目录 Introduction to Neural Networks BP Nerual Network Convolutional Neural Network Introduction to Neural Networks BP 梯度反向传播BackPropagation,是神经网络中的重要算法,主要思想是: 计算网络的输出与期望输出之间的误差 将误差从网络的输出层回传,沿着网络逐层传递,传递的是损失值相对当前层里参数的梯度 当每一层都接收到该层的参数梯度时,沿着梯度方向更新参数 用更新后的…

目录 training Neural Network Activation function sigmoid ReLU Preprocessing Batch Normalization 权重初始化 Weight Initialization 交叉验证 Cross Validation 参数更新方法 Parameter Update SGD SGD+momentum Adagrad RMSprop Adam 改善过拟合 Overfiting 模型集成 Model ensemble 正则化 Reg…

线性分类器的基本模型: f = Wx Loss Function and Optimization 1. LossFunction 衡量在当前的模型(参数矩阵W)的效果好坏 Multiclass SVM Loss: Hinge Loss 样本 \(i\) 的损失:\(L_i = \sum_{j \neq y_i} \max(0, s_j-s_{y_i}+1)\), \(y_i\) 是样本 \(i\) 的正确标签. 损失取值范围是0~正无穷 当网络初始化的时候,参数随机初始化为比较小的值,输出 即…

http://blog.csdn.net/dinosoft/article/details/51813615 前言 对于深度学习,新手我推荐先看UFLDL,不做assignment的话,一两个晚上就可以看完.毕竟卷积.池化啥的并不是什么特别玄的东西.课程简明扼要,一针见血,把最基础.最重要的点都点出来 了. cs231n这个是一个完整的课程,内容就多了点,虽然说课程是computer vision的,但80%还是深度学习的内容.图像的工作暂时用不上,我就先略过了. 突然发现这两个课程都是斯坦福的…

一.单层感知机(perceptron) 拥有输入层.输出层和一个隐含层.输入的特征向量通过隐含层变换到达输出层,在输出层得到分类结果: 缺点:无法模拟稍复杂一些的函数(例如简单的异或计算). 解决办法:多层感知机. 二.多层感知机(multilayer perceptron) 有多个隐含层的感知机. 多层感知机解决了之前无法模拟异或逻辑的缺陷,同时,更多的层数使得神经网络可以模拟显示世界中更加复杂的情形. 多层感知机给我们的启示是,神经网络的层数直接决定它的刻画能力——利用每层更少的神经元拟合更…

一.Shell脚本编程基础 1.简单地理解是脚本就是一堆的Linux命令或其他命令,把他们写到一起,打包成一个文件就是脚本,Shell脚本一般以.sh后缀结尾 2.sh text.sh:运行text.sh脚本 3.Linux支持变量,和c语言一样(但似乎不用声明类型),比如在脚本里写a = 10(这里为了看起来清除一点=两边加了空格,但实际上在shell脚本语言中这是错误的哦). 4.echo:输出语句 ①echo $a:输出变量a(赋值一个变量时不需要写$,使用或读取一个变量需要写) ②ech…

1,java的关键字和标识符2,java的基本数据类型3,变量和常量4,java的运算符5,if-else if - else表达式1,java的关键字和标识符      1.1,所有关键字都要小写      1.2,goto和const是java的保留字,但不是java的关键字 2,java的数据类型 2.1,基本数据类型 布尔型boolean 字节型byte 字符型char 短整数型short 整数型int 长整型long 单精度浮点型float 双精度浮点型double      2.2,…

远程调用方式就是尽可能地使系统间的通信和系统内一样,让使用者感觉调用远程同调用本地一样,但其实没没有办法做到完全透明,例如由于远程调用带来的网络问题.超时问题.序列化/反序列化问题.调式复杂的问题等.基于Java自身技术在Java中实现远程调用方式的技术主要有RMI和WeService两种.RMIRMI(Remote Method Invocation)是Java用于实现透明远程调用的重要机制.在远处调用中,客户端仅有服务端提供的接口,通过此接口实现对远程服务器端的调用.远程调用基于网络通信来实…

Exercise 2: Linear Regression 话说LaTex用起来好爽 Matlab代码 迭代并且画出拟合曲线 Linear regression 公式如下 hθ(x)=θTx=∑i=0nθixi (i是代表x的个数) batch gradient descent update rule θj:=θj−α1m∑i=1m(h(i)θ−y(i))x(i)j(for all j) α=0.07 x = load('L:\\MachineLearning2016\\ex2x.dat');…

译者注:本文翻译自斯坦福CS231n课程笔记ConvNet notes,由课程教师Andrej Karpathy授权进行翻译.本篇教程由杜客和猴子翻译完成,堃堃和李艺颖进行校对修改. 原文如下 内容列表: 结构概述 用来构建卷积神经网络的各种层 卷积层 汇聚层 归一化层 全连接层 将全连接层转化成卷积层 卷积神经网络的结构 层的排列规律 层的尺寸设置规律 案例学习(LeNet / AlexNet / ZFNet / GoogLeNet / VGGNet) 计算上的考量 拓展资源 卷积神经网络(C…

