经典卷积神经网络的结构一般满足如下表达式: 输出层 -> (卷积层+ -> 池化层?)+  -> 全连接层+ 上述公式中,“+”表示一个或者多个,“?”表示一个或者零个,如“卷积层+”表示一个或者多个卷积层,“池化层?”表示一个或者零个池化层.“->”表示 forward 方向. 下面将分别介绍 LeNet-5.AlexNet 和 VGG-16 结构. 1. LeNet-5(modern) 图 1  LeNet-5 1.1 LeNet-5 结构: 输入层 图片大小为 32×32×1

Andrew Ng机器学习课程16 声明:引用请注明出处http://blog.csdn.net/lg1259156776/ 说明:主要介绍了ICA算法,并利用最大似然估计和随机梯度上升算法进行求解,得到了ICA算法的迭代公式.主要用于从混叠信号中恢复出原始信号. 2015-10-9 艺少

近日,在网易公开课视频网站上看完了<机器学习>课程视频,现做个学后感,也叫观后感吧. 学习时间 从2013年7月26日星期五开始,在网易公开课视频网站上,观看由斯坦福大学Andrew Ng教授主讲的计算机系课程(编号CS229)<机器学习>(网址http://v.163.com/special/opencourse/machinelearning.html)(注:最早是在新浪公开课上发现的这门课,看了前几集没有字幕的视频.后来经由技术群网友的指引才找到网易,看到了全部翻译完的视频)

Andrew NG的Machine learning课程地址为:https://www.coursera.org/course/ml 神经网络一直被认为是比较难懂的问题,NG将神经网络部分的课程分为了两个星期来介绍,可见Neural Networks内容之多.言归正传,通过之前的学习我们知道,使用非线性的多项式能够帮助我们建立更好的分类模型.但当遇特征非常多的时候,需要训练的参数太多,使得训练非常复杂,使得逻辑回归有心无力. 例如我们有100个特征,如果用这100个特征来构建一个非线性的多项式模

本栏目内容来自Andrew NG老师的公开课:https://class.coursera.org/ml/class/index 一般而言, 人工神经网络与经典计算方法相比并非优越, 只有当常规方法解决不了或效果不佳时人工神经网络方法才能显示出其优越性.尤其对问题的机理不甚了解或不能用数学模型表示的系统,如故障诊断.特征提取和预测等问题,人工神经网络往往是最有利的工具.另一方面, 人工神经网络对处理大量原始数据而不能用规则或公式描述的问题, 表现出极大的灵活性和自适应性. 神经网络模型解决问题的

转载:http://www.csdn.net/article/2014-07-10/2820600 人工智能被认为是下一个互联网大事件,当下,谷歌.微软.百度等知名的高科技公司争相投入资源,占领深度学习的技术制高点,百度在2014年5月19日宣布曾领导谷歌的深度学习项目——Google Brain ,被誉为谷歌大脑之父的Andrew Ng加盟百度,正式领导百度研究院工作,尤其是Baidu Brain计划.7月7日,他应邀做客中国科学院自动化研究所,发表了<Deep Learning:Overvi

斯坦福大学机器学习 课程信息 机器学习是一门研究在非特定编程条件下让计算机采取行动的学科.最近二十年,机器学习为我们带来了自动驾驶汽车.实用的语音识别.高效的网络搜索,让我们对人类基因的解读能力大大提高.当今机器学习技术已经非常普遍,您很可能在毫无察觉情况下每天使用几十次.许多研究者还认为机器学习是人工智能(AI)取得进展的最有效途径.在本课程中,您将学习最高效的机器学习技术,了解如何使用这些技术,并自己动手实践这些技术.更重要的是,您将不仅将学习理论知识,还将学习如何实践,如何快速使用强大的技

这学期一直在跟进 Coursera上的 Machina Learning 公开课, 老师Andrew Ng是coursera的创始人之一,Machine Learning方面的大牛.这门课程对想要了解和初步掌握机器学习的人来说是不二的选择.这门课程涵盖了机器学习的一些基本概念和方法,同时这门课程的编程作业对于掌握这些概念和方法起到了巨大的作用. 课程地址 https://www.coursera.org/learn/machine-learning 笔记主要是简要记录下课程内容,以及MATLAB

出处 以下内容转载于 网友 Fiona Duan,感谢作者分享 (原作的图片显示有问题,所以我从别处找了一些附上,小伙伴们可以看看).最近越来越觉得人工智能,深度学习是一个很好的发展方向,应该也是未来科技的关键核心. 隆重分享,中科院自动化所录制的视频:http://pan.baidu.com/s/1c0vjEIc(英文的,没有中文字幕,考听力了) 7月7日,笔者有幸在中科院自动化所现场听取了Andrew Ng以<Deep Learning:Overview and Trends>的精彩演讲.

