[转载]神经网络偏置项(bias)的设置及作用 原文来自:https://www.cnblogs.com/shuaishuaidefeizhu/p/6832541.html 1.什么是bias? 偏置单元(bias unit),在有些资料里也称为偏置项(bias term)或者截距项(intercept term),它其实就是函数的截距,与线性方程 y=wx+b 中的 b 的意义是一致的.在 y=wx+b中,b表示函数在y轴上的截距,控制着函数偏离原点的距离,其实在神经网络中的偏置单元也是类似的

交叉熵的作用 通过神经网络解决多分类问题时,最常用的一种方式就是在最后一层设置n个输出节点,无论在浅层神经网络还是在CNN中都是如此,比如,在AlexNet中最后的输出层有1000个节点: 而即便是ResNet取消了全连接层,也会在最后有一个1000个节点的输出层: 一般情况下,最后一个输出层的节点个数与分类任务的目标数相等.假设最后的节点数为N,那么对于每一个样例,神经网络可以得到一个N维的数组作为输出结果,数组中每一个维度会对应一个类别.在最理想的情况下,如果一个样本属于k,那么这个类别所对

前言 机器学习栏目记录我在学习Machine Learning过程的一些心得笔记,涵盖线性回归.逻辑回归.Softmax回归.神经网络和SVM等等,主要学习资料来自Standford Andrew Ng老师在Coursera的教程,同时也参考了大量网上的相关资料(在后面列出). 本文主要记录我在学习神经网络过程中的心得笔记,共分为三个部分: Neural network - Representation:神经网络的模型描述: Neural network - Learning:神经网络的模型训练

目录 数据挖掘入门系列教程(八)之使用神经网络(基于pybrain)识别数字手写集MNIST 下载数据集 加载数据集 构建神经网络 反向传播(BP)算法 进行预测 F1验证 总结 参考 数据挖掘入门系列教程(八)之使用神经网络(基于pybrain)识别数字手写集MNIST 在本章节中,并不会对神经网络进行介绍,因此如果不了解神经网络的话,强烈推荐先去看<西瓜书>,或者看一下我的上一篇博客:数据挖掘入门系列教程(七点五)之神经网络介绍 本来是打算按照<Python数据挖掘入门与实践>

一.TSP问题 旅行商问题,又叫货郎担问题.它是指如下问题:在完全图中寻找一条最短的哈密尔顿回路. 哈密尔顿回路问题:给定一个图,判断图中是否存在哈密尔顿回路. 哈密尔顿回路:寻找一条回路,经过图中所有点且每个点只经过一次. 欧拉回路:寻找一条回路,经过图中所有的边且每条边只经过一次. 判断一个图是否存在欧拉回路只需要判断每个顶点的出度和入度是否相同. 判断一个图是否存在一条哈密尔顿回路是一个NP问题. 旅行商问题和哈密尔顿回路问题最大的区别在于:旅行商研究的图是完全图,必然存在一条哈密尔顿回路

8.1 生物神经元(BN)结构 1.人脑中有100亿-1000亿个神经元,每个神经元大约会和其他1万个神经元相连 2.细胞体:神经元的主体,细胞体=细胞核+细胞质+细胞膜,存在膜电位 3.树突:从细胞体向外延伸出许多突起的神经纤维.输入端 4.轴突:细胞体伸出的最长的一条突起,也叫神经纤维.长而细.末端细分支为神经末梢.输出端 5.突触:一个神经元轴突的神经末梢和另一个神经元的细胞体或树突进行通信连接. 6.神经传导流程:多个树突接受输入信息,输入信息累加大于某一个特定阈值,信息通过轴突传播出去

大部分介绍神经网络的文章中概念性的东西太多,而且夹杂着很多数学公式,读起来让人头疼,尤其没什么基础的人完全get不到作者想要表达的思想.本篇文章尝试零公式(但有少量数学知识)说清楚什么是神经网络,并且举例来说明神经网络能干什么.另外一些文章喜欢举“根据历史交易数据预测房子价值”或者“根据历史数据来预测未来几天是否下雨”的例子来引入“机器学习/深度学习/神经网络/监督学习”的主题,并介绍他们的作用,这种例子的样本(输入X输出Y)都是数值,数字到数字的映射,简单易懂,但是现实应用中还有很多场景并非如

机器学习的发展可以追溯到1959年,有着丰富的历史.这个领域也正在以前所未有的速度进化.在之前的一篇文章中,我们讨论过为什么通用人工智能领域即将要爆发.有兴趣入坑ML的小伙伴不要拖延了,时不我待! 在今年秋季开始准备博士项目的时候,我已经精选了一些有关机器学习和NLP的优质网络资源.一般我会找一个有意思的教程或者视频,再由此找到三四个,甚至更多的教程或者视频.猛回头,发现标收藏夹又多了20个资源待我学习(推荐提升效率工具Tab Bundler). 找到超过25个有关ML的"小抄"后,我

AlexNet学习笔记 目录 AlexNet整体结构 CNN 全连接 TensorFlow实现 AlexNet是2012年ImageNet竞赛冠军获得者Hinton和他的学生Alex Krizhevsky设计的.是由五层CNN和3层全连接实现的,用于分类网络.虽然后来大量比AlexNet更快速更准确的卷积神经网络结构相继出现,但是AlexNet作为开创者依旧有着很多值得学习参考的地方,它为后续的CNN甚至是R-CNN等其他网络都定下了基调,所以下面我们将从AlexNet入手,理解卷积神经网络的一

