1 BP算法的推导 图1 一个简单的三层神经网络 图1所示是一个简单的三层(两个隐藏层,一个输出层)神经网络结构,假设我们使用这个神经网络来解决二分类问题,我们给这个网络一个输入样本,通过前向运算得到输出.输出值的值域为,例如的值越接近0,代表该样本是"0"类的可能性越大,反之是"1"类的可能性大. 1.1 前向传播的计算 为了便于理解后续的内容,我们需要先搞清楚前向传播的计算过程,以图1所示的内容为例: 输入的样本为: ${\Large \overrightarr

实现我们分类数字的网络 好,让我们使用随机梯度下降和 MNIST训练数据来写一个程序来学习怎样识别手写数字. 我们用Python (2.7) 来实现.只有 74 行代码!我们需要的第一个东西是 MNIST数据.如果有 github 账号,你可以将这些代码库克隆下来, git clone https://github.com/mnielsen/neural-networks-and-deep-learning.git 或者你可以到这里 下载. 顺便说一下, 当我先前说到 MNIST 数据集时,我说

PlayGround.http://playground.tensorflow.org .教学目的简单神经网络在线演示.实验图形化平台.可视化神经网络训练过程.在浏览器训练神经网络.界面,数据(DATA).特征(FEATURES).神经网络隐藏层(HIDDEN LAYERS).层中连接线.输出(OUTPUT). 数据.二维平面,蓝色正值,黄色负值.数据形态,圆形.异或.高斯.螺旋.数据配置,调整噪声(noise)大小,改变训练.测试数据比例(ratio),调整入输入每批(batch)数据数量1-

------------------------------------ 写在开头:此文参照莫烦python教程(墙裂推荐!!!) ------------------------------------ TensorFlow之建造第一个神经网络 1 定义添加层 import tensorflow as tf def add_layer(inputs,in_size,out_size,activation_function=None): Weights = tf.Variable(tf.rand

在有监督学习中,训练样本是有类别标签的.现在假设我们只有一个没有带类别标签的训练样本集合 ,其中 .自编码神经网络是一种无监督学习算法,它使用了反向传播算法,并让目标值等于输入值,比如 .下图是一个自编码神经网络的示例.通过训练,我们使输出 接近于输入 .当我们为自编码神经网络加入某些限制,比如限定隐藏神经元的数量,我们就可以从输入数据中发现一些有趣的结构.举例来说,假设某个自编码神经网络的输入 是一张 张8*8 图像(共64个像素)的像素灰度值,于是 n=64,其隐藏层 中有25个隐藏神经元.

先看代码(sklearn的示例代码): from sklearn.neural_network import MLPClassifier X = [[0., 0.], [1., 1.]] y = [0, 1] clf = MLPClassifier(solver='lbfgs', alpha=1e-5, hidden_layer_sizes=(5, 2), random_state=1) clf.fit(X, y) print 'predict\t',clf.predict([[2., 2.],

RBM包含两个层,可见层(visble layer)和隐藏层(hidden layer).神经元之间的连接具有以下特点:层内无连接,层间全连接.RBM可以看做是一个二分图(神经元当做顶点,神经元之间的连接当做边,)所有节点都是随机二值变量节点(只能取0或者1).可见层单元用来描述观察数据的一个方面或一个特征,例如,对于黑白图片而言,一个可见单元可能描述的就是图片某处是否为白色.可见层中单元的个数与观测数据的维数相同,用于输入观测数据,隐层则用于刻画观测数据每个维度之间的依赖关系. n_v,n_h

Andrew 机器学习课程笔记 完成 Andrew 的课程结束至今已有一段时间,课程介绍深入浅出,很好的解释了模型的基本原理以及应用.在我看来这是个很好的入门视频,他老人家现在又出了一门 deep learning 的教程,虽然介绍的内容很浅,毕竟针对大部分初学者.不管学习到什么程度,能将课程跟一遍,或多或少会对知识体系的全貌有一个大致的理解.如果有时间的话,强烈建议跟完课程的同时完成各项作业.但值得注意的是,机器学习除了需要适当的数理基础之外,还是一门实践科学,只有通过不断的深入积累才能有更好

博客断更了一周,干啥去了?想做个聊天机器人出来,去看教程了,然后大受打击,哭着回来补TensorFlow和自然语言处理的基础了.本来如意算盘打得挺响,作为一个初学者,直接看项目(不是指MINIST手写数字识别这种),哪里不会补哪里,这样不仅能学习到TensorFlow和算法知识,还知道如何在具体项目中应用,学完后还能出来一个项目.是不是要为博主的想法双击666?图样! 现在明白了什么叫基础不牢地动山摇,明白了什么叫步子太大直接就放弃,明白了我是适合循序渐进的学习,暂时不适合对着项目直接干. 同时

要: 1 背景      随着移动互联网的崛起,越来越多的用户开始习惯于从手机完成吃.喝.玩.乐.衣.食.住.行等各个方面的需求.打开手机,点开手淘.美团等APP,商品玲玲满目,而让用户将所有商品一页页看完已经不现实,通常情况下用户也就查看前几页,如果找不到满意的商品则退出,从而造成流单. 1 背景 随着移动互联网的崛起,越来越多的用户开始习惯于从手机完成吃.喝.玩.乐.衣.食.住.行等各个方面的需求.打开手机,点开手淘.美团等APP,商品玲玲满目,而让用户将所有商品一页页看完已经不现实,通常情

