为了更好的理解backpropagation,先来了解一下forward propagation的内部 我们在forward propagation中计算Z1(3)的方法与在back propagation的方法类似,不同的是,forward是从左算到右,back是从右计算到左. Back propagation的内部 上面的那个式子是只有一个output unit时的表达式,如果有多个,如前面提到的,会有个多个的累加. 我们来看一个single example的情况,并且忽略掉regulari…

以前对PCA算法有过一段时间的研究,但没整理成文章,最近项目又打算用到PCA算法,故趁热打铁整理下PCA算法的知识.本文观点旨在抛砖引玉,不是权威,更不能尽信,只是本人的一点体会. 主成分分析(PCA)是多元统计分析中用来分析数据的一种方法,它是用一种较少数量的特征对样本进行描述以达到降低特征空间维数的方法,它的本质实际上是K-L变换.PCA方法最著名的应用应该是在人脸识别中特征提取及数据维,我们知道输入200*200大小的人脸图像,单单提取它的灰度值作为原始特征,则这个原始特征将达到40000…

本文总结自<Neural Networks and Deep Learning>第2章的部分内容. Backpropagation算法 Backpropagation核心解决的问题: ∂C/∂w 和 ∂C/∂b 的计算, 针对cost函数C. 1. BP算法四个关键公式 2. BP算法步骤 3. BP算法推导过程 可以参考这篇博客:http://www.cnblogs.com/biaoyu/archive/2015/06/20/4591304.html 4. BP算法的一个例子 这篇博客有一个…

1 贝叶斯网络在地学中的应用 1 1.1基本原理及发展过程 1 1.2 具体的研究与应用 4 2 BP神经网络在地学中的应用 6 2.1BP神经网络简介 6 2.2基本原理 7 2.3 在地学中的具体应用与研究 9 结论 11 参考文献 12 1 贝叶斯网络在地学中的应用 贝叶斯网络是一种概率网络,它是基于概率推理的图形化网络,而贝叶斯公式则是这个概率网络的基础.贝叶斯网络是基于概率推理的数学模型,所谓概率推理就是通过一些变量的信息来获取其他的概率信息的过程,基于概率推理的贝叶斯网络(Bayes…

系统学习机器学习之神经网络(三)--GA神经网络与小波神经网络WNN 2017年01月09日 09:45:26 Eason.wxd 阅读数 14135更多 分类专栏: 机器学习   1 遗传算法1.1 遗传算法简介:遗传算法是一类借鉴生物界的进化规律(适者生存,优胜劣汰遗传机制)演化而来的随 机化搜索方法.它是由美国的 J.Holland 教授 1975 年首先提出,其主要特点是直接对结构对 象进行操作,不存在求导和函数连续性的限定:具有内在的隐并行性和更好的全局寻优能力: 采用概率化的寻优方法…

目录: 神经网络前言 神经网络 感知机模型 多层神经网络 激活函数 Logistic函数 Tanh函数 ReLu函数 损失函数和输出单元 损失函数的选择 均方误差损失函数 交叉熵损失函数 输出单元的选择 线性单元 Sigmoid单元 Softmax单元 参考文献         一．神经网络前言 从本章起,我们将正式开始介绍神经网络模型,以及学习如何使用TensorFlow实现深度学习算法.人工神经网络(简称神经网络)在一定程度上受到了生物学的启发,期望通过一定的拓扑结构来模拟生物的神经系统,是…

https://www.zhihu.com/question/34681168 CNN(卷积神经网络).RNN(循环神经网络).DNN(深度神经网络)的内部网络结构有什么区别?修改 CNN(卷积神经网络).RNN(循环神经网络).DNN(深度神经网络)的内部网络结构有什么区别?以及他们的主要用途是什么?只知道CNN是局部感受和参数共享,比较适合用于图像这方面.刚入门的小白真心   个人觉得CNN.RNN和DNN不能放在一起比较.DNN是一个大类,CNN是一个典型的空间上深度的神经网络,RNN是在…

http://cs231n.github.io/neural-networks-1 https://arxiv.org/pdf/1603.07285.pdf https://adeshpande3.github.io/adeshpande3.github.io/A-Beginner's-Guide-To-Understanding-Convolutional-Neural-Networks/ Applied Deep Learning - Part 1: Artificial Neural Ne…

