1 什么是逻辑回归 1.1逻辑回归与线性回归的区别: 线性回归预测的是一个连续的值,不论是单变量还是多变量(比如多层感知器),他都返回的是一个连续的值,放在图中就是条连续的曲线,他常用来表示的数学方法是Y=aX+b: 与之相对的,逻辑回归给出的值并不是连续的,而是 类似于"是" 和 "否" 的回答,这就类似于二元分类的问题. 1.2逻辑回归实现(sigmoid): 在逻辑回归算法中,我们常使用的激活函数是Sigmoid函数,他能够将数据映射到 0 到 1 之间,并且

softmax回归 softmax 回归模型 单样本分类的矢量计算表达式 小批量样本分类的矢量计算表达式 交叉熵损失函数 模型预测以及评价 小结 softmax回归 前几节介绍的是线性回归模型适用于输出连续值的情况,在另外一类情况下,模型输出的是一个图像的类别这样的离散值.对于离散值预测的问题,我们可以采用诸如softmax回归在内的分类模型. 和线性回归不同,softmax回归的输出单元从一个变成了多个,且引入了运算使输出值更适合离散值的预测和训练.以softmax回归模型为例,介绍神经网络中

[源码解析] 深度学习分布式训练框架 horovod (8) --- on spark 目录 [源码解析] 深度学习分布式训练框架 horovod (8) --- on spark 0x00 摘要 0x01 Spark相关知识 1.1 为什么整合 Spark 1.2 Spark 简单架构 1.3 Pyspark 原理 1.3.1 架构修改 1.3.2 Driver端 1.3.3 Executor端 1.3.4 流程 0x02 机器学习 on Spark 2.1 机器学习的特点 2.2 机器学习

协议:CC BY-NC-SA 4.0 自豪地采用谷歌翻译 不要担心自己的形象,只关心如何实现目标.--<原则>,生活原则 2.3.c 在线阅读 ApacheCN 面试求职交流群 724187166 ApacheCN 学习资源 目录 TensorFlow 1.x 深度学习秘籍 零.前言 一.TensorFlow 简介 二.回归 三.神经网络:感知器 四.卷积神经网络 五.高级卷积神经网络 六.循环神经网络 七.无监督学习 八.自编码器 九.强化学习 十.移动计算 十一.生成模型和 CapsNet

原文:Deep Learning Quick Reference 协议:CC BY-NC-SA 4.0 自豪地采用谷歌翻译 不要担心自己的形象,只关心如何实现目标.--<原则>,生活原则 2.3.c 在线阅读 ApacheCN 面试求职交流群 724187166 ApacheCN 学习资源 目录 深度学习快速参考 零.前言 一.深度学习的基础 二.使用深度学习解决回归问题 三.使用 TensorBoard 监控网络训练 四.使用深度学习解决二分类问题 五.使用 Keras 解决多分类问题 六.

MNIST 被喻为深度学习中的Hello World示例,由Yann LeCun等大神组织收集的一个手写数字的数据集,有60000个训练集和10000个验证集,是个非常适合初学者入门的训练集.这个网站也提供了业界对这个数据集的各种算法的尝试结果,也能看出机器学习的算法的演进史,从早期的线性逻辑回归到K-means,再到两层神经网络,到多层神经网络,再到最近的卷积神经网络,随着的算法模型的改善,错误率也不断下降,所以目前这个数据集的错误率已经可以控制在0.2%左右,基本和人类识别的能力相当了. 这

UFLDL深度学习笔记 (二)Softmax 回归 本文为学习"UFLDL Softmax回归"的笔记与代码实现,文中略过了对代价函数求偏导的过程,本篇笔记主要补充求偏导步骤的详细推导. 1. 详细推导softmax代价函数的梯度 经典的logistics回归是二分类问题,输入向量$ x^{(i)}\in\Re^{n+1}$ 输出0,1判断\(y^{(i)}\in{\{0,1\}}\),Softmax回归模型是一种多分类算法模型,如图所示,输出包含k个类型,\(y^{(i)}\in{\

目录 softmax的基本概念 交叉熵损失函数 模型训练和预测 获取Fashion-MNIST训练集和读取数据 get dataset softmax从零开始的实现 获取训练集数据和测试集数据 模型参数初始化 对多维Tensor按维度操作 定义softmax操作 softmax回归模型 定义损失函数 定义准确率 训练模型 模型预测 softmax的简洁实现 初始化参数和获取数据 定义网络模型 初始化模型参数 定义损失函数 定义优化函数 训练 softmax的基本概念 分类问题 一个简单的图像分类

最近在学深度学习相关的东西,在网上搜集到了一些不错的资料,现在汇总一下: Free Online Books  by Yoshua Bengio, Ian Goodfellow and Aaron Courville Neural Networks and Deep Learning42 by Michael Nielsen Deep Learning27 by Microsoft Research Deep Learning Tutorial23 by LISA lab, University

