公开课笔记 Bias & variance bias: 1. more epoch 2. deeper network 3.hyperparameters variance : larger dataset 2. regularization regularization L2 norm: weight decay dropout regularization dropout:在反向传播误差更新权值时候,随机删除一部分hidden units,以防止过拟合. other methods for…

Lesson 1 Neural Network and Deep Learning 这篇文章其实是 Coursera 上吴恩达老师的深度学习专业课程的第一门课程的课程笔记. 参考了其他人的笔记继续归纳的. 逻辑回归 (Logistic Regression) 逻辑回归的定义 神经网络的训练过程可以分为前向传播(forward propagation) 和反向传播 (backward propagation) 的 过程.我们通过逻辑回归的例子进行说明. 逻辑回归是一个用于二分类 (binary c…

Welcome to the Deep Learning Nanodegree Foundations Program! In this lesson, you'll meet your instructors, find out about the field of Deep Learning, and learn how to make the most of the resources Udacity provides. Program Structure Every week, you…

如何提高深度学习性能 20 Tips, Tricks and Techniques That You Can Use ToFight Overfitting and Get Better Generalization How can you get better performance from your deep learning model? It is one of the most common questions I get asked. It might be asked as: H…

目录 前言 第一周(深度学习引言) 第二周(神经网络的编程基础) 第三周(浅层神经网络) 第四周(深层神经网络) 前言 目标: 掌握神经网络的基本概念, 学习如何建立神经网络(包含一个深度神经网络),以及如何在数据上面训练他们,最后将用一个深度神经网络进行辨认猫. (1)了解深度学习的概念 (2)了解神经网络的结构,使用算法并高效地实现 (3)结合神经网络的算法实现框架,编写实现一个隐藏层神经网络 (4)建立一个深层的神经网络(一般把层数大于等于3的神经网络称为深层神经网络) 第一周(深度学习引…

In this lesson, Andrew Trask, the author of Grokking Deep Learning, will walk you through using neural networks for sentiment analysis. In particular, you'll build a network that classifies movie reviews as positive or negative just based on their te…

第一周 机器学习的类型,以及何时使用机器学习 我们将首先简单介绍线性回归和机器学习.这将让你熟悉这些领域的常用术语,你需要了解的技术进展,并了解深度学习在更大的机器学习背景中的位置. 直播:线性回归 WEEK 1Types of Machine Learning and when to use Machine LearningLive session: Linear regression from scratch 第二周 神经网络的架构和类型 然后,我们将深入探索神经网络,并了解各种规范架构,如…

第四周:深层神经网络(Deep Neural Networks) 4.1 深层神经网络(Deep L-layer neural network) 有一些函数,只有非常深的神经网络能学会,而更浅的模型则办不到. 对于给定的问题很难去提前预测到底需要多深的神经网络,所以先去尝试逻辑回归,尝试一层然后两层隐含层, 然后把隐含层的数量看做是另一个可以自由选择大小的超参数,然后再保留交叉验证数据上 评估,或者用开发集来评估. 一些符号注意: 用 L 表示层数,上图5hidden layers :…

In this lesson, you'll dive deeper into the intuition behind Logistic Regression and Neural Networks. You'll also implement gradient descent and backpropagation in python right here in the classroom. 我们以这条线为模型,每当接到新的学生申请,我们把他们的成绩画在坐标图上 如果数据点是在这条线的上方,…

目录 第一周 循环序列模型 第二周 自然语言处理与词嵌入 第三周 序列模型和注意力机制 第一周 循环序列模型 在进行语音识别时,给定一个输入音频片段X,并要求输出对应的文字记录Y,这个例子中输入和输出数据就是序列模型. 音乐生产问题也是使用序列数据的一个例子. 在自然语言处理中,首先需要决定怎样表示一个序列里单独的单词,解决办法式创建一个词典.然后每个单词的序列表示可以使用该词典长度的一维数组来表示,匹配的位置数据为1,其它位置数据为0. 下面看一个循环神经网络模型: RNN反向传播示意图: 如…

