MINST样例数据的神经网络学习

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MINST样例数据的神经网络学习

标准的入门学习示例, 比一年前看的那书,更有感觉了. # coding: utf-8 try: import urllib.request except ImportError: raise ImportError('You should use Python 3.x') import os.path import gzip import pickle import os import numpy as np url_base = 'http://yann.lecun.com/exdb/mnis…

RBF神经网络学习算法及与多层感知器的比较

对于RBF神经网络的原理已经在我的博文<机器学习之径向基神经网络(RBF NN)>中介绍过,这里不再重复.今天要介绍的是常用的RBF神经网络学习算法及RBF神经网络与多层感知器网络的对比. 一.RBF神经网络学习算法广义的RBF神经网络结构如下图所示: N-M-L结构对应着N维输入,M个数据中心点centers,L个输出. RBF 网络常用学习算法 RBF 网络的设计包括结构设计和参数设计.结构设计主要解决如何确定网络隐节点数的问题.参数设计一般需考虑包括3种参数:各基函数的数据中心和扩展常…

tensorflow中使用mnist数据集训练全连接神经网络-学习笔记

tensorflow中使用mnist数据集训练全连接神经网络 ——学习曹健老师“人工智能实践:tensorflow笔记”的学习笔记, 感谢曹老师前期准备:mnist数据集下载,并存入data目录: 文件列表:四个文件,分别为训练和测试集数据 Four files are available on 官网 http://yann.lecun.com/exdb/mnist/ : train-images-idx3-ubyte.gz: training set images (9912422 by…

【cs231n】神经网络学习笔记3

+ mu) * v # 位置更新变了形式对于NAG(Nesterov's Accelerated Momentum)的来源和数学公式推导,我们推荐以下的拓展阅读: Yoshua Bengio的Advances in optimizing Recurrent Networks,Section 3.5. Ilya Sutskever's thesis (pdf)在section 7.2对于这个主题有更详尽的阐述. 学习率退火在训练深度网络的时候,让学习率随着时间退火通常是有帮助的.可以这样理解:…

AI 神经网络学习

神经网络学习 1.输出与输入的关系(感知基): $$ y=\begin{Bmatrix} 1 & {\overrightarrow{x}\cdot \overrightarrow{w}+b>0}\ 0 & {\overrightarrow{x}\cdot \overrightarrow{w}+b\leqslant 0} \end{Bmatrix} $$ 这个模型由生活中而来,$\overrightarrow{x}$是输入表示各种情况,$\overrightarrow{w}$表示各种情…

[Neural Networks] (Convolutional Neural Networks)CNN-卷积神经网络学习

参考:http://blog.csdn.net/zouxy09/article/details/8781543 ( 但其中有部分错误) http://ufldl.stanford.edu/wiki/index.php/UFLDL_Tutorial 一.卷积(convolution) - 整理自UFLDL 卷积的引入,基于三方面考量:一是为了减少全连接网络对于large scale图像的计算复杂度:二是迎合了生物视觉系统的结构特征:视觉皮层是局部接受信息的:三是根据图像的stationary特性:…

神经网络学习中的损失函数及mini-batch学习

# 损失函数(loss function).这个损失函数可以使用任意函数,# 但一般用均方误差(mean squared error)和交叉熵误差(cross entropy error)等一切都在代码时有注释哈. import numpy as np from minst import load_mnist # 损失函数(loss function).这个损失函数可以使用任意函数, # 但一般用均方误差(mean squared error)和交叉熵误差(cross entropy error…