译者注:本文智能单元首发,译自斯坦福CS231n课程笔记Neural Nets notes 3,课程教师Andrej Karpathy授权翻译.本篇教程由杜客翻译完成,堃堃和巩子嘉进行校对修改.译文含公式和代码,建议PC端阅读. 原文如下 内容列表: 梯度检查 合理性(Sanity)检查 检查学习过程 损失函数 训练集与验证集准确率 权重:更新比例 每层的激活数据与梯度分布 可视化 译者注:上篇翻译截止处 参数更新 一阶(随机梯度下降)方法,动量方法,Nesterov动量方法 学习率退火 二阶方…

译者注:本文智能单元首发,译自斯坦福CS231n课程笔记Neural Nets notes 2,课程教师Andrej Karpathy授权翻译.本篇教程由杜客翻译完成,堃堃进行校对修改.译文含公式和代码,建议PC端阅读. 原文如下 内容列表: 设置数据和模型 数据预处理 权重初始化 批量归一化(Batch Normalization) 正则化(L2/L1/Maxnorm/Dropout) 损失函数 小结 设置数据和模型 在上一节中介绍了神经元的模型,它在计算内积后进行非线性激活函数计算,神经网络…

译者注:本文智能单元首发,译自斯坦福CS231n课程笔记Neural Nets notes 1,课程教师Andrej Karpathy授权翻译.本篇教程由杜客翻译完成,巩子嘉和堃堃进行校对修改.译文含公式和代码,建议PC端阅读. 原文如下 内容列表: 不用大脑做类比的快速简介 单个神经元建模 生物动机和连接 作为线性分类器的单个神经元 常用的激活函数 译者注:上篇翻译截止处 神经网络结构 层组织 前向传播计算例子 表达能力 设置层的数量和尺寸 小节 参考文献 快速简介 在不诉诸大脑的类比的情况下…

译者注:本文智能单元首发,译自斯坦福CS231n课程笔记image classification notes,由课程教师Andrej Karpathy授权进行翻译.本篇教程由杜客翻译完成.ShiqingFan对译文进行了仔细校对,提出了大量修改建议,态度严谨,帮助甚多.巩子嘉对几处术语使用和翻译优化也提出了很好的建议.张欣等亦有帮助. 原文如下 这是一篇介绍性教程,面向非计算机视觉领域的同学.教程将向同学们介绍图像分类问题和数据驱动方法.下面是内容列表: 图像分类.数据驱动方法和流程 Neare…

作者:韩信子@ShowMeAI,路遥@ShowMeAI,奇异果@ShowMeAI 教程地址:http://www.showmeai.tech/tutorials/36 本文地址:http://www.showmeai.tech/article-detail/248 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 ShowMeAI为斯坦福CS224n<自然语言处理与深度学习(Natural Language Processing with Deep Learn…

译者注:本文智能单元首发,译自斯坦福CS231n课程笔记Backprop Note,课程教师Andrej Karpathy授权翻译.本篇教程由杜客翻译完成,堃堃和巩子嘉进行校对修改.译文含公式和代码,建议PC端阅读. 原文如下: 内容列表: 简介 简单表达式和理解梯度 复合表达式,链式法则,反向传播 直观理解反向传播 模块:Sigmoid例子 反向传播实践:分段计算 回传流中的模式 用户向量化操作的梯度 小结 简介 目标:本节将帮助读者对反向传播形成直观而专业的理解.反向传播是利用链式法则递归计…

译者注:本文智能单元首发,译自斯坦福CS231n课程笔记Optimization Note,课程教师Andrej Karpathy授权翻译.本篇教程由杜客翻译完成,堃堃和李艺颖进行校对修改.译文含公式和代码,建议PC端阅读. 原文如下 内容列表: 简介 损失函数可视化 最优化 策略#1:随机搜索 策略#2:随机局部搜索 策略#3:跟随梯度 译者注:上篇截止处 梯度计算 使用有限差值进行数值计算 微分计算梯度 梯度下降 小结 简介 在上一节中,我们介绍了图像分类任务中的两个关键部分: 基于参数的评…

译者注:本文智能单元首发,译自斯坦福CS231n课程笔记Linear Classification Note,课程教师Andrej Karpathy授权翻译.本篇教程由杜客翻译完成,巩子嘉和堃堃进行校对修改.译文含公式和代码,建议PC端阅读. 原文如下 内容列表: 线性分类器简介 线性评分函数 阐明线性分类器 译者注:上篇翻译截止处 损失函数 多类SVM Softmax分类器 SVM和Softmax的比较 基于Web的可交互线性分类器原型 小结 线性分类 上一篇笔记介绍了图像分类问题.图像分类的…

