【深度学习】Neural networks(神经网络)(一)
神经网络的图解
感知机,是人工设置权重。让它的输出值符合预期。
而神经网络的一个重要性质是它可以自动地从数据中学习到合适的权重参数。
如果用图来表示神经网络,最左边的一列称为输入层,最右边的一列称为输出层,中间的一列称为中间层。中间层有时也称为隐藏层.如下图:
之前,文章中:https://www.cnblogs.com/zhangshengdong/p/12613674.html 提到了激活函数(activation function),用于激活神经元。
一般的激活函数有,sigmoid函数
,ReLU函数
等。
sigmoid函数
sigmoid函数的公式:
\]
比如,向sigmoid函数输入1.0或2.0后,就会有某个值被输出,类似h(1.0) = 0.731 ...、h(2.0) = 0.880 ...。是一个非线性函数。
代码如下:
import numpy as np
import matplotlib.pylab as plt
def sigmoid(x):
return 1 / (1 + np.exp(-x))
X = np.arange(-5.0, 5.0, 0.1)
Y = sigmoid(X)
plt.plot(X, Y)
plt.ylim(-0.1, 1.1)
plt.show()
图形如下:
如果考虑把线性函数 h(x) = cx 作为激活函数,把y(x) = h(h(h(x)))的运算对应3层神经网络。这个运算会进行y(x) = c * c * c * x的乘法运算,但是同样的处理可以由y(x) = ax(注意,\(a=c^3\))这一次乘法运算(即没有隐藏层的神经网络)来表示。如本例所示,使用线性函数时,无法发挥多层网络带来的优势。因此,为了发挥叠加层所带来的优势,激活函数必须使用非线性函数。
ReLU函数
ReLU函数的公式
\begin{cases}
x (x > 0)\\
0 (x <= 0)
\end{cases}
\]
最近在神经网络中,也有很多场景下使用最近使用ReLU(Rectified Linear Unit)函数
代码如下:
# coding: utf-8
import numpy as np
import matplotlib.pylab as plt
def relu(x):
return np.maximum(0, x)
x = np.arange(-5.0, 5.0, 0.1)
y = relu(x)
plt.plot(x, y)
plt.ylim(-1.0, 5.5)
plt.show()
图形如下:
【深度学习】Neural networks(神经网络)(一)的更多相关文章
- Stanford机器学习---第五讲. 神经网络的学习 Neural Networks learning
原文 http://blog.csdn.net/abcjennifer/article/details/7758797 本栏目(Machine learning)包括单参数的线性回归.多参数的线性回归 ...
- 【翻译】给初学者的 Neural Networks / 神经网络 介绍
本文翻译自 SATYA MALLICK 的 "Neural Networks : A 30,000 Feet View for Beginners" 原文链接: https:// ...
- 深度学习之循环神经网络RNN概述,双向LSTM实现字符识别
深度学习之循环神经网络RNN概述,双向LSTM实现字符识别 2. RNN概述 Recurrent Neural Network - 循环神经网络,最早出现在20世纪80年代,主要是用于时序数据的预测和 ...
- 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 ...
- 深度学习之卷积神经网络CNN及tensorflow代码实例
深度学习之卷积神经网络CNN及tensorflow代码实例 什么是卷积? 卷积的定义 从数学上讲,卷积就是一种运算,是我们学习高等数学之后,新接触的一种运算,因为涉及到积分.级数,所以看起来觉得很复杂 ...
- 深度学习之卷积神经网络CNN及tensorflow代码实现示例
深度学习之卷积神经网络CNN及tensorflow代码实现示例 2017年05月01日 13:28:21 cxmscb 阅读数 151413更多 分类专栏: 机器学习 深度学习 机器学习 版权声明 ...
- 深度学习之卷积神经网络(CNN)的应用-验证码的生成与识别
验证码的生成与识别 本文系作者原创,转载请注明出处:https://www.cnblogs.com/further-further-further/p/10755361.html 目录 1.验证码的制 ...
- 【神经网络与深度学习】卷积神经网络(CNN)
[神经网络与深度学习]卷积神经网络(CNN) 标签:[神经网络与深度学习] 实际上前面已经发布过一次,但是这次重新复习了一下,决定再发博一次. 说明:以后的总结,还应该以我的认识进行总结,这样比较符合 ...
- 深度学习:卷积神经网络(convolution neural network)
(一)卷积神经网络 卷积神经网络最早是由Lecun在1998年提出的. 卷积神经网络通畅使用的三个基本概念为: 1.局部视觉域: 2.权值共享: 3.池化操作. 在卷积神经网络中,局部接受域表明输入图 ...
- 深度学习FPGA实现基础知识10(Deep Learning(深度学习)卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN))
需求说明:深度学习FPGA实现知识储备 来自:http://blog.csdn.net/stdcoutzyx/article/details/41596663 说明:图文并茂,言简意赅. 自今年七月份 ...
随机推荐
- Windows GDI 窗口与 Direct3D 屏幕截图
前言 Windows 上,屏幕截图一般是调用 win32 api 完成的,如果 C# 想实现截图功能,就需要封装相关 api.在 Windows 上,主要图形接口有 GDI 和 DirectX.GDI ...
- Java并发ReentrantLock
ReentrantLock简介 可重入锁,作用是使线程安全.对比于sychronized,它能具有以下特点 减小资源锁的力度 更可控,减少发生死锁的概率 加锁.释放锁都是显示控制的 添加锁的作用时间来 ...
- SPA那点事
前端猿一天不学习就没饭吃了,后端猿三天不学习仍旧有白米饭摆于桌前.IT行业的快速发展一直在推动着前端技术栈在不断地更新换代,前端的发展成了互联网时代的一个缩影.而单页面应用的发展给前端猿分了一杯羹. ...
- JZOJ 5258. 友好数对 (Standard IO)
5258. 友好数对 (Standard IO) Time Limits: 1000 ms Memory Limits: 524288 KB Detailed Limits Description I ...
- Json转化的三种方式
1. Gson 1.添加依赖 <dependency> <groupId>com.google.code.gson</groupId> <artifactId ...
- 05 Linux目录速查表
/:根目录,一般根目录下只存放目录,在 linux 下有且只有一个根目录,所有的东西都是从这里开始 当在终端里输入 /home,其实是在告诉电脑,先从 /(根目录)开始,再进入到 home 目录 /b ...
- Gorm 预加载及输出处理(一)- 预加载应用
单条关联查询 先创建两个关联模型: // 用户模型 type User struct { gorm.Model Username string `gorm:"type:varchar(20) ...
- selenium 操作 获取动态页面数据
# selenium from selenium import webdriver import time driver_path = r"G:\Crawler and Data\chrom ...
- SpringBoot——Cache使用原理及Redis整合
前言及核心概念介绍 前言 本篇主要介绍SpringBoot2.x 中 Cahe 的原理及几个主要注解,以及整合 Redis 作为缓存的步骤 核心概念 先来看看核心接口的作用及关系图: CachingP ...
- Logitech k480 蓝牙键盘连接 ubuntu 系统
k480 能同时连接三台蓝牙设备,支持 Windows.Android.Chrome.Mac OS X 和 iOS 系统.奈何官方并不支持 Ubuntu. 有压迫就有反抗,呃...,不对,总是有办法在 ...