DeepLearning.ai学习笔记(一)神经网络和深度学习--Week4深层神经网络
一、深层神经网络
深层神经网络的符号与浅层的不同,记录如下:
- 用\(L\)表示层数,该神经网络\(L=4\)
- \(n^{[l]}\)表示第\(l\)层的神经元的数量,例如\(n^{[1]}=n^{[2]}=5,n^{[3]}=3,n^{[4]}=1\)
- \(a^{[l]}\)表示第\(l\)层中的激活函数,\(a^{[l]}=g^{[l]}(z^{[l]})\)
二、前向和反向传播
1. 第\(l\)层的前向传播
输入为 \(a^{[l-1]}\)
输出为 \(a^{[l]}\), cache(\(z^{[l]}\))
矢量化表示:
\[Z^{[l]}=W^{[l]}·A^{[l-1]}+b^{[l]}\]
\[A^{[l]}=g^{[l]}(Z^{[l]})\]
2. 第\(l\)层的反向传播
输入为 \(da^{[l]}\)
输出为 \(da^{[l-1]},dW^{[l]},db^{[l]}\)
计算细节:
\[dz^{[l]}=da^{[l]}*g^{[l]'}(z^{[l]})\]
\[dw^{[l]}=dz^{[l]}*a^{[l-1]}\]
\[db^{[l]}=dz^{[l]}\]
\[da^{[l-1]}=w^{[l]^T}·dz^{[l]}\]
\[dz^{[l]}=w^{[l+1]^T}dz^{[l+1]}*g^{[l]'}(z^{[l]})\]
矢量化表示:
\[dZ^{[l]}=dA^{[l]}*g^{[l]'}(z^{[l]})\]
\[dw^{[l]}=\frac{1}{m}dz^{[l]}·A^{[l-1]^T}\]
\[db^{[l]}=\frac{1}{m}np.sum(dz^{[l]},axis=1,keepdim=True)\]
\[dA^{[l-1]}=w^{[l]^T}·dz^{[l]}\]
3. 总结
前向传播示例
反向传播
更清晰的表示:
三、深层网络中的前向传播
四、核对矩阵的维数
这节的内容主要是告诉我们如何知道自己在设计神经网络模型的时候各个参数的维度是否正确的方法。其实我自己在写代码的时候都得这样做才能有信心继续往下敲键盘,2333。
还是以这个神经网络为例,各层神经网络节点数为\(n^{[0]}=3,n^{[1]}=n^{[2]}=5,n^{[3]}=3,n^{[4]}=1\)。
先确定\(W^{[1]}\)的维度:
已知\(Z^{[1]}=W^{[1]}·X+b^{[1]}\),很容易知道\(Z^{[1]}∈R^{5×1},X∈R^{3×1}\),\(b^{[1]}\)其实不用计算就知道其维度与\(Z\)是相同的,即\(b^{[1]}∈R^{5×1}\)。根据矩阵内积计算公式可以确定\(W^{[1]}∈R^{5×3}\)。
其他层同理,不再赘述。
五、为什么使用深层表示
为什么要使用深层表示?
下面就从直观上来理解深层神经网络。
如上图所示是一个人脸识别的过程,具体的实现步骤如下:
1.通过深层神经网络首先会选取一些边缘信息,例如脸形,眼框,总之是一些边框之类的信息(我自己的理解是之所以先找出边缘信息是为了将要观察的事物与周围环境分割开来),这也就是第一层的作用。
2.找到边缘信息后,开始放大,将信息聚合在一起。例如找到眼睛轮廓信息后,通过往上一层汇聚从而得到眼睛的信息;同理通过汇聚脸的轮廓信息得到脸颊信息等等
3.在第二步的基础上将各个局部信息(眼睛、眉毛……)汇聚成一张人脸,最终达到人脸识别的效果。
六、搭建深层神经网络块
上图表示单个神经元的前向和反向传播算法过程。
前向
输入\(a^{[l-1]}\),经过计算\(g^{[l]}(w^{[l]}·a^{[l-1]}+b^{[l]})\)得到\(a^{[l]}\)反向
计算\(da^{[l]}\),然后反向作为输入,经过一系列微分运算得到\(dw^{[l]},db^{[l]}\)(用来更新权重和偏差),以及上一层的\(da^{[l-1]}\)。
推广到整个深层神经网络就如下图所示:
祭上神图:
七、参数 vs 超参数
参数
常见的参数即为\(W^{[1]},b^{[1]},W^{[2]},b^{[2]}……\)- 超参数
- learning_rate: \(α\)
- iterations(迭代次数)
- hidden layer (隐藏层数量\(L\))
- hidden units (隐藏层神经元数量\(n^{[l]}\))
- 激活函数的选择
- minibatch size
- 几种正则化的方法
- momentum(动力、动量)后面会提到
八、这和大脑有什么关系
主要就是说神经网络和人的大脑运行机理貌似很相似,blabla。。。
DeepLearning.ai学习笔记(一)神经网络和深度学习--Week4深层神经网络的更多相关文章
- Deep Learning.ai学习笔记_第二门课_改善深层神经网络:超参数调试、正则化以及优化
目录 第一周(深度学习的实践层面) 第二周(优化算法) 第三周(超参数调试.Batch正则化和程序框架) 目标: 如何有效运作神经网络,内容涉及超参数调优,如何构建数据,以及如何确保优化算法快速运行, ...