目录 第一周 机器学习策略(1) 第二周 机器学习策略(2) 目标:学习一些机器学习优化改进策略,使得搭建的学习模型能够朝着最有希望的方向前进. 第一周 机器学习策略(1) 搭建机器学习系统的挑战:尝试和改变的东西太多,比如超参数. 什么是正交化? 正交化是协助调节搭建机器学习系统的方法之一,类比老式电视机的调节按钮,正交化指的是电视设计师设计这样的按钮,使得每个按钮都只调整一个性质,这样调整电视图像就很容易,就可以把图像跳到正中. 训练神经网络时,使用early stopping虽然可以改善过…

Learn about linear regression and logistic regression models. These simple machine learning models are the building blocks of neural networks. Environment In the upcoming video, Siraj will be implementing linear regression in Python. If you'd like to…

1. CPU vs. GPU: CPU核心少(几个),更擅长串行任务.GPU有很多核心(几千个),每一个核都弱,有自己的内存(几个G),很适合并行任务.GPU最典型的应用是矩阵运算. GPU编程:1)CUDA,只能在英伟达:2)OpenCL类似CUDA,好处是可以跑在任何平台上,但相对慢一些.深度学习可以直接调用现成的库,不用自己写CUDA代码. 用cuDNN比不用快几倍. 深度学习的瓶颈可能不在GPU的运算,而在GPU和数据的通信上,解决办法是:1)把数据读入RAM:2)用SSD而不是HDD:…

目录 第一周 卷积神经网络基础 第二周 深度卷积网络:实例探究 第三周 目标检测 第四周 特殊应用:人脸识别和神经风格转换 第一周 卷积神经网络基础 垂直边缘检测器,通过卷积计算,可以把多维矩阵进行降维.如下图: 卷积运算提供了一个方便的方法来发现图像中的垂直边缘.例如下图: 对于3x3的过滤器,使用下面的数字组合鲁棒性比较高,这样的过滤器也称为Sobel过滤器. 还有一种称为Scharr的过滤器,如下: 随着深度学习的发展,我们学习的其中一件事就是当你真正想去检测出复杂图像的边缘,你不一定要去…

目录 第一周(深度学习的实践层面) 第二周(优化算法) 第三周(超参数调试.Batch正则化和程序框架) 目标: 如何有效运作神经网络,内容涉及超参数调优,如何构建数据,以及如何确保优化算法快速运行,从而使学习算法在合理时间内完成自我学习. 第一周(深度学习的实践层面) 如何选取一个神经网络的训练集.验证集和测试集呢? 如果数据量比较少,例如只有100条,1000条或者1万条数据,按照60%.20%.20%划分是比较合理的,但是在目前大部分数据都是远远大于这个数理级,也可以说是大数据规模的级别.…

前言 致力于滤波器的剪枝,论文的方法不改变原始网络的结构.论文的方法是基于下一层的统计信息来进行剪枝,这是区别已有方法的. VGG-16上可以减少3.31FLOPs和16.63倍的压缩,top-5的准确率只下降0.52%.在ResNet-50上可以降低超过一半的参数量和FLOPs,top-5的准确率只降低1%. 如上图所示,在虚线框中找到那些弱通道(weak channels)和他们对应的滤波器(黄色高亮部分),这些通道和对应的滤波器对整体性能贡献较小,因此可以丢弃,这样就得到一个剪枝后的模型,…

这篇论文的作者是张康教授为首的团队,联合国内外众多医院及科研机构,合力完成,最后发表在cell上,实至名归. 从方法的角度上来说,与上一篇博客中的论文很相似,采用的都是InceptionV3模型,同时都用了海量的数据,而海量的数据,也是我认为这两篇文章的最主要贡献. [论文出发点]视网膜疾病困扰着成千上万人,而针对视网膜疾病的OCT技术有着大量数据,这为医生诊断带来巨大工作量,研制可媲美专业医师水平的AI系统可带来巨大便利 [论文核心]在两种不可逆的常见致盲性眼病:黄斑变性和糖尿病性视网膜病中,…

orthogonalization/ one metric train.dev/test 划分 开发集和测试集一定来自同一分布  onthe  same distribution Human level performance & bayes error human level performance 接近 bayes error,training error 和 bayes 的差距 : bias(avoidable error),dev/test error: variance,决定先调优bi…

