参考:http://www.cnblogs.com/subconscious/p/5058741.html 俗话说,好记性不如烂笔头~~~~ 边学边记,方便以后查找~~~~~ 一.介绍一下经典的神经网络 这个是人脑的神经网络,是不是很复杂啊~~~~~~科普成人的大脑里有1000亿的神经元(但怎么感觉大脑不够用啊~~~~可怕) 我来盗一波图~~~哈哈 上图2是经典的神经网络图,其中包括输入层3个,隐藏层4个,输出层2个.在设计一个神经网络的时候,输入层和输出层的节点数往往是固定不变的,中间的隐藏层…

tensorflow中使用mnist数据集训练全连接神经网络 ——学习曹健老师“人工智能实践:tensorflow笔记”的学习笔记, 感谢曹老师 前期准备:mnist数据集下载,并存入data目录: 文件列表:四个文件,分别为训练和测试集数据 Four files are available on 官网  http://yann.lecun.com/exdb/mnist/ : train-images-idx3-ubyte.gz:  training set images (9912422 by…

这已经是我的第四篇博客学习卷积神经网络了.之前的文章分别是: 1,Keras深度学习之卷积神经网络(CNN),这是开始学习Keras,了解到CNN,其实不懂的还是有点多,当然第一次笔记主要是给自己心中留下一个印象,知道什么是卷积神经网络,当然主要是学习Keras,顺便走一下CNN的过程. 2,深入学习卷积神经网络(CNN)的原理知识,这次是对CNN进行深入的学习,对其原理知识认真学习,明白了神经网络如何识别图像,知道了卷积如何运行,池化如何计算,常用的卷积神经网络都有哪些等等. 3,Tensor…

[面向代码]学习 Deep Learning系列 http://blog.csdn.net/coolluyu/article/details/20214617 正则化的最小二乘法 深入浅出LSTM神经网络 http://www.csdn.net/article/2015-06-05/2824880 LSTM和RNN 入门tutorials http://blog.csdn.net/carrierlxksuper/article/details/48595243 斯坦福自然语言学习 http://…

+ mu) * v # 位置更新变了形式 对于NAG(Nesterov's Accelerated Momentum)的来源和数学公式推导,我们推荐以下的拓展阅读: Yoshua Bengio的Advances in optimizing Recurrent Networks,Section 3.5. Ilya Sutskever's thesis (pdf)在section 7.2对于这个主题有更详尽的阐述. 学习率退火 在训练深度网络的时候,让学习率随着时间退火通常是有帮助的.可以这样理解:…

神经网络推荐博客: 深度学习概述 神经网络基础之逻辑回归 神经网络基础之Python与向量化 浅层神经网络 深层神经网络 前言 首先声明,以下内容绝大部分转自知乎智能单元,他们将官方学习笔记进行了很专业的翻译,在此我会直接copy他们翻译的笔记,有些地方会用红字写自己的笔记,本文只是作为自己的学习笔记.本文内容官网链接:Optimization Note , 1) # 含3个数字的随机输入向量(3x1) h1 = f(np.dot(W1, x) + b1) # 计算第一个隐层的激活数据(4x1)…

神经元 想一想便知道,当一个人捏你一下以至于你会痛得叫起来的力度便是神经元的阈值,而我们构建的时候也是把这种现象抽象成一个函数,叫作激活函数. 而这里便是我们使用sigmoid函数的原因,它是一个很简单的函数,平滑更接近显示. ​ \[y=\frac{1}{1+e^{-x}}\] 神经网络传递信号 神经网络便是通过一个一个神经元连接,使用权值x输入的和在通过sigmoid函数得到最终的输出值,然后一层一层的传递下去. \[O = sigmoid(W\cdot I)\] 其中,\(O\)为输出矩阵…

完整代码及其数据,请移步小编的GitHub地址 传送门:请点击我 如果点击有误:https://github.com/LeBron-Jian/DeepLearningNote 在整理这些知识点之前,我建议先看一下原论文,不然看我这个笔记,感觉想到哪里说哪里,如果看了论文,还有不懂的,正好这篇博客就是其详细解析,包括源码解析. 我翻译的链接: 深度学习论文翻译解析(五):Siamese Neural Networks for One-shot Image Recognition 下面开始: 1,S…

完整代码及其数据,请移步小编的GitHub地址 传送门:请点击我 如果点击有误:https://github.com/LeBron-Jian/DeepLearningNote 这里结合网络的资料和SENet论文,捋一遍SENet,基本代码和图片都是来自网络,这里表示感谢,参考链接均在后文.下面开始. SENet论文写的很好,有想法的可以去看一下,我这里提供翻译地址: 深度学习论文翻译解析(十六):Squeeze-and-Excitation Networks 在深度学习领域,CNN分类网络的发展…

BP神经网络基本原理: 误差逆传播(back propagation, BP)算法是一种计算单个权值变化引起网络性能变化的较为简单的方法.由于BP算法过程包含从输出节点开始,反向地向第一隐含层(即最接近输入层的隐含层)传播由总误差引起的权值修正,所以称为"反向传播".BP神经网络是有教师指导训练方式的多层前馈网络,其基本思想是:从网络输入节点输入的样本信号向前传播,经隐含层节点和输出层节点处的非线性函数作用后,从输出节点获得输出.若在输出节点得不到样本的期望输出,则建立样本的网络输出与…