深度学习 Deep Learning UFLDL 最新Tutorial 学习笔记 4：Debugging: Gradient Checking

【深度学习 Deep Learning UFLDL 最新Tutorial 学习笔记 4：Debugging: Gradient Checking】的更多相关文章

深度学习 Deep Learning UFLDL 最新 Tutorial 学习笔记 1：Linear Regression

1 前言 Andrew Ng的UFLDL在2014年9月底更新了. 对于開始研究Deep Learning的童鞋们来说这真的是极大的好消息! 新的Tutorial相比旧的Tutorial添加了Convolutional Neural Network的内容.了解的童鞋都知道CNN在Computer Vision的重大影响. 而且从新编排了内容及exercises. 新的UFLDL网址为: http://ufldl.stanford.edu/tutorial/ 2 Linear Regression…

深度学习 Deep Learning UFLDL 最新Tutorial 学习笔记 5：Softmax Regression

Softmax Regression Tutorial地址:http://ufldl.stanford.edu/tutorial/supervised/SoftmaxRegression/ 从本节開始,难度開始加大了.我将更具体地解释一下这个Tutorial. 1 Softmax Regression 介绍前面我们已经知道了Logistic Regression.简单的说就推断一个样本属于1或者0.在应用中比方手的识别.那么就是推断一个图片是手还是非手.这就是非常easy的分类. 其实.我们仅…

深度学习 Deep Learning UFLDL 最新Tutorial 学习笔记 3：Vectorization

1 Vectorization 简述 Vectorization 翻译过来就是向量化,各简单的理解就是实现矩阵计算. 为什么MATLAB叫MATLAB?大概就是Matrix Lab,最根本的差别于其它通用语言的地方就是MATLAB能够用最直观的方式实现矩阵运算.MATLAB的变量都能够是矩阵. 通过Vectorization,我们能够将代码变得极其简洁.尽管简洁带来的问题就是其它人看你代码就须要研究一番了.但不论什么让事情变得simple的事情都是值得去做的. 关于Vectorization核心…

深度学习 Deep Learning UFLDL 最新Tutorial 学习笔记 4：Debugging: Gradient Checking

1 Gradient Checking 说明前面我们已经实现了Linear Regression和Logistic Regression.关键在于代价函数Cost Function和其梯度Gradient的计算. 在Gradient的计算中,我们一般採用推导出来的计算公式来进行计算. 可是我们看到,推导出来的公式是复杂的.特别到后面的神经网络,更加复杂.这就产生了一个问题,我们怎样推断我们编写的程序就是计算出正确的Gradient呢? 解决的方法就是通过数值计算的方法来估算Gradient然后…

【深度学习Deep Learning】资料大全

最近在学深度学习相关的东西,在网上搜集到了一些不错的资料,现在汇总一下: Free Online Books by Yoshua Bengio, Ian Goodfellow and Aaron Courville Neural Networks and Deep Learning42 by Michael Nielsen Deep Learning27 by Microsoft Research Deep Learning Tutorial23 by LISA lab, University…

机器学习(Machine Learning)&深度学习(Deep Learning)资料【转】

转自:机器学习(Machine Learning)&深度学习(Deep Learning)资料 <Brief History of Machine Learning> 介绍:这是一篇介绍机器学习历史的文章,介绍很全面,从感知机.神经网络.决策树.SVM.Adaboost到随机森林.Deep Learning. <Deep Learning in Neural Networks: An Overview> 介绍:这是瑞士人工智能实验室Jurgen Schmidhuber写的最…

机器学习(Machine Learning)&深度学习(Deep Learning)资料

机器学习(Machine Learning)&深度学习(Deep Learning)资料機器學習.深度學習方面不錯的資料,轉載. 原作:https://github.com/ty4z2008/Qix/blob/master/dl.md 原作作者會不斷更新.本文更新至2014-12-21 <Brief History of Machine Learning> 介绍:这是一篇介绍机器学习历史的文章,介绍非常全面.从感知机.神经网络.决策树.SVM.Adaboost到随机森林.Deep L…

机器学习(Machine Learning)&深度学习(Deep Learning)资料(Chapter 2)

##机器学习(Machine Learning)&深度学习(Deep Learning)资料(Chapter 2)---#####注:机器学习资料[篇目一](https://github.com/ty4z2008/Qix/blob/master/dl.md)共500条,[篇目二](https://github.com/ty4z2008/Qix/blob/master/dl2.md)开始更新------#####希望转载的朋友**一定要保留原文链接**,因为这个项目还在继续也在不定期更新．希望看到…

机器学习——深度学习(Deep Learning)

Deep Learning是机器学习中一个非常接近AI的领域,其动机在于建立.模拟人脑进行分析学习的神经网络,近期研究了机器学习中一些深度学习的相关知识,本文给出一些非常实用的资料和心得. Key Words:有监督学习与无监督学习.分类.回归.密度预计.聚类,深度学习,Sparse DBN, 1. 有监督学习和无监督学习给定一组数据(input,target)为Z=(X,Y). 有监督学习:最常见的是regression & classification. regression:Y是实数ve…

（转）深度学习(Deep Learning, DL)的相关资料总结

from:http://blog.sciencenet.cn/blog-830496-679604.html 深度学习(Deep Learning,DL)的相关资料总结有人认为DL是人工智能的一场革命,貌似很NB.要好好学学. 0 第一人(提出者) 好像是由加拿大多伦多大学计算机系(Department of Computer Science ,University of Toronto) 的教授Geoffrey E. Hinton于2006年提出. 其个人网站是: …