In this lesson, you'll learn some of the basics of training models. You'll learn the power of testing and cross validation, and some interesting metrics to evaluate models, such as accuracy or R2 score. How to create a test set for your models. How t…

本文首发自公众号:RAIS,期待你的关注. 前言 本系列文章为 <Deep Learning> 读书笔记,可以参看原书一起阅读,效果更佳. 概率论 机器学习中,往往需要大量处理不确定量,或者是随机量,这与我们传统所需要解决掉问题是大不一样的,因此我们在机器学习中往往很难给出一个百分百的预测或者判断,基于此种原因,较大的可能性往往就是所要达到的目标,概率论有用武之地了. 概念 离散型 概率质量函数:是一个数值,概率,\(0\leq P(x)\leq 1\): 边缘概率分布:\(P(X=x)=\s…

What's the most effective way to get started with deep learning?       29 Answers     Yoshua Bengio, My lab has been one of the three that started the deep learning approach, back in 2006, along with Hinton's... Answered Jan 20, 2016   Originally Ans…

转自:http://www.jeremydjacksonphd.com/category/deep-learning/ Deep Learning Resources Posted on May 13, 2015   Videos Deep Learning and Neural Networks with Kevin Duh: course page NY Course by Yann LeCun: 2014 version, 2015 version NIPS 2015 Deep Learn…

Awesome Deep Learning  Table of Contents Free Online Books Courses Videos and Lectures Papers Tutorials Researchers WebSites Datasets Frameworks Miscellaneous Contributing Free Online Books Deep Learning by Yoshua Bengio, Ian Goodfellow and Aaron Cou…

Machine and Deep Learning with Python Education Tutorials and courses Supervised learning superstitions cheat sheet Introduction to Deep Learning with Python How to implement a neural network How to build and run your first deep learning network Neur…

Displaying 1-16 of 86 results for: deep learning Deep Learning By Adam Gibson, Josh Patterson Publisher: O'Reilly Media Release Date: September 2015   Deep Learning By O'Reilly Media, Inc. Publisher: O'Reilly Media Release Date: June 16, 2015   Funda…

https://imaginghub.com/blog/10-a-comparison-of-four-deep-learning-frameworks-tensorflow-cntk-mxnet-and-caffe This article will focus on some basic information about all of these, and some key points of differentiation to keep in mind which will allow…

入门基础阅读:http://www.cnblogs.com/avril/archive/2013/02/08/2909344.html 书籍推荐:http://blog.chinaunix.net/uid-10314004-id-3594337.html Deep Learning Main Ideas : http://deeplearning.stanford.edu/wiki/index.php/UFLDL_Tutorial Deep Learning博客笔记:http://blog.cs…

Stanford大学在2015年开设了一门Deep Learning for Natural Language Processing的课程,广受好评.并在2016年春季再次开课.我将开始这门课程的学习,并做好每节课的课程笔记放在博客上.争取做到每周一更吧. 本文是第一篇. NLP简介 NLP,全名Natural Language Processing(自然语言处理),是一门集计算机科学,人工智能,语言学三者于一身的交叉性学科.她的终极研究目标是让计算机能够处理甚至是"理解"人类的自然语…

Coursera课程<Neural Networks and Deep Learning> deeplearning.ai Week2 Neural Networks Basics 2.1 Logistic Regression as a Neutral Network 2.1.1 Binary Classification 二分类 逻辑回归是一个用于二分类(binary classification)的算法.首先我们从一个问题开始说起,这里有一个二分类问题的例子,假如你有一张图片作为输入,比…

Coursera课程<Neural Networks and Deep Learning> deeplearning.ai Week1 Introduction to deep learning What is a Neural Network? 让我们从一个房价预测的例子开始讲起. 假设你有一个数据集,它包含了六栋房子的信息.所以,你知道房屋的面积是多少平方英尺或者平方米,并且知道房屋价格.这时,你想要拟合一个根据房屋面积预测房价的函数. 如果使用线性回归进行拟合,那么可以拟合出一条直线.但…