CNN(卷积神经网络).RNN(循环神经网络).DNN(深度神经网络) CNN 专门解决图像问题的,可用把它看作特征提取层,放在输入层上,最后用MLP 做分类. RNN 专门解决时间序列问题的,用来提取时间序列信息,放在特征提取层(如CNN)之后. DNN 说白了就是 多层网络,只是用了很多技巧,让它能够 deep .   什么是深度学习 深度学习=深度神经网络+机器学习 人工智能 > 机器学习 > 表示学习 > 深度学习   神经元模型 输入信号.加权求和.加偏置.激活函数.输出 全连…

欢迎访问个人博客网站获取更多文章: https://beityluo.space 本文用numpy从零搭建了一个类似于pytorch的深度学习框架 可以用于前面文章提到的MINST数据集的手写数字识别.也可以用于其他的方面 Github: https://github.com/BeityLuo/Deeplearning-frame-from-scrach 以下的文字介绍在仓库中的README.md文件中有相同内容 神经网络框架使用方法及设计思想 在框架上基本模仿pytorch,用以学习神经网络的…

backpropagation算法示例 下面举个例子,假设在某个mini-batch的有样本X和标签Y,其中\(X\in R^{m\times 2}, Y\in R^{m\times 1}\),现在有个两层的网络,对应的计算如下: \[ \begin{split} i_1 &= XW_1+ b_1\\ o_1 &= sigmoid(i_1)\\ i_2 &= o_1W_2 + b_2\\ o_2 &= sigmoid(i_2) \end{split} \] 其中\(W_1…

在有监督学习中,训练样本是有类别标签的.现在假设我们只有一个没有带类别标签的训练样本集合 ,其中 .自编码神经网络是一种无监督学习算法,它使用了反向传播算法,并让目标值等于输入值,比如 .下图是一个自编码神经网络的示例.通过训练,我们使输出 接近于输入 .当我们为自编码神经网络加入某些限制,比如限定隐藏神经元的数量,我们就可以从输入数据中发现一些有趣的结构.举例来说,假设某个自编码神经网络的输入 是一张 张8*8 图像(共64个像素)的像素灰度值,于是 n=64,其隐藏层 中有25个隐藏神经元.…

React中diff算法的理解 diff算法用来计算出Virtual DOM中改变的部分,然后针对该部分进行DOM操作,而不用重新渲染整个页面,渲染整个DOM结构的过程中开销是很大的,需要浏览器对DOM结构进行重绘与回流,而diff算法能够使得操作过程中只更新修改的那部分DOM结构而不更新整个DOM,这样能够最小化操作DOM结构,能够最大程度上减少浏览器重绘与回流的规模. 虚拟DOM diff算法的基础是Virtual DOM,Virtual DOM是一棵以JavaScript对象作为基础的树,…

直方图均衡化就是调整灰度直方图的分布,即将原图中的灰度值映射为一个新的值.映射的结果直观表现是灰度图的分布变得均匀,从0到255都有分布,不像原图那样集中.图像上的表现就是对比度变大,亮的更亮,暗的更暗. 映射算法是计算灰度图的累积函数,并将其归一化.最后由累计函数映射出新的灰度值.这个算法其他的博客都有描述.我这里谈谈我对这个算法的理解. 通过这种算法会有什么效果?首先灰度的大小关系是不会变化的,但是新的灰度范围和这种灰度的像素数目相关.原本占据低区域和高区域的像素,虽然很少,但是占据了(0~…

数据结构实验之串一:KMP简单应用 Time Limit: 1000 ms Memory Limit: 65536 KiB Submit Statistic Discuss Problem Description 给定两个字符串string1和string2,判断string2是否为string1的子串. Input 输入包含多组数据,每组测试数据包含两行,第一行代表string1(长度小于1000000),第二行代表string2(长度小于1000000),string1和string2中保证…

