今天太长姿势了,什么叫懂了也写不出代码说的不就是我吗,就那么几行代码居然叽叽歪歪写了一个小时. 首先exercise要实现的是softmax的cost function和gradient,如下图: (1) (2) (3) 下面就来仔细分析怎么不借助for循环高效的实现上面三个函数. 首先P是一个关键,因为在J和梯度中都出现了,所以现在实现P. 可以看到theta和X的乘积是一个十分重要的量,因为在分子分母中都出现了,所以首先计算假设h=exp(θTX),那么h(k,i)就是exp(θ(k)T*x…

卷积的实现: 对于每幅图像,每个filter,首先从W中取出对应的filter: filter = squeeze(W(:,:,filterNum)); 接下来startercode里面将filter旋转90度并且取出image: % Flip the feature matrix because of the definition of convolution, as explained later filter = rot90(squeeze(filter),2); % Obtain the…

ilocker:关注 Android 安全(新入行,0基础) QQ: 2597294287 [emacs tutorial]是熟悉 emacs 的入门资料.一共几十个命令,不需硬记,勤练即可. 翻页命令: C-v:向前移动一屏 M-v:向后移动一屏 C-l:重绘屏幕,并将光标所在行置于屏幕的中央 光标控制: C-n:移动到下一行(next) C-p:移动到上一行(previous) C-f:向右移动一个字符(forward) C-b:向左移动一个字符(backward) M-f:向右移动一个词[…

1. softmax回归是分类问题 回归(Regression)是用于预测某个值为"多少"的问题,如房屋的价格.患者住院的天数等. 分类(Classification)不是问"多少",而是问"哪一个",用于预测某个事物属于哪个类别,如该电子邮件是否是垃圾邮件.该图像是猫还是狗.该用户接下来最有可能看哪部电影等. 分类问题也有些许差别:(1)我们只对样本的硬性类别感兴趣,即属于哪个类别:(2)我们希望得到软性类别,即每个类别的概率是多少.这两者的界…

Softmax Regression Tutorial地址:http://ufldl.stanford.edu/tutorial/supervised/SoftmaxRegression/ 从本节開始,难度開始加大了.我将更具体地解释一下这个Tutorial. 1 Softmax Regression 介绍 前面我们已经知道了Logistic Regression.简单的说就推断一个样本属于1或者0.在应用中比方手的识别.那么就是推断一个图片是手还是非手.这就是非常easy的分类. 其实.我们仅…

Exercise:Softmax Regression 习题的链接:Exercise:Softmax Regression softmaxCost.m function [cost, grad] = softmaxCost(theta, numClasses, inputSize, lambda, data, labels) % numClasses - the number of classes % inputSize - the size N of the input vector % la…

博文主要内容有: 1.softmax regression的TensorFlow实现代码(教科书级的代码注释) 2.该实现中的函数总结 平台: 1.windows 10 64位 2.Anaconda3-4.2.0-Windows-x86_64.exe (当时TF还不支持python3.6,又懒得在高版本的anaconda下配置多个python环境,于是装了一个3-4.2.0(默认装python3.5),建议装anaconda3的最新版本,TF1.2.0版本已经支持python3.6!) 3.Te…

这个exercise需要完成cnn中的forward pass,cost,error和gradient的计算.需要弄清楚每一层的以上四个步骤的原理,并且要充分利用matlab的矩阵运算.大概把过程总结了一下如下图所示: STEP 1:Implement CNN Objective STEP 1a: Forward Propagation Forward Propagation主要是为了计算输入图片经过神经网络后的输出,这个网络有三层:convolution->pooling->softmax(…

ufldl学习笔记与编程作业:Softmax Regression(softmax回归) ufldl出了新教程.感觉比之前的好,从基础讲起.系统清晰,又有编程实践. 在deep learning高质量群里面听一些前辈说,不必深究其它机器学习的算法,能够直接来学dl. 于是近期就開始搞这个了.教程加上matlab编程,就是完美啊. 新教程的地址是:http://ufldl.stanford.edu/tutorial/ 本节学习链接:http://ufldl.stanford.edu/tutoria…

ufldl学习笔记与编程作业:Softmax Regression(vectorization加速) ufldl出了新教程,感觉比之前的好.从基础讲起.系统清晰,又有编程实践. 在deep learning高质量群里面听一些前辈说,不必深究其它机器学习的算法,能够直接来学dl. 于是近期就開始搞这个了.教程加上matlab编程,就是完美啊. 新教程的地址是:http://ufldl.stanford.edu/tutorial/ 本节是对ufldl学习笔记与编程作业:Softmax Regress…