1. 概述 前面我们已经介绍了最早的神经网络:感知机.感知机一个非常致命的缺点是由于它的线性结构,其只能做线性预测(甚至无法解决回归问题),这也是其在当时广为诟病的一个点. 虽然感知机无法解决非线性问题,但是其给非线性问题的解决提供了一个思路.感知机的局限来自于其线性结构,如果我们能够给其加入非线性结构,比如先给输入做一个非线性变换,这样其就能拟合非线性问题.那么这就是我们这次要讲的前向神经网络. 2. 结构 前向神经网络(Feed-forward Neural Network)是一种多层的网络…

1. Frank Rosenblatt 首先介绍的是神经网络的开山祖师,先放张图拜拜 Frank Rosenblatt出生在纽约,父亲是医生,其1956年在Cornell大学拿到博士学位后,留校任教,研究方向为心理学和认知心理学.1957年,Frank提出了Perceptron的理论.1960年,在计算机运算能力还不强的时候,其使用基于硬件结构搭建了一个神经网络,大概长下面这样(跪).   但是和所有先驱一样,Frank开创性的工作并没有在当时得到认可.当时两位科学家 Marvin Minksy…

这一章可能是Andrew Ng讲得最不清楚的一章,为什么这么说呢?这一章主要讲后向传播(Backpropagration, BP)算法,Ng花了一大半的时间在讲如何计算误差项$\delta$,如何计算$\Delta$的矩阵,以及如何用Matlab去实现后向传播,然而最关键的问题——为什么要这么计算?前面计算的这些量到底代表着什么,Ng基本没有讲解,也没有给出数学的推导的例子.所以这次内容我不打算照着公开课的内容去写,在查阅了许多资料后,我想先从一个简单的神经网络的梯度推导入手,理解后向传播算法的…

不多说,直接上干货! 五.Deep Learning的基本思想 假设我们有一个系统S,它有n层(S1,…Sn),它的输入是I,输出是O,形象地表示为: I =>S1=>S2=>…..=>Sn => O,如果输出O等于输入I,即输入I经过这个系统变化之后没有任何的信息损失(呵呵,大牛说,这是不可能的.信息论中有个“信息逐层丢失”的说法(信息处理不等式),设处理a信息得到b,再对b处理得到c,那么可以证明:a和c的互信息不会超过a和b的互信息.这表明信息处理不会增加信息,大部分处…

3.Spark MLlib Deep Learning Convolution Neural Network (深度学习-卷积神经网络)3.1 http://blog.csdn.net/sunbow0 Spark MLlib Deep Learning工具箱,是依据现有深度学习教程<UFLDL教程>中的算法.在SparkMLlib中的实现.详细Spark MLlib Deep Learning(深度学习)文件夹结构: 第一章Neural Net(NN) 1.源代码 2.源代码解析 3.实例 第…

0 - 学习目标 我们将实现一个简单的3层神经网络,我们不会仔细推到所需要的数学公式,但我们会给出我们这样做的直观解释.注意,此次代码并不能达到非常好的效果,可以自己进一步调整或者完成课后练习来进行改进. 1 - 实验步骤 1.1 - Import Packages # Package imports import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import sklearn import sklearn.datasets import s…

论文标题:An End-to-End Trainable Neural Network for Image-based Sequence Recognition and Its Application to Scene Text Recognition 论文作者: Baoguang Shi, Xiang Bai and Cong Yao 论文代码的下载地址:http://mc.eistar.net/~xbai/CRNN/crnn_code.zip 论文地址:https://arxiv.org/p…

深度学习课程笔记(十六)Recursive Neural Network  2018-08-07 22:47:14 This video tutorial is adopted from: Youtube =====>>  问题是:language 到底是否是 recursive 的呢? ======>> 上述几个图,就展示了这个语法树的成长过程... ================================================== ========>&g…

深度学习课程笔记(十五)Recurrent Neural Network 2018-08-07 18:55:12 This video tutorial can be found from: Youtube  Issue: 传统方法中,当你的训练数据中,没有那么丰富的 training data,那么可能会导致部分数据的预测为 0,如上图所示.为了不让它变成 0,所以,我们给它一个非常小的 value,如:0.0001.但是这种给定的低概率的 value,是相当不准确的. 所以,我们想能否有一种…

“什么情况!?居然不是黑色背景+白色文字的命令行.对,今天要介绍的是一个拥有白嫩的用户界面的深度学习框架.” 人工智能.神经网络.深度学习,这些概念近年已经涌入每个人的生活中,我想很多人早就按捺不住想亲自试一试怎么玩了. 然额,百度一下相关教程后,本来对人工智能怀揣着美好憧憬的壮志青年开始怀疑人生了. “我该先复习哪些大学课程?” “好像必须搞个Linux的系统,还得熟练Python...好麻烦" “Tensorflow, Keras, Caffe...这些都什么玩意儿,我该选哪个下手?” “这…