转载:https://www.oschina.net/news/79500/57-most-popular-deep-learning-project-at-github GitHub 上 57 款最流行的开源深度学习项目 本文整理了 GitHub 上最流行的 57 款深度学习项目(按 stars 排名).最后更新:2016.08.09 1.TensorFlow 使用数据流图计算可扩展机器学习问题 TensorFlow 是谷歌的第二代机器学习系统,按照谷歌所说,在某些基准测试中,TensorFl

  小编都深深的震惊了,到底是谁那么好整理了那么多干货性的书籍.小编对此人表示崇高的敬意,小编不是文章的生产者,只是文章的搬运工. <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

Reference:Theano入门三部曲 http://deeplearning.net/tutorial/logreg.html  (Softmax回归) http://deeplearning.net/tutorial/mlp.html (MLP多层感知器) http://deeplearning.net/tutorial/lenet.html (简易LeNet卷积神经网络) 为什么要使用Theano? 深度学习最好使用一些库,比如Theano.主要是因为反向传播调整参数时,需要求导.链式

前言 1.理论知识:UFLDL教程.Deep learning:十六(deep networks) 2.实验环境:win7, matlab2015b,16G内存,2T硬盘 3.实验内容:Exercise: Implement deep networks for digit classification.利用深度网络完成MNIST手写数字数据库中手写数字的识别.即:用6万个已标注数据(即:6万张28*28的图像块(patches)),作为训练数据集,然后把它输入到栈式自编码器中,它的第一层自编码器

前言 理论知识:自我学习 练习环境:win7, matlab2015b,16G内存,2T硬盘 练习内容及步骤:Exercise:Self-Taught Learning.具体如下: 一是用29404个无标注数据unlabeledData(手写数字数据库MNIST Dataset中数字为5-9的数据)来训练稀疏自动编码器,得到其权重参数opttheta.这一步的目的是提取这些数据的特征,虽然我们不知道它提取的究竟是哪些特征(当然,可以通过可视化结果看出来,可假设其提取的特征为Features),但

前言 练习内容:Exercise:Softmax Regression.完成MNIST手写数字数据库中手写数字的识别,即:用6万个已标注数据(即:6万张28*28的图像块(patches)),作训练数据集,然后利用其训练softmax分类器,再用1万个已标注数据(即:1万张28*28的图像块(patches))作为测试数据集,用前面训练好的softmax分类器对测试数据集进行分类,并计算分类的正确率. 注意:本实验中,只用原始数据本身作训练集,而并不是从原始数据中提取特征作训练集. 理论知识:S

申明:本文非笔者原创,原文转载自:http://www.sigvc.org/bbs/thread-2187-1-3.html 4.2.初级(浅层)特征表示 既然像素级的特征表示方法没有作用,那怎样的表示才有用呢? 1995 年前后,Bruno Olshausen和 David Field 两位学者任职 Cornell University,他们试图同时用生理学和计算机的手段,双管齐下,研究视觉问题. 他们收集了很多黑白风景照片,从这些照片中,提取出400个小碎片,每个照片碎片的尺寸均为 16x1

<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写的最新版本<神经网络与深度学习综述>本综述的特点是以时间排序,从1940年开始讲起,到60-80

UFLDL即(unsupervised feature learning & deep learning).这是斯坦福网站上的一篇经典教程.顾名思义,你将在这篇这篇文章中学习到无监督特征学习和深度学习的主要观点. UFLDL全文出处在这:http://ufldl.stanford.edu/wiki/index.php/UFLDL%E6%95%99%E7%A8%8B,本文为本人原创,参考了UFLDL的教程,是我自己个人对于这一系列教程的理解以及自己的实验结果.非盈利性质网站转载请在文章开头处著名本

转载来源:http://blog.csdn.net/fengbingchun/article/details/50087005 这篇文章主要是为了对深度学习(DeepLearning)有个初步了解,算是一个科普文吧,文章中去除了复杂的公式和图表,主要内容包括深度学习概念.国内外研究现状.深度学习模型结构.深度学习训练算法.深度学习的优点.深度学习已有的应用.深度学习存在的问题及未来研究方向.深度学习开源软件. 一.            深度学习概念 深度学习(Deep Learning, DL

http://blog.sciencenet.cn/blog-517721-852551.html 学习笔记:深度学习是机器学习的突破 2006-2007年,加拿大多伦多大学教授.机器学习领域的泰斗Geoffrey Hinton和他的学生RuslanSalakhutdinov在<科学>以及在Neural computation 和 NIPS上发表了4篇文章,这些文章有两个主要观点: 1)多隐层的人工神经网络具有优异的特征学习能力,学习得到的特征对数据有更本质的刻画,从而有利于可视化或分类: 2