原文地址:http://www.cnblogs.com/rgvb178/p/6055213.html版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载. 激活函数的作用 首先,激活函数不是真的要去激活什么.在神经网络中,激活函数的作用是能够给神经网络加入一些非线性因素,使得神经网络可以更好地解决较为复杂的问题.比如在下面的这个问题中:如上图(图片来源),在最简单的情况下,数据是线性可分的,只需要一条直线就已经能够对样本进行很好地分类.但如果情况变得复杂了一点呢?在上图中(图片来源),数据就变成了…

原文地址:http://www.cnblogs.com/rgvb178/p/6055213.html 版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载. 激活函数的作用 首先,激活函数不是真的要去激活什么.在神经网络中,激活函数的作用是能够给神经网络加入一些非线性因素,使得神经网络可以更好地解决较为复杂的问题. 比如在下面的这个问题中: 如上图(图片来源),在最简单的情况下,数据是线性可分的,只需要一条直线就已经能够对样本进行很好地分类. 但如果情况变得复杂了一点呢?在上图中(图片来源),数据…

浅谈深度学习(Deep Learning)的基本思想和方法  参考:http://blog.csdn.net/xianlingmao/article/details/8478562 深度学习(Deep Learning),又叫Unsupervised Feature Learning或者Feature Learning,是目前非常热的一个研究主题. 本文将主要介绍Deep Learning的基本思想和常用的方法. 一. 什么是Deep Learning? 实际生活中,人们为了解决一个问题,如对象…

DNN(深度神经网络算法)现在是AI社区的流行词.最近,DNN 在许多数据科学竞赛/Kaggle 竞赛中获得了多次冠军. 自从 1962 年 Rosenblat 提出感知机(Perceptron)以来,DNN 的概念就已经出现了,而自 Rumelhart.Hinton 和 Williams 在 1986 年发现了梯度下降算法后,DNN 的概念就变得可行了.直到最近 DNN 才成为全世界 AI/ML 爱好者和工程师的最爱. 主要原因在于现代计算能力的可用性,如 GPU 和 TensorFlow 等…

第三周:浅层神经网络(Shallow neural networks) 3.1 神经网络概述(Neural Network Overview) 使用符号$ ^{[…

第二周:神经网络的编程基础 (Basics of Neural Network programming) 2.1.二分类(Binary Classification) 二分类问题的目标就是习得一个分类器,它以图片的特征向量(RGB值的矩阵,最后延展成一维矩阵x,如下)作为输入,然后预测输出结果…

第四周:深层神经网络(Deep Neural Networks) 4.1 深层神经网络(Deep L-layer neural network) 有一些函数,只有非常深的神经网络能学会,而更浅的模型则办不到. 对于给定的问题很难去提前预测到底需要多深的神经网络,所以先去尝试逻辑回归,尝试一层然后两层隐含层, 然后把隐含层的数量看做是另一个可以自由选择大小的超参数,然后再保留交叉验证数据上 评估,或者用开发集来评估. 一些符号注意: 用 L 表示层数,上图5hidden layers :…

Bengio, LeCun, Jordan, Hinton, Schmidhuber, Ng, de Freitas and OpenAI have done reddit AMA's.  These are nice places to start to get a Zeitgeist of the field.   Hinton and Ng lectures at Coursera, UFLDL, CS224d and CS231n at Stanford, the deep learni…

Image Registration is a fundamental step in Computer Vision. In this article, we present OpenCV feature-based methods before diving into Deep Learning. What is Image Registration? Image registration is the process of transforming different images of…

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…