随着deep learning的火爆,神经网络(NN)被大家广泛研究使用.但是大部分RD对BP在NN中本质不甚清楚,对于为什这么使用以及国外大牛们是什么原因会想到用dropout/sigmoid/ReLU/change learnRate/momentum/ASGD/vanishment等问题等呢.要想了解国外大牛的思考过程,需要学习到BP在NN中的本质问题,其中涉及到NN训练对于判决边界如何形成?ASGD为什么尤其在NN中效果比二阶信息效果好?如何选择激活函数合适?为何语音识别中误差函数…

BP算法是神经网络的基础,也是最重要的部分.由于误差反向传播的过程中,可能会出现梯度消失或者爆炸,所以需要调整损失函数.在LSTM中,通过sigmoid来实现三个门来解决记忆问题,用tensorflow实现的过程中,需要进行梯度修剪操作,以防止梯度爆炸.RNN的BPTT算法同样存在着这样的问题,所以步数超过5步以后,记忆效果大大下降.LSTM的效果能够支持到30多步数,太长了也不行.如果要求更长的记忆,或者考虑更多的上下文,可以把多个句子的LSTM输出组合起来作为另一个LSTM的输入.下面上传用…

最近这段时间系统性的学习了 BP 算法后写下了这篇学习笔记,因为能力有限,若有明显错误,还请指正. 什么是梯度下降和链式求导法则 假设我们有一个函数 J(w),如下图所示. 梯度下降示意图 现在,我们要求当 w 等于什么的时候,J(w) 能够取到最小值.从图中我们知道最小值在初始位置的左边,也就意味着如果想要使 J(w) 最小,w的值需要减小.而初始位置的切线的斜率a > 0(也即该位置对应的导数大于0),w = w – a 就能够让 w 的值减小,循环求导更新w直到 J(w) 取得最小值.如果…

1.Summary: Apply the chain rule to compute the gradient of the loss function with respect to the inputs. ----cs231n 2.what problems to slove? 2.1introduction 神经网络的本质是一个多层的复合函数,图: 表达式为: 上面式中的Wij就是相邻两层神经元之间的权值,它们就是深度学习需要学习的参数,也就相当于直线拟合y=k*x+b中的待求参数k和b.…

在这篇文章中,会实现一个BP(backpropagation)算法,并将之应用到手写的阿拉伯数字(0-9)的自动识别上. 训练数据集(training set)如下:一共有5000个训练实例(training instance),每个训练实例是一个400维特征的列向量(20*20 pixel image).用 X 矩阵表示整个训练集,则 X 是一个 5000*400 (5000行 400列)的矩阵 另外,还有一个5000*1的列向量 y ,用来标记训练数据集的结果.比如,第一个训练实例对应的输出…

深度|神经网络和深度学习简史(第一部分):从感知机到BP算法 2016-01-23 机器之心 来自Andrey Kurenkov 作者:Andrey Kurenkov 机器之心编译出品 参与:chenxiaoqing.范娜Fiona.杨超.微胖.汪汪.赵巍 导读:这是<神经网络和深度学习简史>第一部分.这一部分,我们会介绍1958年感知机神经网络的诞生,70年代人工智能寒冬以及1986年BP算法让神经网络再度流行起来. 深度学习掀起海啸 如今,深度学习浪潮拍打计算机语言的海岸已有好几年,但是,…

转载:https://zhuanlan.zhihu.com/p/71951411 RALM: 实时 look-alike 算法在推荐系统中的应用 0. 导语 本论文题为<Real-time Attention based Look-alike Model for Recommender System>,作者 Yudan Liu, Kaikai Ge, Xu Zhang, Leyu Lin,已被 KDD 19 接收,原文见附录. Look-alike 是广告领域经典的推荐算法,拥有定向能力强.用…

0. 前言 之前上模式识别课程的时候,老师也讲过 MLP 的 BP 算法, 但是 ppt 过得太快,只有一个大概印象.后来课下自己也尝试看了一下 stanford deep learning 的 wiki, 还是感觉似懂非懂,不能形成一个直观的思路.趁着这个机会,我再次 revisit 一下.本文旨在说明对 BP 算法的直观印象,以便迅速写出代码,具体偏理论的链式法则可以参考我的下一篇博客(都是图片,没有公式). 1. LMS 算法 故事可以从线性 model 说起(顺带复习一下)-在线性 mo…

前言:这只是我的一个学习笔记,里边肯定有不少错误,还希望有大神能帮帮找找,由于是从小白的视角来看问题的,所以对于初学者或多或少会有点帮助吧. 1:人工全连接神经网络和BP算法 <1>:人工神经网络结构与人工神经网络可以完美分割任意数据的原理: 本节图片来源于斯坦福Andrew Ng老师coursea课件(此大神不多介绍,大家都懂) 在说明神经网络之前,先介绍一下神经网络的基础计算单元,感知器. 上图就是一个简单的感知器,蓝色是输入的样本,g(z)是激活函数,z=x1*w1+-,a=g(z) 这…

Deep Learning 近年来在各个领域都取得了 state-of-the-art 的效果,对于原始未加工且单独不可解释的特征尤为有效,传统的方法依赖手工选取特征,而 Neural Network 可以进行学习,通过层次结构学习到更利于任务的特征.得益于近年来互联网充足的数据,计算机硬件的发展以及大规模并行化的普及.本文主要简单回顾一下 MLP ,也即为Full-connection Neural Network ,网络结构如下,分为输入,隐层与输出层,除了输入层外,其余的每层激活函数均采用…