作者:韩信子@ShowMeAI,路遥@ShowMeAI,奇异果@ShowMeAI 教程地址:http://www.showmeai.tech/tutorials/36 本文地址:http://www.showmeai.tech/article-detail/256 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 ShowMeAI为斯坦福CS224n<自然语言处理与深度学习(Natural Language Processing with Deep Learn…

译者注:本文智能单元首发,翻译自斯坦福CS231n课程笔记Python Numpy Tutorial,由课程教师Andrej Karpathy授权进行翻译.本篇教程由杜客翻译完成,Flood Sung.SunisDown.巩子嘉和一位不愿透露ID的知友对本翻译亦有贡献. 原文如下 这篇教程由Justin Johnson创作. 我们将使用Python编程语言来完成本课程的所有作业.Python是一门伟大的通用编程语言,在一些常用库(numpy, scipy, matplotlib)的帮助下,它又会…

作者:韩信子@ShowMeAI,路遥@ShowMeAI,奇异果@ShowMeAI 教程地址:http://www.showmeai.tech/tutorials/36 本文地址:http://www.showmeai.tech/article-detail/233 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 ShowMeAI为斯坦福CS224n<自然语言处理与深度学习(Natural Language Processing with Deep Learn…

): W = np.random.randn(10, 3073) * 0.0001 # generate random parameters loss = L(X_train, Y_train, W) # get the loss over the entire training set if loss < bestloss: # keep track of the best solution bestloss = loss bestW = W print 'in attempt %d the…

作者:韩信子@ShowMeAI,路遥@ShowMeAI,奇异果@ShowMeAI 教程地址:http://www.showmeai.tech/tutorials/36 本文地址:http://www.showmeai.tech/article-detail/231 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 ShowMeAI为斯坦福CS224n<自然语言处理与深度学习(Natural Language Processing with Deep Learn…

作者:韩信子@ShowMeAI,路遥@ShowMeAI,奇异果@ShowMeAI 教程地址:http://www.showmeai.tech/tutorials/36 本文地址:http://www.showmeai.tech/article-detail/249 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 ShowMeAI为斯坦福CS224n<自然语言处理与深度学习(Natural Language Processing with Deep Learn…

作者:韩信子@ShowMeAI,路遥@ShowMeAI,奇异果@ShowMeAI 教程地址:http://www.showmeai.tech/tutorials/36 本文地址:http://www.showmeai.tech/article-detail/252 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 ShowMeAI为斯坦福CS224n<自然语言处理与深度学习(Natural Language Processing with Deep Learn…

ng机器学习视频笔记(一) --线性回归.代价函数.梯度下降基础 (转载请附上本文链接--linhxx) 一.线性回归 线性回归是监督学习中的重要算法,其主要目的在于用一个函数表示一组数据,其中横轴是变量(假定一个结果只由一个变量影响),纵轴是结果. 线性回归得到的方程,称为假设函数(Hypothesis Function).当假设函数是线性函数时,其公式为: 二.代价函数 代价函数是用于评价线性回归,其公式为: 计算方式是计算每一个点在当前假设函数情况下,偏差的平方和,再取平均数.m即表示一共…

转自 麽洋TinyOcean:http://www.douban.com/people/Tinyocean/notes?start=50&type=note 因为看了陈惟十二讲视频没有课件,边看边敲笔记的话 就不能专心听了,所以就在网上找了找果然找到了"麽洋TinyOcean"笔记,感谢 麽洋TinyOcean. 本来想都放在一篇里的,没想到第一讲就99分钟……好多内容……还是一讲一篇吧~(后发现太多,整合一下) CG基础教程-陈惟老师十二讲笔记(上) 猛戳我,我是教程地址 第…

SIFT尺度不变特征 D. Lowe. Distinctive image features from scale-invariant key points, IJCV 2004 -Lecture 05 - Scale-invariant Feature Transform (SIFT) - https://www.youtube.com/watch?v=NPcMS49V5hg 本文是上面UCF-CRCV课程视频的学习笔记. DOG(Difference of Gaussian)角点 / Har…

一.函数返回值1.什么是函数返回值    函数的执行结果2. 可以没有return // 没有return或者return后面为空则会返回undefined3.一个函数应该只返回一种类型的值 二.可变参(不定参)arguments function sum (a,b) { var result=0; var i=0; for(i=0;i<arguments.length;i++) { result+=arguments(i); } alert(resulet); } sum(12,5,7,5,5…

ng机器学习视频笔记(二) --梯度下降算法解释以及求解θ (转载请附上本文链接--linhxx)   一.解释梯度算法 梯度算法公式以及简化的代价函数图,如上图所示. 1)偏导数 由上图可知,在a点,其偏导数小于0,故θ减去小于0的数,相当于加上一个数.另外,从图上可以看出,在a点不是最佳点,需要继续向右移动,即a需要增加.因此符合要求. 对于在b点,可以同理得到需要减少的结果. 2)学习速率α α表示点移动向最小值点的速率,α取值需要注意. 当值太大,每次移动的距离太长,可能导致在最小值点附…