虽然学深度学习有一段时间了,但是对于一些算法的具体实现还是模糊不清,用了很久也不是很了解.因此特意先对深度学习中的相关基础概念做一下总结.先看看前向传播算法(Forward propagation)与反向传播算法(Back propagation). 1.前向传播 ​​ 如图所示,这里讲得已经很清楚了,前向传播的思想比较简单. 举个例子,假设上一层结点i,j,k,…等一些结点与本层的结点w有连接,那么结点w的值怎么算呢?就是通过上一层的i,j,k等结点以及对应的连接权值进行加权和运算,最终结果再…

由于之前看的深度学习的知识都比较零散,补一下吴老师的课程希望能对这块有一个比较完整的认识.课程分为5个部分(粗体部分为已经看过的): 神经网络和深度学习 改善深层神经网络:超参数调试.正则化以及优化 结构化机器学习项目 卷积神经网络 序列模型 第 1 部分讲的是神经网络的基础,从逻辑回归到浅层神经网络再到深层神经网络. 一直感觉反向传播(Back Propagation,BP)是这部分的重点,但是当时看的比较匆忙,有些公式的推导理解的不深刻,现在重新回顾一下,一是帮助自己梳理思路加深理解,二是记…

反向传播(Back Propagation) 通常在设计好一个神经网络后,参数的数量可能会达到百万级别.而我们利用梯度下降去跟新参数的过程如(1).但是在计算百万级别的参数时,需要一种有效计算梯度的方法,这种方法就是反向传播(简称BP), 因此BP并不是一种新的算法,使用BP就是能够使计算梯度时更加有效率. 其中θ为神经网络的参数,为梯度. 链式法则 设有两个函数为y=g(x),z=h(y),那么要计算z对x导数,则计算过程如(2) 设有三个函数为x=g(s),y=h(s),z=k(x,y),那…

本文是深度学习入门: 基于Python的实现.神经网络与深度学习(NNDL)以及花书的读书笔记.本文将以多分类任务为例,介绍多层的前馈神经网络(Feed Forward Networks,FFN)加上Softmax层和交叉熵CE(Cross Entropy)损失的前向传播和反向传播过程(重点).本文较长. 一.概述 1.1 多层前馈神经网络         多层的前馈神经网络又名多层感知机(Multi-Layer Perceptrons, MLP).MLP只是经验叫法,但实际上FFN不等价于ML…

Maven各个构建环节执行的顺序: 不能打乱顺序, 必须按照既定的正确顺序(编译,测试.打包.部署)来执行Maven的核心程序中定义了抽象的生命周期, 生命周期中各个阶段的具体任务是由插件来完成的,可以把mvn的命令想像成,调用Maven插件功能的命令. Maven有三套相互独立的生命周期, 分别是: [1]Clean Lifecycle 在进行真正的构建之前进行一些清理工作 [2]Default Lifecycle 构建的核心部分, 编译, 测试, 打包 ,安装, 部署等等 [3].Site…

此前写过一篇<BP算法基本原理推导----<机器学习>笔记>,但是感觉满纸公式,而且没有讲到BP算法的精妙之处,所以找了一些资料,加上自己的理解,再来谈一下BP.如有什么疏漏或者错误的地方,还请大家不吝赐教. 1.泛谈BP 说到反向传播,无非四个字--"链式求导",但实际上BP不止如此,BP是在这个基础上,加入了一点动态规划的机制.一般的BP包含以下几个步骤: 前向传导 反向传播梯度计算 在反向传播进行梯度计算的时候,BP不会进行重复计算,其原因就是在前向传导的…

目录 1 构建数据 2 随机初始化数据 3 前向传播 4 计算损失 5 反向传播 6 更新参数 7 构建模型 8 预测 9 开始训练 10 进行预测 11 以图片的形式展示预测后的结果 搭建简单神经网络来识别图片中是否有猫 代码借鉴地址:纯用NumPy实现神经网络 搭建一个简单易懂的神经网络来帮你理解深度神经网络 通过简单的猫识别的例子来帮你进一步进行理解 本代码用 numpy 来实现,不含有正则化,批量等算法 这里我们先来理清楚神经网络的步骤 (1) 构建数据.我们要构建出这样的一个数据,sh…

Opentelemetry SDK的简单用法 概述 Opentelemetry trace的简单架构图如下,客户端和服务端都需要启动一个traceProvider,主要用于将trace数据传输到registry(如jaeger.opencensus等).client和server通过context将整个链路串起来. traceProvider会周期性的将数据推送到Registry,默认是5s func NewBatchSpanProcessor(exporter SpanExporter, op…

转自:http://www.zhihu.com/question/27239198/answer/89853077 机器学习可以看做是数理统计的一个应用,在数理统计中一个常见的任务就是拟合,也就是给定一些样本点,用合适的曲线揭示这些样本点随着自变量的变化关系. 深度学习同样也是为了这个目的,只不过此时,样本点不再限定为(x, y)点对,而可以是由向量.矩阵等等组成的广义点对(X,Y).而此时,(X,Y)之间的关系也变得十分复杂,不太可能用一个简单函数表示.然而,人们发现可以用多层神经网络来表示这…

摘要 本节将对反向传播进行直观的理解.反向传播是利用链式法则递归计算表达式的梯度的方法.理解反向传播过程及其精妙之处,对于理解.实现.设计和调试神经网络非常关键.反向求导的核心问题是:给定函数 $f(x)$  ,其中 $x$ 是输入数据的向量,需要计算函数 $f$ 关于 $x$ 的梯度,也就是 $\nabla f(x)$ . 之所以关注上述问题,是因为在神经网络中 $f$ 对应的是损失函数 $L$,输入里面包含训练数据和神经网络的权重.举个例子,损失函数可以是 Hinge Loss ,其输入则包…