写在前面   各式资料中关于BP神经网络的讲解已经足够全面详尽,故不在此过多赘述.本文重点在于由一个"最简单"的神经网络练习推导其训练过程,和大家一起在练习中一起更好理解神经网络训练过程. 一.BP神经网络 1.1 简介   BP网络(Back-Propagation Network) 是1986年被提出的,是一种按误差逆向传播算法训练的   多层前馈网络,是目前应用最广泛的神经网络模型之一,用于函数逼近.模型识别分类.数据压缩和时间序列预测等.   一个典型的BP网络应该包括三层:输

[神经网络与深度学习][CUDA开发][VS开发]Caffe+VS2013+CUDA7.5+cuDNN配置过程说明 标签:[Qt开发] 说明:这个工具在Windows上的配置真的是让我纠结万分,大部分都是基于Linux下进行的部署,但是Linux只是跑在虚拟机中,只为了开发ARM-Linux的人,你不会想着去在虚拟机里配置Caffe的.所以,迫不得已必须在Windows上部署,于是从BVLC下载,试着用CMAKE生成本地的VS2010工程,当然之前已经部署过CUDA7.5 toolkit了,但是

深度|神经网络和深度学习简史(第一部分):从感知机到BP算法 2016-01-23 机器之心 来自Andrey Kurenkov 作者:Andrey Kurenkov 机器之心编译出品 参与:chenxiaoqing.范娜Fiona.杨超.微胖.汪汪.赵巍 导读:这是<神经网络和深度学习简史>第一部分.这一部分,我们会介绍1958年感知机神经网络的诞生,70年代人工智能寒冬以及1986年BP算法让神经网络再度流行起来. 深度学习掀起海啸 如今,深度学习浪潮拍打计算机语言的海岸已有好几年,但是,

用神经网络识别手写数字 人类的视觉系统是是大自然的奇迹.考虑下面手写数字序列: 大多数人能够轻易地是识别出是504192.在我们大脑的每个半球都有一个基础的皮质,这就是我们熟知的V1区,它包含了14亿个神经元,并有着数十亿级的神经元连接.然而人类地视觉不仅包含V1区,同时还有一系列地视觉皮质--V2,V3,V4,V5--它们进行着复杂地图像处理.我们头脑携带着一个超级计算机,经过数百万年的进化,能够很好地适应视觉的世界.识别手写数字并不容易.但是,我们人类惊人地擅长将我们所见之物转化成脑中有意义

觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~Follow Me 吴恩达采访Geoffrey Hinton NG:前几十年,你就已经发明了这么多神经网络和深度学习相关的概念,我其实很好奇,在这么多你发明的东西中,哪些你到现在为止依然保持有热情的. Hinton:我认为我觉得最具学术之美的是受限Boltzmann机器,我们认为他能用很简单很简单的算法去应用到密度很高的连接起来的网络. Hinton:我仍然认为无监督学习十分重要,当我们真正搞明白一些东西以后,结果会比现在好很多.不过目前并没有找到这种方法.

[中英][吴恩达课后测验]Course 1 - 神经网络和深度学习 - 第二周测验 第2周测验 - 神经网络基础 神经元节点计算什么? [ ]神经元节点先计算激活函数,再计算线性函数(z = Wx + b) [★]神经元节点先计算线性函数(z = Wx + b),再计算激活. [ ]神经元节点计算函数g,函数g计算(Wx + b). [ ]在 将输出应用于激活函数之前,神经元节点计算所有特征的平均值 请注意:神经元的输出是a = g(Wx + b),其中g是激活函数(sigmoid,tanh,R

[吴恩达课后测验]Course 1 - 神经网络和深度学习 - 第一周测验[中英] 第一周测验 - 深度学习简介 和“AI是新电力”相类似的说法是什么? [  ]AI为我们的家庭和办公室的个人设备供电,类似于电力. [  ]通过“智能电网”,AI提供新的电能. [ ]AI在计算机上运行,​​并由电力驱动,但是它正在让以前的计算机不能做的事情变为可能. [★]就像100年前产生电能一样,AI正在改变很多的行业. 请注意: 吴恩达在视频中表达了同样的观点. 哪些是深度学习快速发展的原因? (两个选项

