https://blog.csdn.net/zrh_CSDN/article/details/80934278 Logistic回归的极大似然估计求解参数的推导: https://blog.csdn.net/LegenDavid/article/details/79221063 推导到最后要计算的方程(对各个参数求偏导,使其等于0,这样联合概率取得最大值--极大似然),和 Logistic回归采用-log损失函数(对各个参数求偏导,使其等于0,这样损失函数取得最小值--预测最为准确) 这两个地方…

如果感觉自己看不懂,那就看看我博客的梯度下降法,博文最后的感知机也算最简单的BP神经网络吧,用的也是反馈(w,b):典型梯度下降法 BP网络的结构 BP网络的结构如下图所示,分为输入层(Input),隐含层(Hidden),输出层(Output). 输入层的结点个数取决于输入的特征个数. 输出层的结点个数由分类的种类决定. 在输入层和输出层之间通常还有若干个隐含层,至于隐含层的个数以及每个隐含层的结点个数由训练工程师的经验来人为设定. 链接A曾提到由万能逼近定理,一般一个隐含层就足够了.且这个隐…

https://www.zybuluo.com/yxd/note/611571 https://zhuanlan.zhihu.com/p/29765582 gbdt 在看统计学习方法的时候 理解很吃力. 参考了以上两篇文章,作者写的非常好. 冒昧转载过来. 机器学习-一文理解GBDT的原理-20171001   现在网上介绍gbdt算法的文章并不算少,但总体看下来,千篇一律的多,能直达精髓的少,有条理性的就更稀少了.我希望通过此篇文章,能抽丝剥茧般的向初学者介绍清楚这个算法的原理所在.如果仍不清…

这里把按 [1] 推导的BP算法(Backpropagation)步骤整理一下.突然想整理这个的原因是知乎上看到了一个帅呆了的求矩阵微分的方法(也就是 [2]),不得不感叹作者的功力.[1] 中直接使用矩阵微分的记号进行推导,整个过程十分简洁.而且这种矩阵形式有一个非常大的优势就是对照其进行编程实现时非常方便. 但其实用标量计算推导也有一定的好处,比如可以清楚地知道某个权重是被谁所影响的. 前向传播过程:多层Logistic回归 记号约定: $L$:神经网络的层数.输入层不算. $n^l$:第…

< Neural Networks Tricks of the Trade.2nd>这本书是收录了1998-2012年在NN上面的一些技巧.原理.算法性文章,对于初学者或者是正在学习NN的来说是很受用的.全书一共有30篇论文,本书期望里面的文章随着时间能成为经典,不过正如bengio(超级大神)说的“the wisdom distilled here should be taken as a guideline, to be tried and challenged, not as a pra…

秋招刚结束,这俩月没事就学习下斯坦福大学公开课,想学习一下深度学习(这年头不会DL,都不敢说自己懂机器学习),目前学到了神经网络部分,学习起来有点吃力,把之前学的BP(back-progagation)神经网络复习一遍加深记忆.看了许多文章发现一PPT上面写的很清晰,就搬运过来,废话不多说,直入正题: 单个神经元 神经网络是由多个"神经元"组成,单个神经元如下图所示: 这其实就是一个单层感知机,输入是由ξ1 ,ξ2 ,ξ3和Θ组成的向量.其中Θ为偏置(bias),σ为激活函数(tran…

反向传播算法(Back Propagation)分二步进行,即正向传播和反向传播.这两个过程简述如下: 1．正向传播 输入的样本从输入层经过隐单元一层一层进行处理,传向输出层:在逐层处理的过程中.在输出层把当前输出和期望输出进行比较,如果现行输出不等于期望输出,则进入反向传播过程. 2．反向传播 反向传播时,把误差信号按原来正向传播的通路反向传回,逐层修改连接权值,以望代价函数趋向最小. 下面以单隐层的神经网络为例,进行权值调整的公式推导,其结构示意图如下: 输入层输入向量(n维):X=(x1,…

转自麦子学院 """ network.py ~~~~~~~~~~ A module to implement the stochastic gradient descent learning algorithm for a feedforward neural network. Gradients are calculated using backpropagation. Note that I have focused on making the code simple,…

最近一个月项目好忙,终于挤出时间把这篇 BP 算法基本思想写完了,公式的推导放到下一篇讲吧. 一.神经网络的代价函数 神经网络可以看做是复杂逻辑回归的组合,因此与其类似,我们训练神经网络也要定义代价函数,之后再使用梯度下降法来最小化代价函数,以此来训练最优的权重矩阵. 1.1 从逻辑回归出发 我们从经典的逻辑回归代价函数引出,先来复习下: \[J(\theta) = \frac{1}{m}\sum\limits_{i = 1}^{m}{[-{y^{(i)}}\log ({h_\theta}({x…

PS:要转载请注明出处,本人版权所有. PS: 这个只是基于<我自己>的理解, 如果和你的原则及想法相冲突,请谅解,勿喷. 前置说明   本文作为本人csdn blog的主站的备份.(BlogID=105) 环境说明 Windows 10 VSCode Python 3.8.10 Pytorch 1.8.1 Cuda 10.2 前言   从我2017毕业到现在为止,我的工作一直都是AI在边缘端部署落地等相关内容.所以我的工作基本都集中在嵌入式+Linux+DL三者之内的范围,由于个人兴趣和一些…