今天开始学Pattern Recognition and Machine Learning (PRML)，章节5.2-5.3，Neural Networks神经网络训练（BP算法）

转载请注明出处:http://www.cnblogs.com/xbinworld/p/4265530.html 这一篇是整个第五章的精华了,会重点介绍一下Neural Networks的训练方法——反向传播算法(backpropagation,BP),这个算法提出到现在近30年时间都没什么变化,可谓极其经典.也是deep learning的基石之一.还是老样子,下文基本是阅读笔记(句子翻译+自己理解),把书里的内容梳理一遍,也不为什么目的,记下来以后自己可以翻阅用. 5.2 Network Tr…

今天开始学习模式识别与机器学习Pattern Recognition and Machine Learning (PRML)，章节5.1，Neural Networks神经网络-前向网络。

话说上一次写这个笔记是13年的事情了···那时候忙着实习,找工作,毕业什么的就没写下去了,现在工作了有半年时间也算稳定了,我会继续把这个笔记写完.其实很多章节都看了,不过还没写出来,先从第5章开始吧,第2-4章比较基础,以后再补! 第5章 Neural Networks 在第3章和第4章,我们已经学过线性的回归和分类模型,这些模型由固定的基函数(basis functions)的线性组合组成.这样的模型具有有用的解析和计算特性,但是因为维度灾难(the curse of dimensionali…

Pattern Recognition And Machine Learning读书会前言

读书会成立属于偶然,一次群里无聊到极点,有人说Pattern Recognition And Machine Learning这本书不错,加之有好友之前推荐过,便发了封群邮件组织这个读书会,采用轮流讲课的方式,如果任务能分配下去就把读书会当作群员的福利开始进行,分配不下去就算了.后来我的几位好友:网神兄.戴玮博士.张巍博士.planktonli老师.常象宇博士纷纷出来支持这个读书会.待任务分配完,设置好主持人和机动队员,我认为就不需要再参与了,但进行不久,也充当机动队员讲了第二.六.九.十一章,…

Pattern Recognition and Machine Learning （preface translation）

前言鉴于机器学习产生自计算机科学,模式识别却起源于工程学.然而,这些活动能被看做同一个领域的两个方面,并且他们同时在这过去的十年间经历了本质上的发展.特别是,当图像模型已经作为一个用来描述和应用概率模型的框架出现时,贝叶斯定理(Bayesian methods)就已经从一个专家级别的知识范畴发展成为主流.通过一系列近似算法推论,例如变分贝叶斯和期望传播(variational Bayes and expectation propagation),贝叶斯定理的实际适用范围也已经大幅度的提高.与此…

Andrew Ng 的 Machine Learning 课程学习 (week4) Multi-class Classification and Neural Networks

这学期一直在跟进 Coursera上的 Machina Learning 公开课, 老师Andrew Ng是coursera的创始人之一,Machine Learning方面的大牛.这门课程对想要了解和初步掌握机器学习的人来说是不二的选择.这门课程涵盖了机器学习的一些基本概念和方法,同时这门课程的编程作业对于掌握这些概念和方法起到了巨大的作用. 课程地址 https://www.coursera.org/learn/machine-learning 笔记主要是简要记录下课程内容,以及MATLAB…

Pattern recognition and machine learning 疑难处汇总

不断更新ing......... p141 para 1. 当一个x对应的t值不止一个时,Gaussian nosie assumption就不合适了.因为Gaussian 是unimodal的,这意味着一个x只能对应一个t. p143 section 3.1.2. 解释下本节的一些难懂的细节.首先,作者假设存在一个 N 维的space, 而\(\mathbf{t}\)的每个元素相当于在此space的坐标轴下的系数,所以N维的\(\mathbf{t}\)位于此space中,而且N维的\(\mat…

Pattern Recognition And Machine Learning (模式识别与机器学习) 笔记 (1)

By Yunduan Cui 这是我自己的PRML学习笔记,目前持续更新中. 第二章 Probability Distributions 概率分布本章介绍了书中要用到的概率分布模型,是之后章节的基础.已知一个有限集合 \(\{x_{1}, x_{2},..., x_{n}\}\), 概率分布是用来建立一个模型:\(p(x)\). 这一问题又称作密度估计( density estimation ). 主要内容 1. Binomial and Multinomial distributions 面…

