介绍 在本练习中,您将实现一对多逻辑回归和神经识别手写数字的网络.在开始编程之前练习,我们强烈建议观看视频讲座并完成相关主题的复习问题.要开始练习,您需要下载起始代码并将其内容解压缩到要完成练习的目录.如果需要,请在开始本练习之前使用octave/matlab中的cd命令更改到此目录.您也可以在课程网站的“环境设置说明”中找到安装Octave/Matlab的说明. 本练习中包含的文件 ex3.m-octave/Matlab脚本,它引导您完成第1部分 ex3 nn.m-octave/matlab脚…

http://www.52nlp.cn/%E6%96%AF%E5%9D%A6%E7%A6%8F%E6%B7%B1%E5%BA%A6%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E4%B8%8Enlp%E7%AC%AC%E5%9B%9B%E8%AE%B2%E8%AF%8D%E7%AA%97%E5%8F%A3%E5%88%86%E7%B1%BB%E5%92%8C%E7%A5%9E%E7%BB%8F%E7%BD%91%E7%BB%9C 斯坦福大学深度学习与自然语言处理第四讲:词窗口分类和神经网络 3条回复 斯…

多分类问题——识别手写体数字0-9 一.逻辑回归解决多分类问题 1.图片像素为20*20,X的属性数目为400,输出层神经元个数为10,分别代表1-10(把0映射为10). 通过以下代码先形式化展示数据 ex3data1.mat内容: load('ex3data1.mat'); % training data stored in arrays X, y m = size(X, ); %求出样本总数 % Randomly data points to display rand_indices =…

题目太长了!下载地址[传送门] 第1题 简述:识别图片上的数字. import numpy as np import scipy.io as scio import matplotlib.pyplot as plt import scipy.optimize as op #显示图片数据 def displayData(X): m = np.size(X, 0) #X的行数,即样本数量 n = np.size(X, 1) #X的列数,即单个样本大小 example_width = int(np.r…

题目太长了!下载地址[传送门] 第1题 简述:识别图片上的数字. 第1步:读取数据文件: %% Setup the parameters you will use for this part of the exercise input_layer_size = 400; % 20x20 Input Images of Digits num_labels = 10; % 10 labels, from 1 to 10 % (note that we have mapped "0" to…

神经网络基本模型: 1.前向神经网络:无圈的有向图N=(V,E,W),其中,V为神经元集合,E为连结权值集合,W为每一连结赋予一实值的权重. 神经元集V可以被分成无接受域的输入结点集V1,无投射域的输出结点集V0和既有接受域又有投射域的隐结点集VH. 一般的前向神经网络包括一个输入层.一个输出层和若干隐单元. 隐单元可分层也可以不分层.若分层,则成为多层前向神经网络. 网络的输入.输出神经元的激励函数一般取线性函数,而隐单元则为非线性函数. 前向神经网络的输入单元从外部环境中接受信号,经处理将输…

PaddlePaddle出教程啦,教程一部分写的很详细,值得学习. 一期涉及新手入门.识别数字.图像分类.词向量.情感分析.语义角色标注.机器翻译.个性化推荐. 二期会有更多的图像内容. 随便,帮国产框架打广告:加入TechWriter队伍,强大国产深度学习利器.https://github.com/PaddlePaddle/Paddle/issues/787 . . 一.情感分类模型介绍CNN.RNN.LSTM.栈式双向LSTM 教程链接:http://book.paddlepaddle.or…

卷积神经网络,在图像识别和自然语言处理中有很大的作用,讲cnn的中文博客也不少,但是个人感觉说的脉络清晰清晰易懂的不多. 无意中看到这篇博客,写的很好,图文并茂.建议英文好的直接去看原文.英文不好的就直接看我这篇,算是读后总结吧.原文里对数学原理的着墨不多,在这篇文章里我会留着相关的标题,待日后慢慢补充这篇文章. 卷积神经网络 以上是一个cnn的典型结构.包含以下3种结构 卷积层 池化层 全连接层 卷积层 这是数字8的图片,图片其实就是一堆像素点的组合,可以理解为一个M*N的矩阵,矩阵中每一个元…

神经网络分类 多层神经网络:模式识别 相互连接型网络:通过联想记忆去除数据中的噪声 1982年提出的Hopfield神经网络是最典型的相互连结型网络. 联想记忆 当输入模式为某种状态时,输出端要给出与之相应的输出模式. 如果输入模式与输出模式一致,成为自联想记忆,否则,成为异联想记忆. Hopfield 网络结构上,Hopfield神经网络是一种单层互相全连接的反馈型神经网络.每个神经元既是输入也是输出,网络中的每一个神经元都将自己的输出通过连接权传送给所有其它神经元,同时又都接收所有其它神经元…

https://blog.csdn.net/shijing_0214/article/details/53143393 孔子说过,温故而知新,时隔俩月再重看CNNs,当时不太了解的地方,又有了新的理解与体会,特此记录下来.文章图片及部分素材均来自网络,侵权请告知. 卷积神经网络(Convolutinal Neural Networks)是非常强大的一种深度神经网络,它在图片的识别分类.NLP句子分类等方面已经获得了巨大的成功,也被广泛使用于工业界,例如谷歌将它用于图片搜索.亚马逊将它用于商品推荐…