1.前言 看完讲卷积神经网络基础讲得非常好的cs231后总感觉不过瘾,主要原因在于虽然知道了卷积神经网络的计算过程和基本结构,但还是无法透彻理解卷积神经网络的学习过程.于是找来了进阶的教材Notes on Convolutional Neural Networks,结果刚看到第2章教材对BP算法的回顾就犯难了,不同于之前我学习的对每一个权值分别进行更新的公式推导,通过向量化表示它只用了5个式子就完成了对连接权值更新公式的描述,因此我第一眼看过去对每个向量的内部结构根本不清楚.原因还估计是自己当初…

  误差逆传播算法是迄今最成功的神经网络学习算法,现实任务中使用神经网络时,大多使用BP算法进行训练.   给定训练集\(D={(x_1,y_1),(x_2,y_2),......(x_m,y_m)},x_i \in R^d,y_i \in R^l\),即输入示例由\(d\)个属性描述,输出\(l\)个结果.如图所示,是一个典型的单隐层前馈网络,它拥有\(d\)个输入神经元.\(l\)个输出神经元.\(q\)个隐层神经元,其中,\(\theta_j\)表示第\(j\)个神经元的阈值,\(\gam…

本人弱学校的CS 渣硕一枚,在找工作的时候,发现好多公司都对深度学习有要求,尤其是CNN和RNN,好吧,啥也不说了,拿过来好好看看.以前看习西瓜书的时候神经网络这块就是一个看的很模糊的块,包括台大的视频,上边有AutoEncoder,感觉很乱,所以总和了各种博客,各路大神的知识,总结如果,如有问题,欢迎指出. 1 人工神经网络 1.1 神经元 神经网络由大量的神经元相互连接而成.每个神经元接受线性组合的输入后,最开始只是简单的线性加权,后来给每个神经元加上了非线性的激活函数,从而进行非线性变换后…

def sigmoid(inX):   return 1.0/(1+exp(-inX))   '''标准bp算法每次更新都只针对单个样例,参数更新得很频繁sdataSet 训练数据集labels 训练数据集对应的标签标签采用one-hot编码(一位有效编码),例如类别0对应标签为[1,0],类别1对应标签为[0,1]alpha 学习率num 隐层数,默认为1层eachCount 每一层隐层的神经元数目repeat 最大迭代次数算法终止条件:达到最大迭代次数或者相邻一百次迭代的累计误差的差值不超过…

[学习笔记] BP神经网络是一种按误差反向传播的神经网络,它的基本思想还是梯度下降法,中间隐含层的误差和最后一层的误差存在一定的数学关系,(可以计算出来),就像误差被反向传回来了,所以顾名思义BP.想想生活中有句话叫做开始差之毫厘,后来失之千里是什么意思?就有点误差传递的感觉.关键他们之间的数学关系是什么?我们得能 首先前向的信号计算和过去还是一样. 文章转载自原文:https://blog.csdn.net/qq_44639795/article/details/100602436…

注意:绘画太难了,因为他们画,本文中的所有插图来自基本算法饺子机类.请勿转载 1.习模型: 事实上,基本上全部的基本机器学习模型都能够概括为下面的特征:依据某个函数,将输入计算并输出. 图形化表示为下图: 当我们的g(h)为sigmoid函数时候,它就是一个逻辑回归的分类器.当g(h)是一个仅仅能取0或1值的函数时,它就是一个感知机.那么问题来了,这一类模型有明显缺陷:当模型线性不可分的时候.或者所选取得特征不完备(或者不够准确)的时候.上述分类器效果并非特别喜人. 例如以下例: 我们能够非常轻…

参考:张玉宏<深度学习之美:AI时代的数据处理与最佳实践>265-271页…

一,什么是BP "BP(Back Propagation)网络是1986年由Rumelhart和McCelland为首的科学家小组提出,是一种按误差逆传播算法训练的多层前馈网络,是目前应用最广泛的神经网络模型之一.BP网络能学习和存贮大量的输入-输出模式映射关系,而无需事前揭示描述这种映射关系的数学方程.它的学习规则是使用最速下降法,通过反向传播来不断调整网络的权值和阈值,使网络的误差平方和最小.BP神经网络模型拓扑结构包括输入层(input).隐层(hide layer)和输出层(output…

一. 前言: 作为AI入门小白,参考了一些文章,想记点笔记加深印象,发出来是给有需求的童鞋学习共勉,大神轻拍! [毒鸡汤]:算法这东西,读完之后的状态多半是 --> “我是谁,我在哪?” 没事的,吭哧吭哧学总能学会,毕竟还有千千万万个算法等着你. 本文货很干,堪比沙哈拉大沙漠,自己挑的文章,含着泪也要读完! ▌二. 科普: 生物上的神经元就是接收四面八方的刺激(输入),然后做出反应(输出),给它一点就灿烂.仿生嘛,于是喜欢放飞自我的 某些人 就提出了人工神经网络.一切的基础-->人工神经单元,…

1 BP算法的推导 图1 一个简单的三层神经网络 图1所示是一个简单的三层(两个隐藏层,一个输出层)神经网络结构,假设我们使用这个神经网络来解决二分类问题,我们给这个网络一个输入样本,通过前向运算得到输出.输出值的值域为,例如的值越接近0,代表该样本是"0"类的可能性越大,反之是"1"类的可能性大. 1.1 前向传播的计算 为了便于理解后续的内容,我们需要先搞清楚前向传播的计算过程,以图1所示的内容为例: 输入的样本为: ${\Large \overrightarr…