原文参见标题,如有侵权,请联系作者,将会撤销发布! 顺便安利一下同组的大佬做的SNN教程:https://spikingflow.readthedocs.io/zh_CN/latest/Tutorials.html Abstract 本文在计算能力上对脉冲神经网络模型与基于McCulloch-Pitts神经元(阈值门)和基于sigmoidal门的其他神经网络模型加以比较.特别是,研究表明,就所需神经元数量而言,脉冲神经网络的计算能力比其他神经网络模型更强.这显示了一个具体的生物学相关函…

梯度下降 一.亲手实现“梯度下降” 以下内容其实就是<手动实现简单的梯度下降>. 神经网络的实践笔记,主要包括: Logistic分类函数 反向传播相关内容 Link: http://peterroelants.github.io/posts/neural_network_implementation_part01/ 中文版: http://www.jianshu.com/p/0da9eb3fd06b 1. 生成训练数据 由“目标函数+随机噪声”生成. import numpy as np i…

How Transformers Work --- The Neural Network used by Open AI and DeepMind Original English Version link:https://towardsdatascience.com/transformers-141e32e69591 Chinese version by 量子位. 本文的主要内容:RNN, LSTM, Attention, CNN, Transformer, Self-Attention, M…

Recurrent Neural Network 2016年07月01日  Deep learning  Deep learning 字数:24235   this blog from: http://jxgu.cc/blog/recent-advances-in-RNN.html    References Robert Dionne Neural Network Paper Notes Baisc Improvements 20170326 Learning Simpler Language…

作者:桂. 时间:2017-05-22  15:28:43 链接:http://www.cnblogs.com/xingshansi/p/6890048.html 前言 本文主要是线性回归模型,包括: 1)普通最小二乘拟合 2)Ridge回归 3)Lasso回归 4)其他常用Linear Models. 一.普通最小二乘 通常是给定数据X,y,利用参数进行线性拟合,准则为最小误差: 该问题的求解可以借助:梯度下降法/最小二乘法,以最小二乘为例: 基本用法: from sklearn import…

作者:桂. 时间:2017-05-22  15:28:43 链接:http://www.cnblogs.com/xingshansi/p/6890048.html 前言 主要记录python工具包:sci-kit learn的基本用法. 本文主要是线性回归模型,包括: 1)普通最小二乘拟合 2)Ridge回归 3)Lasso回归 4)其他常用Linear Models. 一.普通最小二乘 通常是给定数据X,y,利用参数进行线性拟合,准则为最小误差: 该问题的求解可以借助:梯度下降法/最小二乘法,…

前面的文章已经介绍了一个回归和一个分类的例子.在逻辑回归模型中我们假设: 在分类问题中我们假设: 他们都是广义线性模型中的一个例子,在理解广义线性模型之前需要先理解指数分布族. 指数分布族(The Exponential Family) 如果一个分布可以用如下公式表达,那么这个分布就属于指数分布族: 公式中y是随机变量:h(x)称为基础度量值(base measure): η称为分布的自然参数(natural parameter),也称为标准参数(canonical parameter): T(…

网易公开课,第4课 notes,http://cs229.stanford.edu/notes/cs229-notes1.pdf 前面介绍一个线性回归问题,符合高斯分布 一个分类问题,logstic回归,符合伯努利分布 也发现他们有些相似的地方,其实这些方法都是一个更广泛的模型族的特例,这个模型族称为,广义线性模型(Generalized Linear Models,GLMs) The exponential family 为了介绍GLMs,先需要介绍指数族分布(exponential fami…

Introduction 一.Scikit-learning 广义线性模型 From: http://sklearn.lzjqsdd.com/modules/linear_model.html#ordinary-least-squares # 需要明白以下全部内容,花些时间. 只涉及上述常见的.个人相关的算法. Ref: https://www.youtube.com/watch?v=ipb2MhSRGdw 二.方法进化简史 1.1 松弛求解 到 最小二乘 基本上都是解不存在的超定方程组.因此,…