学习笔记-----《Pattern Recognition and Machine Learning》Christopher M. Bishop

Preface 模式识别这个词,以前一直不懂是什么意思,直到今年初,才开始打算读这本广为推荐的书,初步了解到,它的大致意思是从数据中发现特征,规律,属于机器学习的一个分支. 在前言中,阐述了什么是模式识别之后,立刻就提到了贝叶斯方法,感觉贝叶斯方法在模式识别中有一个特别重要的位置.至于为什么,我现在还没体会到. 随后又提到了几个术语:approximate inference algorithms.variational Bayes.expectation propagation,以及model…

Pattern Recognition and Machine Learning 模式识别与机器学习

模式识别(PR)领域: 关注的是利⽤计算机算法⾃动发现数据中的规律,以及使⽤这些规律采取将数据分类等⾏动. 聚类:目标是发现数据中相似样本的分组. 反馈学习:是在给定的条件下,找到合适的动作,使得奖励达到最大值. 其一个通用的特征是:探索(exploration)和利用(exploitation)的折中. PRML三个重要工具: 1.概率论: 2.决策论: 3.信息论.…

今天开始学模式识别与机器学习(PRML)，章节5.1，Neural Networks神经网络-前向网络。

今天开始学模式识别与机器学习Pattern Recognition and Machine Learning (PRML),章节5.1,Neural Networks神经网络-前向网络. 话说上一次写这个笔记是13年的事情了···那时候忙着实习,找工作,毕业什么的就没写下去了,现在工作了有半年时间也算稳定了,我会继续把这个笔记写完.其实很多章节都看了,不过还没写出来,先从第5章开始吧,第2-4章比较基础,以后再补!基本是笔记+翻译,主要是自己写一下以后好翻阅. PRML第5章介绍了神经网络neu…

Pattern Recognition and Machine Learning-01-Preface

Preface Pattern recognition has its origins in engineering, whereas machine learning grew out of computer science. However, these activities can be viewed as two facets of the same ﬁeld, and together they have undergone substantial development over t…

Learning to Compare Image Patches via Convolutional Neural Networks --- Reading Summary

Learning to Compare Image Patches via Convolutional Neural Networks --- Reading Summary 2017.03.08 Target: this paper attempt to learn a geneal similarity function for comparing image patches from image data directly. There are several ways in which…

Pattern Recognition and Machine Learning-02-1.0-Introduction

Introduction The problem of searching for patterns in data is a fundamental one and has a long and successful history. For instance, the extensive astronomical observations of Tycho Brahe in the 16th century allowed Johannes Kepler to discover the em…

课程一(Neural Networks and Deep Learning)，第三周（Shallow neural networks）—— 3.Programming Assignment : Planar data classification with a hidden layer

Planar data classification with a hidden layer Welcome to the second programming exercise of the deep learning specialization. In this notebook you will generate red and blue points to form a flower. You will then fit a neural network to correctly cl…

DEEP LEARNING WITH PYTORCH: A 60 MINUTE BLITZ | NEURAL NETWORKS

神经网络可以使用 torch.nn包构建. 现在你已经对autograd有所了解,nn依赖 autograd 定义模型并对其求微分.nn.Module 包括层,和一个返回 output 的方法 - forward(input). 例如,看看这个对数字图片进行分类的网络: convnet 这是一个简单的前馈网络.它接受输入,通过一层接一层,最后输出. 一个典型的神经网络训练过程如下: 定义神经网络,并包括一些可学习的参数(或权重) 通过输入数据集迭代通过网络处理输入计算损失(输出和真值的差距)…

Day3----《Pattern Recognition and Machine Learning》Christopher M. Bishop

其实今天只花了一点点时间来学习这本书, 如果模型的参数过多,而训练数据又不足够多的话,就会出现overfitting. overfitting可以通过regularization来解决,贝叶斯方法也可以避免overfitting的出现,实际上在贝叶斯模型里,模型的有效参数数量会自动地根据训练数据集大小来确定. regularization的思想是,对误差函数加入惩罚项,使得系数不会很大.在李宏毅视频中,也讲了这个问题,但是每太理解和明白. 模型的复杂程度应该由要解决的问题的复杂度来决定,而不是测…

Day2----《Pattern Recognition and Machine Learning》Christopher M. Bishop

用一个例子来讲述regression. 采用sin(2*pi*x)加入微弱的正态分布噪声的方式来获得一些数据,然后用多项式模型来进行拟合. 在评价模型的准确性时,采用了误差函数的方式,用根均方误差的方式来表示误差函数. 很明显,如果模型选错了,无论你怎么拟合,都不可能找到合适的结果.所以,当你面对一堆数据的时候,到底该怎么选择模型呢?(好像台大李宏毅的视频里面讲了,选择模型需要对应的行业领域知识). 文中还提到了,训练数据的数量和模型参数数量的关系问题,一种观点认为训练数据集的数据量不应该小于模…