1,概述 模型量化属于模型压缩的范畴,模型压缩的目的旨在降低模型的内存大小,加速模型的推断速度(除了压缩之外,一些模型推断框架也可以通过内存,io,计算等优化来加速推断). 常见的模型压缩算法有:量化,剪枝,蒸馏,低秩近似以及紧凑模型设计(如mobileNet)等操作.但在这里有些方法只能起到缩减模型大小,而起不到加速的作用,如稀疏化剪枝.而在现代的硬件设备上,其实更关注的是模型推断速度.今天我们就讲一种既能压缩模型大小,又能加速模型推断速度:量化. 量化一般可以分为两种模式:训练后的量化(po

对word2vec的理解及资料整理 无他,在网上看到好多对word2vec的介绍,当然也有写的比较认真的,但是自己学习过程中还是看了好多才明白,这里按照自己整理梳理一下资料,形成提纲以便学习. 介绍较好的文章: https://www.cnblogs.com/iloveai/p/word2vec.html http://www.dataguru.cn/article-13488-1.html http://mccormickml.com/2016/04/19/word2vec-tutorial-

一. Tensorflow环境的安装 这里我们只讲CPU版本,使用 Anaconda 进行安装 a.首先我们要安装 Anaconda 链接:https://pan.baidu.com/s/1AxdGi93oN9kXCLdyxOMnRA 密码:79ig 过程如下: 第一步:点击next 第二步:I Agree 第三步:Just ME 第四步:自己选择一个恰当位置放它就好 第五步:建议只选择第二个 第六步:就直接install啦啦啦啦,然后你就可以上手万能库了 b.找到Anaconda prompt

参考文献:http://theorangeduck.com/page/neural-network-not-working 我的网络不起作用!该怎么办? 因此,你在深度学习方面正在开发下一个重大突破,但你遇到了一个不幸的挫折:你的神经网络不起作用,你不知道该怎么做.你去找你的老板/上司,但他们也不知道-他们和你一样对这一切都很陌生-那现在怎么办? 对你来说,幸运的是,我在这里列出了你可能做错了的所有事情,并根据我自己的经验编写了一份清单,用他们的项目来执行神经网络和监督其他学生: You For

0. 前言   这学期 Pattern Recognition 课程的 project 之一是手写数字识别,之二是做一个网站验证码的识别(鸭梨不小哇).面包要一口一口吃,先尝试把模式识别的经典问题——手写数字识别做出来吧.这系列博客参考deep learning tutorial ,记录下用以下三种方法的实现过程: Logistic Regression - using Theano for something simple Multilayer perceptron - introductio

#磨染的初心--计算机视觉的现状 [这一系列文章是关于计算机视觉的反思,希望能引起一些人的共鸣.可以随意传播,随意喷.所涉及的内容过多,将按如下内容划分章节.已经完成的会逐渐加上链接.] 缘起 三维感知 目标识别 3.0. 目标是什么 3.1. 图像分割 3.2. 纹理与材质 3.3. 特征提取与分类 目标(和自身)在三维空间中的位置关系 目标的三维形状及其改变.目标的位移 符号识别 数字图像处理 特征提取与分类 一定是因为纹理分析与描述以及图像分割没有取得有效的进展,导致通过材质.形状.结构进

1. 从朴素贝叶斯在医疗诊断中的迷思说起 这个模型最早被应用于医疗诊断,其中,类变量的不同值用于表示患者可能患的不同疾病.证据变量用于表示不同症状.化验结果等.在简单的疾病诊断上,朴素贝叶斯模型确实发挥了很好的作用,甚至比人类专家的诊断结果都要好.但是在更深度的应用中,医生发现,对于更复杂(由多种致病原因和症状共同表现)的疾病,模型表现的并不好. 数据科学家经过分析认为,出现这种现象的原因在于:模型做了集中通常并不真实的强假设,例如: 一个患者至多可能患一种疾病 在已知患者的疾病条件下,不同症状

3.三次IOU  2.2次model run  1,一次深度神经网络 rcnn主要作用就是用于物体检测,就是首先通过selective search 选择2000个候选区域,这些区域中有我们需要的所对应的物体的bounding-box,然后对于每一个region proposal 都wrap到固定的大小的scale,227*227(AlexNet Input),对于每一个处理之后的图片,把他都放到CNN上去进行特征提取,得到每个region proposal的feature map,这些特征用固

二分类:Logistic regression 多分类:Softmax分类函数 对于损失函数,我们求其最小值, 对于似然函数,我们求其最大值. Logistic是loss function,即: 在逻辑回归中,选择了 “对数似然损失函数”,L(Y,P(Y|X)) = -logP(Y|X). 对似然函数求最大值,其实就是对对数似然损失函数求最小值. Logistic regression, despite its name, is a linear model for classification

densenet思路 以及和残差网络区别,pytorch实现 待办 densenet思路以及和残差网络区别.以及densenet的pytorch实现 https://zhuanlan.zhihu.com/p/37189203

[白话解析] 通俗解析集成学习之bagging,boosting & 随机森林 0x00 摘要 本文将尽量使用通俗易懂的方式,尽可能不涉及数学公式,而是从整体的思路上来看,运用感性直觉的思考来解释 集成学习.并且从名著中延伸了具体应用场景来帮助大家深入这个概念. 在机器学习过程中,会遇到很多晦涩的概念,相关数学公式很多,大家理解起来很有困难.遇到类似情况,我们应该多从直觉角度入手思考,用类比或者举例来附会,这样往往会有更好的效果. 我在讲解论述过程中给自己的要求是:在生活中或者名著中找一个例子,