- 【PyTorch深度学习】学习笔记之PyTorch与深度学习
第1章 PyTorch与深度学习 深度学习的应用 接近人类水平的图像分类 接近人类水平的语音识别 机器翻译 自动驾驶汽车 Siri.Google语音和Alexa在最近几年更加准确 日本农民的黄瓜智能分 ...
- 学习笔记TF045:人工智能、深度学习、TensorFlow、比赛、公司
人工智能,用计算机实现人类智能.机器通过大量训练数据训练,程序不断自我学习.修正训练模型.模型本质,一堆参数,描述业务特点.机器学习和深度学习(结合深度神经网络). 传统计算机器下棋,贪婪算法,Alp ...
- Deeplearning.ai课程笔记-神经网络和深度学习
神经网络和深度学习这一块内容与机器学习课程里Week4+5内容差不多. 这篇笔记记录了Week4+5中没有的内容. 参考笔记:深度学习笔记 神经网络和深度学习 结构化数据:如数据库里的数据 非结构化数 ...
- Deep Learning.ai学习笔记_第一门课_神经网络和深度学习
目录 前言 第一周(深度学习引言) 第二周(神经网络的编程基础) 第三周(浅层神经网络) 第四周(深层神经网络) 前言 目标: 掌握神经网络的基本概念, 学习如何建立神经网络(包含一个深度神经网络), ...
- [DeeplearningAI笔记]神经网络与深度学习人工智能行业大师访谈
觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~Follow Me 吴恩达采访Geoffrey Hinton NG:前几十年,你就已经发明了这么多神经网络和深度学习相关的概念,我其实很好奇,在这么多你发明的东西中 ...
- [DeeplearningAI笔记]神经网络与深度学习2.11_2.16神经网络基础(向量化)
觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~Follow Me 2.11向量化 向量化是消除代码中显示for循环语句的艺术,在训练大数据集时,深度学习算法才变得高效,所以代码运行的非常快十分重要.所以在深度学 ...
- Deeplearning.ai课程笔记--汇总
从接触机器学习就了解到Andrew Ng的机器学习课程,后来发现又出来深度学习课程,就开始在网易云课堂上学习deeplearning.ai的课程,Andrew 的课真是的把深入浅出.当然学习这些课程还 ...
- (转)神经网络和深度学习简史(第一部分):从感知机到BP算法
深度|神经网络和深度学习简史(第一部分):从感知机到BP算法 2016-01-23 机器之心 来自Andrey Kurenkov 作者:Andrey Kurenkov 机器之心编译出品 参与:chen ...
- 【吴恩达课后测验】Course 1 - 神经网络和深度学习 - 第一周测验【中英】
[吴恩达课后测验]Course 1 - 神经网络和深度学习 - 第一周测验[中英] 第一周测验 - 深度学习简介 和“AI是新电力”相类似的说法是什么? [ ]AI为我们的家庭和办公室的个人设备供电 ...
随机推荐
- Vuex非常适合新手的教程,保教不会!
本讲解基于Vue-cli(脚手架)搭建的项目. Vuex 数据状态管理工具,整个流程类似依赖注入,相当于预先定义,倒推.(个人理解) 1. 安装vuex 命令行输入 npm install vuex ...
- 十二、Hadoop学习笔记————Hive的基本原理
一般用户用CLI(命令行界面)接口,元数据库含有表结构 单用户.多用户.远程服务 生成db文件,只能单客户端使用数据库 多用户是最常用的使用模式 配置与多用户一致 数据格式用户自定义 所有的表都存于改 ...
- C语言之最大公约数与最小公倍数
#include<stdio.h>int main(){ int num1, num2,temp; scanf("%d%d",&num1,&num2); ...
- c# AutoMapper 使用方式
安装方式:使用vs自带的nuget管理工具,搜索AutoMapper ,选择第一个安装到你的项目即可. 我从网上找了一些资料,下载了个demo,然后自己又写了一遍,我把AutoMapper 的使用分为 ...
- [smartMenu.js] 一个基于jquery的实用的右键拓展菜单栏插件
正在为电子书阅读器添加精准易用的标记功能,其中一个方案是扩展阅读器界面的右键菜单栏,使得用户右键点击某个词.子句.段落的时候可以进行扩展操作. 右键菜单栏有很多基于jQuery的插件,其中灵活性比较强 ...
- 《Linux命令行与shell脚本编程大全》第二十五章 创建与数据库、web及电子邮件相关的脚本
25.1 MySQL数据库 /* 但是我在虚拟机上安装的时候居然不提示输入密码. 这个可以参考http://blog.csdn.net/sinat_21302587/article/details/7 ...
- 天梯赛 L2-019. 悄悄关注 map
L2-019. 悄悄关注 时间限制 150 ms 内存限制 65536 kB 代码长度限制 8000 B 判题程序 Standard 作者 陈越 新浪微博上有个"悄悄关注",一个用 ...
- php生成唯一id/唯一标识符/唯一订单号
/** * php 生成唯一id * https://blog.csdn.net/hzqghost/article/details/18914681 */ function guid($factor= ...
- cap deploy:setup报错
今天部署cap的时候,setup出现以下错误: 查询半天未果,不过最后还是在google找到了,可见度娘极为不靠谱! I had the same error on deploy:setup with ...
- msf入门学习笔记
msf-------------------------------------- service postgresql startservice metasploit startmsfconsole ...