原文链接:https://developers.google.com/machine-learning/crash-course/introduction-to-neural-networks/ 神经网络是更复杂版本的特征组合.实质上,神经网络会学习适合相应特征组合. 1- 剖析 “非线性问题”意味着无法使用形式为“$b + w_1x_1 + w_2x_2$”的线性模型准确预测标签.对非线性问题可以用特征组合的方法进行建模. 隐藏层 “隐藏层”表示中间值.如果构建一个多层模型,“隐藏层”每个节点…

今天开始学模式识别与机器学习Pattern Recognition and Machine Learning (PRML),章节5.1,Neural Networks神经网络-前向网络. 话说上一次写这个笔记是13年的事情了···那时候忙着实习,找工作,毕业什么的就没写下去了,现在工作了有半年时间也算稳定了,我会继续把这个笔记写完.其实很多章节都看了,不过还没写出来,先从第5章开始吧,第2-4章比较基础,以后再补!基本是笔记+翻译,主要是自己写一下以后好翻阅. PRML第5章介绍了神经网络neu…

Table of Contents: Architecture Overview ConvNet Layers Convolutional Layer Pooling Layer Normalization Layer Fully-Connected Layer Converting Fully-Connected Layers to Convolutional Layers ConvNet Architectures Layer Patterns Layer Sizing Patterns C…

本文英文原文出自这里, 这个博客里面的内容是Java开源, 分布式深度学习项目deeplearning4j的介绍学习文档. 简介: 一般来说, 神经网络常被用来做无监督学习, 分类, 以及回归. 也就是说, 神经网络可以帮助对未标记数据进行分组, 对数据进行分类, 或者在有监督训练之后输出连续的值. 典型的神经网络在分类方面的应用, 会在网络的最后一层使用逻辑回归分类器(之类)的将连续(continue)的值转换成为离散值如: 0/1, 比如, 给定一个人的身高, 体重, 以及年龄, 你可以给出…

1. Backpropagation:沿着computational graph利用链式法则求导.每个神经元有两个输入x.y,一个输出z,好多层这种神经元连接起来,这时候已知∂L/∂z,可以求出∂L/∂x = ∂L/∂z * ∂z/∂x,∂L/∂y = ∂L/∂z * ∂z/∂y.靠这种方式可以计算出最终的loss function相对于最开始的输入的导数. 这种方法的好处是,每个神经元都是很简单的运算(比如加.减.乘.除.指数.sigmoid等),它们导数的解析式是很容易求解的,用链式法则连乘…

这一讲主要介绍了神经网络,基本内容之前如果学习过Andrew的Machine learning应该也都有所了解了.不过这次听完这一讲后还是有了新的一些认识. 计算图 Computational graph 之前没有体会到计算图的强大,今天听Serena讲解后,有一种豁然开朗的感觉. 总的来说,有一些很复杂的表达式,如果直接使用它对变量求导,虽然也能得到一个显式的表达,但可能会牵扯到非常复杂的展开.求导等一系列操作.如果换种方式,把这个式子里的基本运算,通过计算图的方式表示出来,用节点来表示一个基…

1. Backpropagation:沿着computational graph利用链式法则求导.每个神经元有两个输入x.y,一个输出z,好多层这种神经元连接起来,这时候已知∂L/∂z,可以求出∂L/∂x = ∂L/∂z * ∂z/∂x,∂L/∂y = ∂L/∂z * ∂z/∂y.靠这种方式可以计算出最终的loss function相对于最开始的输入的导数. 这种方法的好处是,每个神经元都是很简单的运算(比如加.减.乘.除.指数.sigmoid等),它们导数的解析式是很容易求解的,用链式法则连乘…

机器学习入门 - Google机器学习速成课程 https://www.cnblogs.com/anliven/p/6107783.html MLCC简介 前提条件和准备工作 完成课程的下一步 机器学习入门01 - 框架处理(Framing) https://www.cnblogs.com/anliven/p/10252938.html 机器学习基本术语. 了解机器学习的各种用途. 机器学习入门02 - 深入了解机器学习 (Descending into ML) https://www.cnbl…

 申明:本文非笔者原创,原文转载自:http://www.36dsj.com/archives/24006 自今年七月份以来,一直在实验室负责卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN),期间配置和使用过theano和cuda-convnet.cuda-convnet2.为了增进CNN的理解和使用,特写此博文,以其与人交流,互有增益.正文之前,先说几点自己对于CNN的感触.先明确一点就是,Deep Learning是全部深度学习算法的总称,CNN是深度学习…

An Intuitive Explanation of Convolutional Neural Networks 原文地址:https://ujjwalkarn.me/2016/08/11/intuitive-explanation-convnets/comment-page-4/?unapproved=31867&moderation-hash=1ac28e426bc9919dc1a295563f9c60ae#comment-31867 一.什么是卷积神经网络.为什么卷积神经网络很重要? 卷…