Deep Learning 论文解读——Session-based Recommendations with Recurrent Neural Networks

博客地址:http://www.cnblogs.com/daniel-D/p/5602254.html 新浪微博:http://weibo.com/u/2786597434 欢迎多多交流~ Main Idea 这篇论文的工作是讲 RNN 应用到推荐系统中,想法在于把一个 session 点击一系列 item 的行为看做一个序列,用来训练一个 RNN 模型.在预测阶段,把 session 已知的点击序列作为输入,用 softmax 预测该session下一个最有可能点击的item.论文想法虽然很朴…

课程一(Neural Networks and Deep Learning)，第三周（Shallow neural networks）—— 0、学习目标

Learn to build a neural network with one hidden layer, using forward propagation and backpropagation. 学习目标 Understand hidden units and hidden layers Be able to apply a variety of activation functions in a neural network. Build your first forward and…

课程一(Neural Networks and Deep Learning)，第三周（Shallow neural networks）—— 2、Practice Questions

1.以下哪一项是正确的?(检查所有适用的) (A,D,F,G) A. a[2] 表示第二层的激活函数值向量. B. X 是一个矩阵, 其中每一行都是一个训练示例. C. a[2] (12) 表示第二训练样本在第十二层的激活函数值向量. D. X 是一个矩阵, 其中每一列都是一个训练样本. E. a4 [2] 是第二层的第4个训练样本的激活函数输出值 F. a[2] (12) 表示第十二训练样本在第二层激活函数值向量. G. a4[2] 是第二层第四个神经元的激活函数输出值 ---------…

课程一(Neural Networks and Deep Learning)，第三周（Shallow neural networks）—— 1、两层神经网络的单样本向量化表示与多样本向量化表示

如上图所示的两层神经网络, 单样本向量化: 多样本向量化: for i=1 to 4: z[1](i) = W[1](i) x(i) + b[1](i) Z[1] = W[1] X+ b[1] (4,1) (4,3) (…

论文笔记 — Learning to Compare Image Patches via Convolutional Neural Networks

论文: 引入论文中的一句话来说明对比图像patches的重要性,“Comparing patches across images is probably one of the most fundamental tasks in computer vision and image analysis”. 同一个patch在不同图像中,由于光照.视角.阴影.遮挡.相机设置等因素的影响,这个patch在不同图像中往往呈现出不同的appearance.如何在存在各种外界影响的情况下,还能够准备判断它们是一…

吴恩达《深度学习》-课后测验-第一门课 (Neural Networks and Deep Learning)-Week 4 - Key concepts on Deep Neural Networks（第四周测验 – 深层神经网络）

Week 4 Quiz - Key concepts on Deep Neural Networks(第四周测验 – 深层神经网络) \1. What is the "cache" used for in our implementation of forward propagation and backward propagation?(在实现前向传播和反向传播中使用的"cache"是什么?) [ ]It is used to cache the interme…

【机器学习Machine Learning】资料大全

昨天总结了深度学习的资料,今天把机器学习的资料也总结一下(友情提示:有些网站需要"科学上网"^_^) 推荐几本好书: 1.Pattern Recognition and Machine Learning (by Hastie, Tibshirani, and Friedman's ) 2.Elements of Statistical Learning(by Bishop's) 这两本是英文的,但是非常全,第一本需要有一定的数学基础,第可以先看第二本.如果看英文觉得吃力,推荐看一下下面…

机器学习(Machine Learning)&深度学习(Deep Learning)资料【转】

转自:机器学习(Machine Learning)&深度学习(Deep Learning)资料 <Brief History of Machine Learning> 介绍:这是一篇介绍机器学习历史的文章,介绍很全面,从感知机.神经网络.决策树.SVM.Adaboost到随机森林.Deep Learning. <Deep Learning in Neural Networks: An Overview> 介绍:这是瑞士人工智能实验室Jurgen Schmidhuber写的最…

机器学习(Machine Learning)&深度学习(Deep Learning)资料(Chapter 2)

##机器学习(Machine Learning)&深度学习(Deep Learning)资料(Chapter 2)---#####注:机器学习资料[篇目一](https://github.com/ty4z2008/Qix/blob/master/dl.md)共500条,[篇目二](https://github.com/ty4z2008/Qix/blob/master/dl2.md)开始更新------#####希望转载的朋友**一定要保留原文链接**,因为这个项目还在继续也在不定期更新．希望看到…