之前实现了一层的卷积神经网络,又实现了两层的卷积神经网络,接下来把cnn扩展到任意层就不难了. 这难道就是传说中的“道生一,一生二,二生三,三生万物”么?＝.＝ 代码还是在github上. 比较有趣的一点是,我分别用两层的神经网络和一层的神经网络进行了实现,结果如下图: 两层的cnn结果: 一层的cnn结果: 可以看到,一层的cnn结果反而比两层的好,那么很有可能是两层的cnn出现了过拟合现象.对于mnist这种小数据集,一层的cnn加上一些参数调优绝对是够用了的.…

想自己动手写一个CNN很久了,论文和代码之间的差距有一个银河系那么大. 在实现两层的CNN之前,首先实现了UFLDL中与CNN有关的作业.然后参考它的代码搭建了一个一层的CNN.最后实现了一个两层的CNN,码代码花了一天,调试花了5天,我也是醉了.这里记录一下通过代码对CNN加深的理解. 首先,dataset是MNIST.这里层的概念是指convolution+pooling,有些地方会把convolution和pooling分别作为两层看待. 1.CNN的结构 这个两层CNN的结构如下: 图一…

https://blog.csdn.net/u013203733/article/details/79074452 转载地址: https://www.cnblogs.com/sunshineatnoon/p/4584427.html 在实现两层的CNN之前,首先实现了UFLDL中与CNN有关的作业.然后参考它的代码搭建了一个一层的CNN.最后实现了一个两层的CNN,码代码花了一天,调试花了5天,我也是醉了.这里记录一下通过代码对CNN加深的理解. 首先,dataset是MNIST.这里层的概念…

参考, An Intuitive Explanation of Convolutional Neural Networks http://www.hackcv.com/index.php/archives/104/?hmsr=toutiao.io&utm_medium=toutiao.io&utm_source=toutiao.io CNN基础 CNN网络主要用于compute vision 对于图片输入而言,是一种极高维度的数据,比如分辨率1000*1000*3的图,可能会产生3 bil…

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(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…

一.导论 1.1 人工智能.机器学习.深度学习 人工智能.机器学习 人工智能:1980年代达到高峰的是专家系统,符号AI是之前的,但不能解决模糊.复杂的问题. 机器学习是把数据.答案做输入,规则作输出.而传统的是把数据.规则作输入,答案作输出.和统计学有关,但是比统计学解决问题更加复杂. 机器学习三要素: 输入. 期望的输出. 衡量指标. 机器学习中的「学习」,就是指寻找更好的表达. 深度学习 深度学习(Deep learning)中的深度,是指递进式层级的表达.层数,就是深度.层数一般10层到…

Where can I start with Deep Learning? By Rotek Song, Deep Reinforcement Learning/Robotics/Computer Vision/iOS | 03/01/2017   If you are a newcomer to the Deep Learning area, the first question you may have is “Which paper should I start reading from?…

本篇论文是2015年的IBM watson团队的. 论文地址: 这是一篇关于QA问题的一篇论文: 相关论文讲解1.https://www.jianshu.com/p/48024e9f7bb22.http://www.52nlp.cn/qa%E9%97%AE%E7%AD%94%E7%B3%BB%E7%BB%9F%E4%B8%AD%E7%9A%84%E6%B7%B1%E5%BA%A6%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E6%8A%80%E6%9C%AF%E5%AE%9E%E7%8E%B0     …

关于在51CTO上的深度学习入门课程视频(9)中的code进行解释与总结: (1)单层神经网络: #coding:cp936 #建立单层神经网络,训练四个样本, import numpy as np def nonlin(x,deriv=False): #deriv为False计算前向传播值,为True时计算反向偏导 if deriv == True: return x*(1-x) return 1/(1+np.exp(-x)) X = np.array([[0,0,1],[0,1,1],[1,…