AI(人工智能)是未来,是科幻小说,是我们日常生活的一部分.所有论断都是正确的,只是要看你所谈到的AI到底是什么. 例如,当谷歌DeepMind开发的AlphaGo程序打败韩国职业围棋高手Lee Se-dol,媒体在描述DeepMind的胜利时用到了AI.机器学习.深度学习等术语.AlphaGo之所以打败Lee Se-dol,这三项技术都立下了汗马功劳,但它们并不是一回事. 要搞清它们的关系,最直观的表述方式就是同心圆,最先出现的是理念,然后是机器学习,当机器学习繁荣之后就出现了深度学习,今天的

CNN 时间计算复杂度与空间复杂度 即,连续个数与参数个数, 每一个连接都意味着一个计算, 每一个参数都意味一个存储单元. 只计算主要部分. CNN局部连接与权值共享 如图所示: 全连接:如左图所示,全连接情况下,输入图片为1000x1000像素的图片, 隐藏层为同样的1000x1000个神经元(即1M):每个神经元都与所有的输入像素相连接,总计10^12权值(即,可训练参数): 局部连接:如右图所示,局部连接情况下,输入图片为1000x1000像素的图片, 隐藏层为同样的1000x1000个神

上一章的神经网络实际上是前馈神经网络(feedforward neural network),也叫多层感知机(multilayer perceptron,MLP).具体来说,每层神经元与下一层神经元全互联,神经元之间不存在同层或跨层连接:输入层神经元仅接受外界输入,不进行函数处理:隐藏层与输出层包含功能神经元,对信号进行加工:最终结果由输出层神经元输出.“前馈”是说网络拓补结构上不存在环路或回路,而不是指网络信号不能向后传递. 前向传播(FP) 所谓前向传播,就是根据一些列包含偏置项的权重矩阵Θ

神经网络算法以及Tensorflow的实现 一.多层向前神经网络(Multilayer Feed-Forward Neural Network) 多层向前神经网络由三部分组成:输入层(input layer), 隐藏层 (hidden layers), 输入层 (output layers) 每层由单元(units)组成 输入层(input layer)是由训练集的实例特征向量传入 经过连接结点的权重(weight)传入下一层,上一层的输出是下一层的输入 隐藏层的个数可以是任意的,输入层有一层,

卷积神经网络(Convolutional Neural Networks/ CNN/ConvNets) 卷积神经网络和普通神经网络十分相似: 组成它们的神经元都具有可学习的权重(weights)和偏置(biases).每个神经元接受一些输入,执行一个点积操作,并且可能执行一个非线性函数最后得到该神经元的输出.整个网络仍然可以表示为一个可微评分函数.这个函数在一端输入图像的像素,在另一端得到某个类别的分数.同时卷积神经网络在做后一个层(fully-connected)上仍然具有损失函数--例如SV

TensorFlow是谷歌推出的深度学习平台,目前在各大深度学习平台中使用的最广泛. 一.安装命令 pip3 install -U tensorflow --default-timeout=1800 -i https://mirrors.ustc.edu.cn/pypi/web/simple 上面是不支持GPU的版本,支持GPU版本的安装命令如下 pip3 install -U tensorflow-gpu --default-timeout=1800 -i https://mirrors.us

1. 参数(parameters)/模型参数 由模型通过学习得到的变量,比如权重和偏置 2. 超参数(hyperparameters)/算法参数 根据经验进行设定,影响到权重和偏置的大小,比如迭代次数.隐藏层的层数.每层神经元的个数.学习速率等

第一个TensorFlow程序 TensorFlow的运行方式分为如下4步: (1)加载数据及定义超参数 (2)构建网络 (3)训练模型 (4)评估模型和进行预测 import tensorflow as tf import numpy as np #构造满足一元二次方程的函数 x_data=np.linspace(-1,1,300)[:,np.newaxis] noise=np.random.normal(0,0.05,x_data.shape)#加入一些噪声点 y_data=np.squar

Andrew 机器学习课程笔记 完成 Andrew 的课程结束至今已有一段时间,课程介绍深入浅出,很好的解释了模型的基本原理以及应用.在我看来这是个很好的入门视频,他老人家现在又出了一门 deep learning 的教程,虽然介绍的内容很浅,毕竟针对大部分初学者.不管学习到什么程度,能将课程跟一遍,或多或少会对知识体系的全貌有一个大致的理解.如果有时间的话,强烈建议跟完课程的同时完成各项作业.但值得注意的是,机器学习除了需要适当的数理基础之外,还是一门实践科学,只有通过不断的深入积累才能有更好

本节的话我们开始讲解sklearn里面的实战: 先看下代码: from sklearn.neural_network import MLPClassifier X = [[0, 0], [1, 1]] y = [0, 1] clf = MLPClassifier(solver='sgd', alpha=1e-5, activation='logistic', hidden_layer_sizes=(5, 2), max_iter=2000, tol=1e-4) clf.fit(X, y) pre

目录 1.基本介绍 2.模型 3.优缺点/其他 参考 1.基本介绍 DCGAN是生成对抗网络GAN中一种常见的模型结构.其中的生成器和判别器都是神经网络模型. GAN是一种生成式对抗网络,即通过对抗的方式,去学习数据分布的生成式模型.所谓的对抗,指的是生成网络和判别网络的互相对抗.生成网络尽可能生成逼真样本,判别网络则尽可能去判别该样本是真实样本,还是生成的假样本. 优化目标函数为:\[min_{G} max_{D} V(D,G) = min_{G} max_{D} E_{x~P_{data}(