随着AlphaGo与李世石大战的落幕,人工智能成为话题焦点.AlphaGo背后的工作原理"深度学习"也跳入大众的视野.什么是深度学习,什么是神经网络,为何一段程序在精密的围棋大赛中可以大获全胜?人工智终将会取代人类智慧吗? <神经网络与深度学习>是一本介绍神经网络和深度学习算法基本原理及相关实例的书籍,它不是教科书,作者已尽量把公式减少到最少,以适应绝大部分人的阅读基础和知识储备.<神经网络与深度学习>涵盖了神经网络的研究历史.基础原理.深度学习中的自编码器.深

译自:http://sebastianruder.com/multi-task/ 1. 前言 在机器学习中,我们通常关心优化某一特定指标,不管这个指标是一个标准值,还是企业KPI.为了达到这个目标,我们训练单一模型或多个模型集合来完成指定得任务.然后,我们通过精细调参,来改进模型直至性能不再提升.尽管这样做可以针对一个任务得到一个可接受得性能,但是我们可能忽略了一些信息,这些信息有助于在我们关心的指标上做得更好.具体来说,这些信息就是相关任务的监督数据.通过在相关任务间共享表示信息,我们的模型在

如何理解归一化(Normalization)对于神经网络(深度学习)的帮助? 作者:知乎用户链接:https://www.zhihu.com/question/326034346/answer/730051338来源:知乎著作权归作者所有.商业转载请联系作者获得授权,非商业转载请注明出处. 回顾一下围绕normalization的一些工作(由最新到最旧的BatchNorm): 2019,Weight Standardization(没有发表,但是有大佬Alan Yuille加持) Weight

[神经网络与深度学习]卷积神经网络(CNN) 标签:[神经网络与深度学习] 实际上前面已经发布过一次,但是这次重新复习了一下,决定再发博一次. 说明:以后的总结,还应该以我的认识进行总结,这样比较符合我认知的习惯,而不是单纯的将别的地方的知识复制过来,这样并起不到好的总结效果.相反,如果能够将自己的体会写下来,当有所遗忘时还能顺着当时总结的认识思路,重新"辨识"起来,所以,要总结,而不要搬运知识. 起初并不理解卷积神经的卷积与结构是什么,后来通过了一个比较好的例子才对卷积神经网络有了初

[神经网络与深度学习][CUDA开发]caffe-windows win32下的编译尝试 标签:[神经网络与深度学习] [CUDA开发] 主要是在开发Qt的应用程序时,需要的是有一个使用的库文件也只是win32,死活找不到x64的库,对是gnuwin32,没有找到gnuwin64,也是哭了,于是想着是不是能够将Caffe按照win32的配置进行重新编译一番.结果可想而知,遇到了一堆的问题,很伤心,最后也没有解决,不,最后是完全将cuDNN和CUDA全部去掉后才成功的,因为cuDNN没有找到所谓的

[神经网络与深度学习][Matlab开发]caffe-windows使能Matlab2015b接口 标签:[神经网络与深度学习] [Matlab开发] 主要是想全部来一次,所以使能了Matlab的接口,中间只出现了一个错误下面记录一下. <1> 配置CommonSettings.props中python接口 <MatlabSupport>true</MatlabSupport> <PropertyGroup Condition="'$(MatlabSup

[神经网络与深度学习][python开发]caffe-windows使能python接口使用draw_net.py绘制网络结构图过程 标签:[神经网络与深度学习] [python开发] 主要是想用python绘制一下设计的网络结构图,以便可视化.因此在caffe-windows的工程配置中将python的选项设置为true,下面记录了整个成功绘图的过程. <1> 配置CommonSettings.props中python接口 <PythonSupport>true</Pyth

