前置知识   求导 知识地图   回想线性回归和逻辑回归,一个算法的核心其实只包含两部分:代价和梯度.对于神经网络而言,是通过前向传播求代价,反向传播求梯度.本文介绍其中第一部分. 多元分类:符号转换   神经网络是AI世界的一座名山,这座山既神秘又宏大.看过的人都说好,但是具体好在哪里,却不易用语言表述.只有一步一步耐心爬上去,登顶之后才能俯瞰风景.   毫无疑问登顶的过程不会一帆风顺,总会遇到大大小小的困难,然而一旦我们对困难有了心理准备,登顶也不再是件难事.只是看文章不易理解,一起拿出笔和…

Google TensorFlow程序员点赞的文章!   前言 目录: - 向量表示以及它的维度 - rnn cell - rnn 向前传播 重点关注: - 如何把数据向量化的,它们的维度是怎么来的 - 一共其实就是两步: 单个单元的rnn计算,拉通来的rnn计算 ​ 在看本文前,可以先看看这篇文章回忆一下: 吴恩达deepLearning.ai循环神经网络RNN学习笔记(理论篇) 我们将实现以下结构的RNN,在这个例子中 Tx = Ty. 向量表示以及它的维度 Input with  nx …

[TOC] 马里奥AI实现方式探索 --神经网络+增强学习 儿时我们都曾有过一个经典游戏的体验,就是马里奥(顶蘑菇^v^),这次里约奥运会闭幕式,日本作为2020年东京奥运会的东道主,安倍最后也已经典的马里奥形象出现.平时我们都是人来玩马里奥游戏,能否可以让马里奥智能的自己闯关个呢?OK,利用人工智能的相关算法来进行自动化通关一直是一个热门的话题,最近最火的相关东东就是传说中的alphaGo啦.而在游戏的自动化测试当中,这种算法也是非常实用的,可以大量的减少测试人力成本. 首先,对于实现马里奥A…

作者:韩信子@ShowMeAI 教程地址:http://www.showmeai.tech/tutorials/36 本文地址:http://www.showmeai.tech/article-detail/234 声明:版权所有,转载请联系平台与作者并注明出处 收藏ShowMeAI查看更多精彩内容 本系列为斯坦福CS224n<自然语言处理与深度学习(Natural Language Processing with Deep Learning)>的全套学习笔记,对应的课程视频可以在 这里 查看…

作者:韩信子@ShowMeAI 教程地址:http://www.showmeai.tech/tutorials/37 本文地址:http://www.showmeai.tech/article-detail/263 声明:版权所有,转载请联系平台与作者并注明出处 收藏ShowMeAI查看更多精彩内容 本系列为 斯坦福CS231n <深度学习与计算机视觉(Deep Learning for Computer Vision)>的全套学习笔记,对应的课程视频可以在 这里 查看.更多资料获取方式见文末…

只要你懂 Python,大概记得高中学过的求导知识,看完这个视频你还不理解反向传播和神经网络核心要点的话,那我就吃鞋:D Andrej Karpathy,前特斯拉 AI 高级总监.曾设计并担任斯坦福深度学习课程 CS231n 讲师.OpenAI 创始成员和研究科学家.在 7 月离职特斯拉后,Andrej 在家录制了一个详解反向传播的课程,自信表示"这是 8 年来领域内对神经网络和反向传播的最佳讲解",并在推特打赌"看不懂就吃鞋". 虽然很想看 Andrej 直播吃鞋…

前置知识   矩阵.求导 知识地图   学习一个新事物之前,先问两个问题,我在哪里?我要去哪里?这两个问题可以避免我们迷失在知识的海洋里,所以在开始之前先看看地图.   此前我们已经为了解线性回归做了一点准备工作,现在开始正式进入主题,总共需要迈过三个台阶.希望文章结束的时候,我们能轻松愉悦地摘下这颗星星. 从一个例子开始   假设我们是市场营销人员,现在有一些房屋历史销售数据,这些数据中包含了房屋的楼盘.均价.面积,以及对应的房屋销售情况.现在有一个新开楼盘,已知新开楼盘的主要信息,如何预测楼…

AI学习---数据读取&神经网络 fa…

反向传播算法详细推导 反向传播(英语:Backpropagation,缩写为BP)是"误差反向传播"的简称,是一种与最优化方法(如梯度下降法)结合使用的,用来训练人工神经网络的常见方法.该方法对网络中所有权重计算损失函数的梯度.这个梯度会反馈给最优化方法,用来更新权值以最小化损失函数. 在神经网络上执行梯度下降法的主要算法.该算法会先按前向传播方式计算(并缓存)每个节点的输出值,然后再按反向传播遍历图的方式计算损失函数值相对于每个参数的偏导数. 我们将以全连接层,激活函数采用 Sigm…

关于 RNN 循环神经网络的反向传播求导 本文是对 RNN 循环神经网络中的每一个神经元进行反向传播求导的数学推导过程,下面还使用 PyTorch 对导数公式进行编程求证. RNN 神经网络架构 一个普通的 RNN 神经网络如下图所示: 其中 \(x^{\langle t \rangle}\) 表示某一个输入数据在 \(t\) 时刻的输入:\(a^{\langle t \rangle}\) 表示神经网络在 \(t\) 时刻时的hidden state,也就是要传送到 \(t+1\) 时刻的值:\…