Ng第九课：神经网络的学习(Neural Networks: Learning)

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Ng第九课：神经网络的学习(Neural Networks: Learning)

9.1 代价函数 9.2 反向传播算法 9.3 反向传播算法的直观理解 9.4 实现注意:展开参数 9.5 梯度检验 9.6 随机初始化 9.7 综合起来 9.8 自主驾驶 9.1 代价函数首先引入一些便于稍后讨论的新标记方法: 假设神经网络的训练样本有 m 个,每个包含一组输入 x 和一组输出信号 y,L 表示神经网络层数, 表示每层的 neuron 个数,SL 表示输出层神经元个数将神经网络的分类定义为两种情况:二类分类和多类分类, 二类分类:=1, y=0 or 1…

Stanford机器学习---第五讲. 神经网络的学习 Neural Networks learning

原文 http://blog.csdn.net/abcjennifer/article/details/7758797 本栏目(Machine learning)包括单参数的线性回归.多参数的线性回归.Octave Tutorial.Logistic Regression.Regularization.神经网络.机器学习系统设计.SVM(Support Vector Machines 支持向量机).聚类.降维.异常检测.大规模机器学习等章节.所有内容均来自Standford公开课machine…

神经网络的学习 Neural Networks learing

1.一些基本符号 2.COST函数 ================Backpropagation Algorithm============= 1.要计算的东西 2.向前传递向量图,但为了计算上图的偏导,要用到后向传递算法 3.后向传递算法 4.小题目 ==============Backpropagation Intuition============== 1.前向计算与后向计算很类似 2.仅考虑一个例子,COST函数化简 3.倒着算theta =======Implementation…

（原创）Stanford Machine Learning (by Andrew NG) --- (week 5) Neural Networks Learning

本栏目内容来自Andrew NG老师的公开课:https://class.coursera.org/ml/class/index 一般而言, 人工神经网络与经典计算方法相比并非优越, 只有当常规方法解决不了或效果不佳时人工神经网络方法才能显示出其优越性.尤其对问题的机理不甚了解或不能用数学模型表示的系统,如故障诊断.特征提取和预测等问题,人工神经网络往往是最有利的工具.另一方面, 人工神经网络对处理大量原始数据而不能用规则或公式描述的问题, 表现出极大的灵活性和自适应性. 神经网络模型解决问题的…

循环神经网络(RNN, Recurrent Neural Networks)介绍（转载）

循环神经网络(RNN, Recurrent Neural Networks)介绍这篇文章很多内容是参考:http://www.wildml.com/2015/09/recurrent-neural-networks-tutorial-part-1-introduction-to-rnns/,在这篇文章中,加入了一些新的内容与一些自己的理解. 循环神经网络(Recurrent Neural Networks,RNNs)已经在众多自然语言处理(Natural Language Proce…

第十四章——循环神经网络（Recurrent Neural Networks）（第二部分）

本章共两部分,这是第二部分: 第十四章--循环神经网络(Recurrent Neural Networks)(第一部分) 第十四章--循环神经网络(Recurrent Neural Networks)(第二部分) 14.4 深度RNN 堆叠多层cell是很常见的,如图14-12所示,这就是一个深度RNN. 图14-12 深度RNN(左),随时间展开(右) 在TensorFlow中实现深度RNN,需要创建多个cell并将它们堆叠到一个MultiRNNCell中.下面的代码创建了三个完全相同的cel…

循环神经网络(RNN, Recurrent Neural Networks)介绍

原文地址: http://blog.csdn.net/heyongluoyao8/article/details/48636251# 循环神经网络(RNN, Recurrent Neural Networks)介绍这篇文章很多内容是参考:http://www.wildml.com/2015/09/recurrent-neural-networks-tutorial-part-1-introduction-to-rnns/,在这篇文章中,加入了一些新的内容与一些自己的理解. 循环神经网…

第十四章——循环神经网络（Recurrent Neural Networks）（第一部分）

由于本章过长,分为两个部分,这是第一部分. 这几年提到RNN,一般指Recurrent Neural Networks,至于翻译成循环神经网络还是递归神经网络都可以.wiki上面把Recurrent Neural Networks叫做时间递归神经网络,与之对应的还有一个结构递归神经网络(recursive neural network).本文讨论的是前者. RNN是一种可以预测未来(在某种程度上)的神经网络,可以用来分析时间序列数据(比如分析股价,预测买入点和卖出点).在自动驾驶中,可以预测路线…

Machine Learning - 第5周（Neural Networks: Learning）

The Neural Network is one of the most powerful learning algorithms (when a linear classifier doesn't work, this is what I usually turn to), and this week's videos explain the 'backprogagation' algorithm for training these models. In this week's progr…

《转》循环神经网络(RNN, Recurrent Neural Networks)学习笔记：基础理论

转自 http://blog.csdn.net/xingzhedai/article/details/53144126 更多参考:http://blog.csdn.net/mafeiyu80/article/details/51446558 http://blog.csdn.net/caimouse/article/details/70225998 http://kubicode.me/2017/05/15/Deep%20Learning/Understanding-about-RNN/ RNN…