Deep Learning - 3 改进神经网络的学习方式

【Deep Learning - 3 改进神经网络的学习方式】的更多相关文章

Deep Learning - 3 改进神经网络的学习方式

反向传播算法是大多数神经网络的基础,我们应该多花点时间掌握它. 还有一些技术能够帮助我们改进反向传播算法,从而改进神经网络的学习方式,包括: 选取更好的代价函数正则化方法初始化权重的方法如何选择网络的超参 Cost Function 这里来看一个非常简单的神经元,我们输入1,期望它输出0. 我们看看 Gradient Descent 是如何帮助我们学习 Weights 和 Biases 的. Round 1 我们的初始值如下: $$ Weight = 0.6 \ Bias = 0.9 \…

Deep Learning In NLP 神经网络与词向量

0. 词向量是什么自然语言理解的问题要转化为机器学习的问题,第一步肯定是要找一种方法把这些符号数学化. NLP 中最直观,也是到目前为止最常用的词表示方法是 One-hot Representation,这种方法把每个词表示为一个很长的向量.这个向量的维度是词表大小,其中绝大多数元素为 0,只有一个维度的值为 1,这个维度就代表了当前的词. 举个栗子, “话筒”表示为 [0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 ...] “麦克”表示为 [0 0 0 0 0 0 0 0 …

deep learning(1)BP神经网络原理与练习

具体原理参考如下讲义: 1.神经网络 2.反向传导 3.梯度检验与高级优化看完材料1和2就可以梳理清楚bp神经网络的基本工作原理,下面通过一个C语言实现的程序来练习这个算法 //Backpropagation, 25x25x8 units, binary sigmoid function network //Written by Thomas Riga, University of Genoa, Italy //thomas@magister.magi.unige.it #include <i…

Coursera Deep Learning笔记卷积神经网络基础

参考1 参考2 1. 计算机视觉使用传统神经网络处理机器视觉的一个主要问题是输入层维度很大.例如一张64x64x3的图片,神经网络输入层的维度为12288. 如果图片尺寸较大,例如一张1000x1000x3的图片,神经网络输入层的维度将达到3百万,使得网络权重W非常庞大. 这样会造成两个后果: 一是神经网络结构复杂,数据量相对不够,容易出现过拟合: 二是所需内存.计算量较大.解决这一问题的方法就是使用卷积神经网络(CNN). 2. 边缘检测示例神经网络由浅层到深层,分别可以检测出图片的边缘特…

吴恩达 Deep learning 第二周神经网络基础

逻辑回归代价函数(损失函数)的几个求导特性 1.对于sigmoid函数 2.对于以下函数 3.线性回归与逻辑回归的神经网络图表示利用Numpy向量化运算与for循环运算的显著差距 import numpy as np import time ar = np.array([[1,2,3],[4,5,6]] a1 = np.random.rand(10000000) a2 = np.random.rand(10000000) t1 = time.time() np.dot(a1,a2) c = 0…

Deep Learning（深度学习）学习笔记整理

申明:本文非笔者原创,原文转载自:http://www.sigvc.org/bbs/thread-2187-1-3.html 4.2.初级(浅层)特征表示既然像素级的特征表示方法没有作用,那怎样的表示才有用呢? 1995 年前后,Bruno Olshausen和 David Field 两位学者任职 Cornell University,他们试图同时用生理学和计算机的手段,双管齐下,研究视觉问题. 他们收集了很多黑白风景照片,从这些照片中,提取出400个小碎片,每个照片碎片的尺寸均为 16x1…

【转载】Deep Learning（深度学习）学习笔记整理

http://blog.csdn.net/zouxy09/article/details/8775360 一.概述 Artificial Intelligence,也就是人工智能,就像长生不老和星际漫游一样,是人类最美好的梦想之一.虽然计算机技术已经取得了长足的进步,但是到目前为止,还没有一台电脑能产生“自我”的意识.是的,在人类和大量现成数据的帮助下,电脑可以表现的十分强大,但是离开了这两者,它甚至都不能分辨一个喵星人和一个汪星人. 图灵(图灵,大家都知道吧.计算机和人工智能的鼻祖,分别对应于…