我们在进行back propagation时难免会出现各种各样的问题,当出现问题的时候,我们的cost function仍然是随着迭代的次数下降的,但是这中间会有一些问题存在,那么我们如何来检查我们的算法是否会出现这些不易被发现的问题呢? gradients的近似表达 上面是导数的近似表达式,取左边的双边近似而不是右边的单边近似,通常ξ取10-4,如果取得太小则会给计算带来很大的麻烦. θ是unrolled vector时,计算J(θ)对θi的导数的近似值 用for来实现求导的近似表达 thet…

BP神经网络基本原理: 误差逆传播(back propagation, BP)算法是一种计算单个权值变化引起网络性能变化的较为简单的方法.由于BP算法过程包含从输出节点开始,反向地向第一隐含层(即最接近输入层的隐含层)传播由总误差引起的权值修正,所以称为"反向传播".BP神经网络是有教师指导训练方式的多层前馈网络,其基本思想是:从网络输入节点输入的样本信号向前传播,经隐含层节点和输出层节点处的非线性函数作用后,从输出节点获得输出.若在输出节点得不到样本的期望输出,则建立样本的网络输出与…

本文均属自己阅读源代码的点滴总结.转账请注明出处谢谢. 欢迎和大家交流.qq:1037701636 email:gzzaigcn2009@163.com 写在前面的闲话: 自我感觉自己应该不是一个非常擅长学习算法的人.过去的一个月时间里由于须要去接触了BP神经网络.在此之前一直都觉得算法界的神经网络.蚁群算法.鲁棒控制什么的都是特别高大上的东西,自己也就听听好了,未曾去触碰与了解过.这次和BP神经网络的邂逅.让我初步掌握到.理解透彻算法的基本原理与公式,转为计算机所能识别的代码流,这应该就是所谓…

单层感知机 单层感知机基础总结很详细的博客 关于单层感知机的视频 最终y=t,说明经过训练预测值和真实值一致.下面图是sign函数 根据感知机规则实现的上述题目的代码 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt #输入数据 X = np.array([[,,], [,,], [,,], [,,]]) #标签 Y = np.array([[], [], [-], [-]]) #权值初始化,3行1列,取值范围-1到1 W = (np.rand…

注意 对于任何先决条件(例如模板),首先要查看概述. 接下来,我们将添加对外部认证的支持.这非常简单,因为您真正需要的是ASP.NET Core兼容的身份验证处理程序. ASP.NET Core本身支持Google,Facebook,Twitter,Microsoft Account和OpenID Connect.此外,你可以找到很多其他的认证供应商实现在这里. 12.1 添加Google支持 要使用Google进行身份验证,首先需要向他们注册.这是在他们的开发者控制台完成的.通过将/signi…

数据卷概念 ♣我们知道,当我们把一个运行中的容器关闭后,容器里的数据就没有了(如果你做了docker commit操作,数据会保留到新的镜像里面).所以我们就需要用容器数据卷把容器数据进行持久化储存. ♣还有一种情况,就是希望容器之间能共享数据,这时也需要容器数据卷. ♣一句话,数据卷就是用来解决数据持久化和数据共享的. ♣卷就是目录或者文件,存在一个或者多个容器中,由docker宿主机挂载到容器上,但是不属于联合文件系统,因此能绕过联合文件系统提供一些用于持久化存储或者共享数据的特性. ♣卷的…

对于pytorch的深度学习框架,在建立人工神经网络时整体的步骤主要有以下四步: 1.载入原始数据 2.构建具体神经网络 3.进行数据的训练 4.数据测试和验证 pytorch神经网络的数据载入,以MINIST书写字体的原始数据为例: import torch import matplotlib.pyplot as  plt def plot_curve(data): fig=plt.figure() plt.plot(range(len(data)),data,color="blue"…

前言 在本篇章,我们将专门针对LSTM这种网络结构进行前向传播介绍和反向梯度推导. 关于LSTM的梯度推导,这一块确实挺不好掌握,原因有: 一些经典的deep learning 教程,例如花书缺乏相关的内容 一些经典的论文不太好看懂,例如On the difficulty of training Recurrent Neural Networks上有LSTM的梯度推导但看得我还是一头雾水(可能是我能力有限..) 网上关于LSTM的梯度推导虽多,但缺乏保证其正确性的验证实验 考虑到上述问题,本篇章…

申明:本文非笔者原创,原文转载自:http://www.sigvc.org/bbs/thread-2187-1-3.html 4.2.初级(浅层)特征表示 既然像素级的特征表示方法没有作用,那怎样的表示才有用呢? 1995 年前后,Bruno Olshausen和 David Field 两位学者任职 Cornell University,他们试图同时用生理学和计算机的手段,双管齐下,研究视觉问题. 他们收集了很多黑白风景照片,从这些照片中,提取出400个小碎片,每个照片碎片的尺寸均为 16x1…

http://blog.csdn.net/zouxy09/article/details/8775360 一.概述 Artificial Intelligence,也就是人工智能,就像长生不老和星际漫游一样,是人类最美好的梦想之一.虽然计算机技术已经取得了长足的进步,但是到目前为止,还没有一台电脑能产生“自我”的意识.是的,在人类和大量现成数据的帮助下,电脑可以表现的十分强大,但是离开了这两者,它甚至都不能分辨一个喵星人和一个汪星人. 图灵(图灵,大家都知道吧.计算机和人工智能的鼻祖,分别对应于…