Machine-learning of Andrew Ng 1.基础概念 机器学习是一门研究在非特定编程条件下让计算机采取行动的学科.最近二十年,机器学习为我们带来了自动驾驶汽车.实用的语音识别.高效的网络搜索,让我们对人类基因的解读能力大大提高.当今机器学习技术已经非常普遍,您很可能在毫无察觉情况下每天使用几十次.许多研究者还认为机器学习是人工智能(AI)取得进展的最有效途径.在本课程中,您将学习最高效的机器学习技术,了解如何使用这些技术,并自己动手实践这些技术.更重要的是,您将不仅将学习理论

[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

CS229 Machine Learning Stanford Course by Andrew Ng Course material, problem set Matlab code written by me, my notes about video course: https://github.com/Yao-Yao/CS229-Machine-Learning Contents: supervised learning Lecture 1 application field, pre-

我的机器学习系列从现在开始将会结合Andrew Ng老师与sklearn的api是实际应用相结合来写了. 吴恩达(1976-,英文名:Andrew Ng),华裔美国人,是斯坦福大学计算机科学系和电子工程系副教授,人工智能实验室主任.吴恩达是人工智能和机器学习领域国际上最权威的学者之一.吴恩达也是在线教育平台Coursera的联合创始人(with Daphne Koller). 2014年5月16日,吴恩达加入百度,担任百度公司首席科学家,负责百度研究院的领导工作,尤其是Baidu Brain计划

机器学习的定义 Arthur Samuel给出的定义,Field of Study that gives computers the ability to learn without being explicitly programmed.(在不直接针对问题进行编程的情况下,赋予计算机学习能力的一个研究领域) Tom Mitchell给出的定义,A computer program is said to learn from experience E with respect to some t

matlab基础教程--根据Andrew Ng的machine learning整理 基本运算 算数运算 逻辑运算 格式化输出 小数位全局修改 向量和矩阵运算 矩阵操作 申明一个矩阵或向量 快速建立一个矩阵或向量 随机矩阵方阵生成 magic矩阵生成(每行每列相加和相同) 获取矩阵的维度size 获取矩阵的最大维度length 矩阵操作.获取单个元素.行.列.赋值 矩阵append.矩阵元素放到一个列向量中 矩阵运算 矩阵乘法 A*C:根据矩阵乘法公式相乘. A .* B:矩阵元素对应相乘. 矩

最近算是一段空闲期,不想荒废,记得之前有收藏一个机器学习的链接Andrew Ng的网易公开课,其中的overfiting部分做组会报告时涉及到了,这几天有时间决定把这部课程学完,好歹算是有个粗浅的认识. 本来想去网上查一查机器学习的书籍,发现李航的<统计学习方法>和PRML(Pattern Recognition And Machine Learning)很受人推崇,有空再看吧. 然后在图书馆碰到了天佑,给我推荐了coursera这个网站,上面有Andrew Ng针对网络版的机器学习教程,挺好

原文:http://blog.sina.com.cn/s/blog_593af2a70102uwhl.html 一早出发,8点20就赶到现场, 人越聚越多,Ng提前几分钟到达现场,掌声一片.    Ng的报告总体上提到了五个方向.    1)Deep Learning相比于传统方法的优势           首先,一个很直观的图,随着训练量的提高,传统方法很快走到天花板,而Deep Learning的效果还能持续走高,后来这个在提问环节也有同学问道,是否会一直提高,Andrew Ng也坦诚需要面

本人从2017年起,开始涉猎机器学习.作为入门,首先学习的是斯坦福大学Andrew Ng(吴恩达)教授的Coursera课程 2 单变量线性回归 线性回归属于监督学习(Supervise Learning),就是Right answer is given. 课程中,举了一个估计房产价格的例子,在此,我就直接使用两组数据去作为例子使用线性回归,拟合出效果最好的曲线. 2.1 单变量线性回归算法的思路 根据数据的分布,确定模型其中,h(x)是假设函数(Hypothesis Fuction),θ1和θ

Andrew Ng机器学习课程笔记(五)之 应用机器学习的建议 版权声明:本文为博主原创文章,转载请指明转载地址 http://www.cnblogs.com/fydeblog/p/7368472.html 前言 学习了Andrew Ng课程,开始写了一些笔记,现在写完第5章了,先把这5章的内容放在博客中,后面的内容会陆续更新! 这篇博客主要记录了Andrew Ng课程第五章应用机器学习的建议,主要介绍了在测试新数据出现较大误差该怎么处理,这期间讲到了数据集的分类,偏差,方差,学习曲线等概念,帮

title: Andrew Ng机器学习课程笔记--week1(机器学习介绍及线性回归) tags: 机器学习, 学习笔记 grammar_cjkRuby: true --- 之前看过一遍,但是总是模模糊糊的感觉,也刚入门,虽然现在也是入门,但是对于一些概念已经有了比较深的认识(相对于最开始学习机器学习的时候).所以为了打好基础,决定再次学习一下Andrew Ng的课程,并记录笔记以供以后复习参考. 1. 内容概要 Introduction 什么是机器学习 监督学习 非监督学习 Linear R

笔记总结,各章节主要内容已总结在标题之中 Andrew Ng机器学习课程笔记–week1(机器学习简介&线性回归模型) Andrew Ng机器学习课程笔记--week2(多元线性回归&正规公式) Andrew Ng机器学习课程笔记--week3(逻辑回归&正则化参数) Andrew Ng机器学习课程笔记--week4(神经网络) Andrew Ng机器学习课程笔记--week5(上)(神经网络损失函数&反向传播算法) Andrew Ng机器学习课程笔记--week5(下)(