SPF Time Limit: 1000MS   Memory Limit: 10000K Total Submissions: 7406   Accepted: 3363 Description Consider the two networks shown below. Assuming that data moves around these networks only between directly connected nodes on a peer-to-peer basis, a…

Vue中diff算法的理解 diff算法用来计算出Virtual DOM中改变的部分,然后针对该部分进行DOM操作,而不用重新渲染整个页面,渲染整个DOM结构的过程中开销是很大的,需要浏览器对DOM结构进行重绘与回流,而diff算法能够使得操作过程中只更新修改的那部分DOM结构而不更新整个DOM,这样能够最小化操作DOM结构,能够最大程度上减少浏览器重绘与回流的规模. 虚拟DOM diff算法的基础是Virtual DOM,Virtual DOM是一棵以JavaScript对象作为基础的树,每一…

参考:KMP入门级别算法详解--终于解决了(next数组详解) https://blog.csdn.net/lee18254290736/article/details/77278769 在这里讨论的next数组的含义为模式串p[j]之前前缀和后缀相等的个数,若都不相等则为0.(特殊情况,没有前缀和后缀时,则为-1,如next[0]=-1:当j==1时,p[1]前面只有一个字符,在这里认为next[1]=0) 以下是计算next数组算法的代码: void getNext(char *p, int…

做题思路 or 感想 : 就借由这道题来理解一下kmp算法吧 kmp算法的操作过程我觉得有句话很合适 :KMP 算法永不回退 目标字符串 的指针 i,不走回头路(不会重复扫描 目标字符串),而是借助 next 数组中储存的信息把 模板字符串 移到正确的位置继续匹配 kmp算法的重要点是计算next数组 i的含义是指向后缀末尾位置的下标,j的含义是指向前缀末尾位置的下标和最大前后缀和!!! next[i]的定义是i(包括i)之前的最长前后缀之和 对于for循环中为什么i要从1开始,因为i是后缀末尾…

Backpropagation algorithm(反向传播算法) Θij(l) is a real number. Forward propagation 上图是给出一个training example(x,y),是怎么进行forward propagation的. Backpropagation algorithm(一个trainning example) 因为我们是先求的δ(4),再求δ(3),再一层层往input layer那边推,所以叫做Backpropagation algorith…

注意:版权所有,转载需注明出处. 神经网络,从大学时候就知道,后面上课的时候老师也讲过,但是感觉从来没有真正掌握,总是似是而非,比较模糊,好像懂,其实并不懂. 在开始推导之前,需要先做一些准备工作,推导中所使用的神经网络如上图所示.一个神经网络由多个层(layer)构成,每一层有若干个节点(node),最左边是输入层,中间的层被称为隐含层,最右边是输出层:上一层节点与下一层节点之间,都有边相连,代表上一层某个节点为下一层某个节点贡献的权值. 接下来对推导中使用的符号做一个详细的说明,使推导的过程…

最近在github上看到一个很有趣的项目,通过文本训练可以让计算机写出特定风格的文章,有人就专门写了一个小项目生成汪峰风格的歌词.看完后有一些自己的小想法,也想做一个玩儿一玩儿.用到的原理是深度学习里的循环神经网络,无奈理论太艰深,只能从头开始开始慢慢看,因此产生写一个项目的想法,把机器学习和深度学习里关于分类的算法整理一下,按照原理写一些demo,方便自己也方便其他人.项目地址:https://github.com/LiuRoy/classfication_demo,目前实现了逻辑回归和神经网…

在深度神经网络(DNN)模型与前向传播算法中,我们对DNN的模型和前向传播算法做了总结,这里我们更进一步,对DNN的反向传播算法(Back Propagation,BP)做一个总结. 1. DNN反向传播算法要解决的问题 在了解DNN的反向传播算法前,我们先要知道DNN反向传播算法要解决的问题,也就是说,什么时候我们需要这个反向传播算法? 回到我们监督学习的一般问题,假设我们有m个训练样本:$\{(x_1,y_1), (x_2,y_2), ..., (x_m,y_m)\}$,其中$x$为输入向量…