[神经网络与深度学习][CUDA开发][VS开发]Caffe+VS2013+CUDA7.5+cuDNN配置成功后的第一次训练过程记录<二> 标签:[神经网络与深度学习] [CUDA开发] [VS开发] 紧着上一篇,我在windows上备份了三个版本的Caffe库以及visual studio 13的编译工程,主要当时是一步一步来的,想着先是only cpu,然后是支持cuda,最后是并入cuDNN.当我意识到程序要支持在没有GPU的设备上运行时,需要有不同的选择.这里主要记录关于三种不同的配置

神经网络和深度学习这一块内容与机器学习课程里Week4+5内容差不多. 这篇笔记记录了Week4+5中没有的内容. 参考笔记:深度学习笔记 神经网络和深度学习 结构化数据:如数据库里的数据 非结构化数据:hard to understand:如图像.文本 一. 深度学习的优势 算法.硬件计算能力的提高使神经网络运行速度变快 大数据(带labels的)使得神经网络精确度更高 在数据集不多的时候深度学习的优势并不是很明显,但是在大数据的情况下,辅助以好的算法和强计算能力,会使神经网络的运行速度和精确

出处: Michael Nielsen的<Neural Network and Deep Leraning>,点击末尾“阅读原文”即可查看英文原文. 本节译者:哈工大SCIR硕士生 徐伟 (https://github.com/memeda) 声明:我们将在每周一,周四,周日定期连载该书的中文翻译,如需转载请联系wechat_editors@ir.hit.edu.cn,未经授权不得转载. “本文转载自[哈工大SCIR]微信公众号,转载已征得同意.” 使用神经网络识别手写数字 感知机 sigmo

catalogue . 引言 . 感知器及激活函数 . 代价函数(loss function) . 用梯度下降法来学习-Learning with gradient descent . 用反向传播调整神经网络中逐层所有神经元的超参数 . 过拟合问题 . IMPLEMENTING A NEURAL NETWORK FROM SCRATCH IN PYTHON – AN INTRODUCTION 0. 引言 0x1: 神经网络的分层神经元意味着什么 为了解释这个问题,我们先从一个我们熟悉的场景开始说

转自:https://zhuanlan.zhihu.com/p/24780395?refer=xiaoleimlnote 首先声明:本文很多内容来自两个博客: RCNN, Fast-RCNN, Faster-RCNN的一些事目标检测--从RCNN到Faster RCNN 串烧 . 先回归一下: R-CNN ,SPP-net R-CNN和SPP-net在训练时pipeline是隔离的:提取proposal,CNN提取特征,SVM分类,bbox regression. Fast R-CNN 两大主要

这一章可能是Andrew Ng讲得最不清楚的一章,为什么这么说呢?这一章主要讲后向传播(Backpropagration, BP)算法,Ng花了一大半的时间在讲如何计算误差项$\delta$,如何计算$\Delta$的矩阵,以及如何用Matlab去实现后向传播,然而最关键的问题——为什么要这么计算?前面计算的这些量到底代表着什么,Ng基本没有讲解,也没有给出数学的推导的例子.所以这次内容我不打算照着公开课的内容去写,在查阅了许多资料后,我想先从一个简单的神经网络的梯度推导入手,理解后向传播算法的

出处: Michael Nielsen的<Neural Network and Deep Learning>,点击末尾“阅读原文”即可查看英文原文. 本节译者:哈工大SCIR本科生 王宇轩 声明:我们将在每周一,周四 定期连载该书的中文翻译,如需转载请联系wechat_editors@ir.hit.edu.cn,未经授权不得转载. 使用神经网络识别手写数字 反向传播算法是如何工作的 热身:一个基于矩阵的快速计算神经网络输出的方法 关于损失函数的两个假设 Hadamard积 反向传播背后的四个基