CNN学习笔记:神经网络表示 双层神经网络模型 在一个神经网络中,当你使用监督学习训练它的时候,训练集包含了输入x还有目标输出y.隐藏层的含义是,在训练集中,这些中间节点的真正数值,我们是不知道的,即在训练集中你看不到他们的数值,我们只能看到输入和输出. 定义神经网络的层数 神经网络层数是指,除输入层意外的其他层的合计数,此处只有一层隐藏层和一层输出层. 神经网络的计算过程 a[n]表示第N层神经元的激活函数组成的矩阵,z[n]函数表示第N层神经元的处理逻辑做出的矩阵,激活函数a通过z函数的数据…

维基百科对深度学习的精确定义为“一类通过多层非线性变换对高复杂性数据建模算法的合集”.因为深层神经网络是实现“多层非线性变换”最常用的一种方法,所以在实际中可以认为深度学习就是深度神经网络的代名词.从维基百科给出的定义可以看出,深度学习有两个非常重要的特性——多层和非线性.那么为什么要强调这两个性质呢?下面我们开始学习. 1,线性模型的局限性 在线性模型中,模型的输出为输入的加权和.假设一个模型的输出 y  和输入 xi 满足以下关系,那么这个模型就是一个线性模型: 其中,wi , b € R…

Convolutional Networks 转载请注明作者:梦里风林 Github工程地址:https://github.com/ahangchen/GDLnotes 欢迎star,有问题可以到Issue区讨论 官方教程地址 视频/字幕下载 deep dive into images and convolutional models Convnet BackGround 人眼在识别图像时,往往从局部到全局 局部与局部之间联系往往不太紧密 我们不需要神经网络中的每个结点都掌握全局的知识,因此可以…

神经科学,依靠单一深度学习算法解决不同任务.视觉信号传送到听觉区域,大脑听学习处理区域学会“看”(Von Melchner et al., 2000).计算单元互相作用变智能.新认知机(Fukushima,1980),哺乳动物视觉系统结构,处理图片强大模型架构,现代卷积网络基础(LeCun et al., 1998c).神经网络基于整流线性单元(rectified linear unit)神经单元模型.原始认知机(Fukushima,1975)更复杂.简化现代版,Nair and Hinton(…

近期開始看一些深度学习的资料.想学习一下深度学习的基础知识.找到了一个比較好的tutorial,Neural Networks and Deep Learning,认真看完了之后觉得收获还是非常多的.从最主要的感知机開始讲起.到后来使用logistic函数作为激活函数的sigmoid neuron,和非常多其它如今深度学习中常使用的trick. 把深度学习的一个发展过程讲得非常清楚,并且还有非常多源代码和实验帮助理解.看完了整个tutorial后打算再又一次梳理一遍,来写点总结.以后再看其它资料…

转载请注明作者:梦里风林 Github工程地址:https://github.com/ahangchen/GDLnotes 欢迎star,有问题可以到Issue区讨论 官方教程地址 视频/字幕下载 加载数据 使用text8作为训练的文本数据集 text8中只包含27种字符:小写的从a到z,以及空格符.如果把它打出来,读起来就像是去掉了所有标点的wikipedia. 直接调用lesson1中maybe_download下载text8.zip 用zipfile读取zip内容为字符串,并拆分成单词li…

使用mnist数据集进行神经网络的构建 import numpy as np import tensorflow as tf import matplotlib.pyplot as plt from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data mnist = input_data.read_data_sets('data/', one_hot=True) 这个神经网络共有三层.输入层有n个1*784的矩阵,第一层有256个神经元,第…

1.1 案例背景 1.1.1 BP神经网络概述 BP神经网络是一种多层前馈神经网络,该网络的主要特点是信号前向传递,误差反向传播.在前向传递中,输入信号从输入层经隐含层逐层处理,直至输出层.每一层的神经元状态只影响下一层神经元状态.如果输出层得不到期望输出,则转入反向传播,根据预测误差调整网络权值和阔值,从而使BP神经网络预测输出不断逼近期望输出.当输入节点数为$n$.输出节点数为$m$时, BP 神经网络就表达了从$n$个自变量到$m$个因变量的函数映射关系. BP 神经网络预测前首先要训练网…

前言:这只是我的一个学习笔记,里边肯定有不少错误,还希望有大神能帮帮找找,由于是从小白的视角来看问题的,所以对于初学者或多或少会有点帮助吧. 1:人工全连接神经网络和BP算法 <1>:人工神经网络结构与人工神经网络可以完美分割任意数据的原理: 本节图片来源于斯坦福Andrew Ng老师coursea课件(此大神不多介绍,大家都懂) 在说明神经网络之前,先介绍一下神经网络的基础计算单元,感知器. 上图就是一个简单的感知器,蓝色是输入的样本,g(z)是激活函数,z=x1*w1+-,a=g(z) 这…

1.BP神经网络是一种前馈型网络(各神经元接受前一层的输入,并输出给下一层,没有反馈),分为input层,hide层,output层 2.BP神经网络的步骤: 1)创建一个神经网络:newff a.训练样本:归一化(premnmx ,postmnmx ,tramnmx) b.确定节点数:输出层的节点数可直接获得 c.确定各层神经元的激活函数 常见的激活函数:purelin:线性/logsig:对数S型/tansig:正切S型 d.确定训练函数 traingd :梯度下降BP训练函数/traing…