效果展示 这不是OCR,有些人可能会觉得这东西会和OCR一样,直接进行整个字的识别就行,然而并不是. OCR是2维像素矩阵的像素数据.而手写识别不一样,手写可以把用户写字的笔画时间顺序,抽象成一个维度.这样识别的就是3维的数据了.识别起来简单很多. 最近需要做一个中文手写识别算法.搜索了网上的一些前人作品,发现都是只讲了理论,不讲实际开发.于是打算自己开发一个,并记录开发过程. 由于代码量比较多,这里不会全部贴上来讲解,代码已经放到了gitee,部分地方需对照代码进行观看,下面有URL. 思路…

深度神经网络(Deep Neural Networks,简称DNN)是深度学习的基础. 回顾监督学习的一般性问题.假设我们有$m$个训练样本$\{(x_1, y_1), (x_2, y_2), …, (x_m, y_m)\}$,其中$x$为输入向量,$y$为输出向量,利用这个训练样本训练模型的参数,使得给定模型一个$x_{test}$,其能够预测$y_{test}$. 采用CNN模型的时候,$x$输入向量全部喂给输入层,$y$输出向量和输出层的向量一起计算损失函数,而其中若干个神经元的隐藏层,每…

反向传播算法(Back Propagation): 引言: 在逻辑回归中,我们使用梯度下降法求参数方程的最优解. 这种方法在神经网络中并不能直接使用, 因为神经网络有多层参数(最少两层),(?为何不能) 这就要求对梯度下降法做少许改进. 实现过程:  一.正向传播 首先,同逻辑回归,我们求出神经网络输出与实际值的“误差”——COST: 这里先使用欧式距离而不是索夫曼函数作为输出的cost: 展开之后: (注意右边的权重衰减项,既规则化) 二.反向传播 对于第  层(输出层)的每个输出单元 ,我们…

目录 写在前面 问题定义 一个例子 F(2, 3) 1D winograd 1D to 2D,F(2, 3) to F(2x2, 3x3) 卷积神经网络中的Winograd 总结 参考 博客:blog.shinelee.me | 博客园 | CSDN 写在前面 随便翻一翻流行的推理框架(加速器),如NCNN.NNPACK等,可以看到,对于卷积层,大家不约而同地采用了Winograd快速卷积算法,该算法出自CVPR 2016的一篇 paper:Fast Algorithms for Convolu…

先看下面信号流图,L=2和M0=M1=M2=M3=3的情况,上面是前向通过,下面部分是反向通过. 1.初始化.假设没有先验知识可用,可以以一个一致分布来随机的挑选突触权值和阈值,这个分布选择为均值等于0的均匀分布,它的方差选择应该使得神经元的诱导局部域的标准偏差位于sigmoid激活函数的线行部分与饱和部分过渡处. (1)训练样本的呈现.呈现训练样本的一个回合给网络.对训练集中以某种形式排序的每个样本,一次进行下面的第3点和第4点中所描述的前向和反向计算. (2)前向计算.在该回合中设一个训练样…

import tensorflow as tf w1= tf.Variable(tf.random_normal([2, 3], stddev=1, seed=1)) w2= tf.Variable(tf.random_normal([3, 1], stddev=1, seed=1)) x = tf.constant([[0.7, 0.9]]) a = tf.matmul(x, w1) y = tf.matmul(a, w2) sess = tf.Session() sess.run(w1.in…

摘要 本文是对 Andrew Ng 在 Coursera 上的机器学习课程中 Backpropagation Algorithm 一小节的延伸.文章分三个部分:第一部分给出一个简单的神经网络模型和 Backpropagation(以下简称 BP)算法的具体流程.第二部分以分别计算第一层和第二层中的第一个参数(parameters,在神经网络中也称之为 weights)的梯度为例来解释 BP 算法流程,并给出了具体的推导过程.第三个部分采用了更加直观的图例来解释 BP 算法的工作流程. 注:1.…