《神经网络与深度学习-邱锡鹏》习题解答-第3章 线性模型 龘龘丶发表于《神经网络... 概率图模型(六):强化学习概率推断 每日一句 There is not one big cosmic meaning for all, there is only the meaning we each give to our life. — Anaïs Nin 本文大纲如下: 前言通过将学习问题的全部内容用概率理论...
[习题3-1] 证明在两类线性分类中,权重向量 w 与决策平面正交。证明: 决策平面: w^Tx+b=0 现假设在决策平面上有两个点 x_1,x_2 因此: \begin{cases} w^Tx_1+b=0\\ w^Tx_2+b=0 \end{cases} 相减得: w^T(x_1-x_2…
解释循环神经网络的工作原理循环神经网络是一种用于处理序列数据的神经网络结构,通过记忆单元将前一时刻的隐藏状态传递到当前时刻并与当前输入一起作为输入传递给下一层。循环神经网络能够捕捉序列数据中的长期依赖关系,并用于各种自然语言处理任务如机器翻译、文本生成等。 说明LSTM与GRU的工作原理LSTM(长短期记忆)是一种...
邱锡鹏教授最新的这本《神经网络与深度学习》真的写的非常好,详略得当,严谨易懂。尤其是这本书的中文语言习惯读起来特别舒服,不存在花书中文版的那种翻译问题,让人读着很别扭。我从头到尾读了一遍,没有发现书中一处公式错误或者语言表述问题。我是处女座,这本书看过之后,真的可以用完美来形容。 电子版和课件可...
目前,深度学习采用的模型主要是神经网络模型,其主要原因是神经网络模型可以使用误差反向传播算法,从而可以比较好地解决贡献度分配问题。 1.5.1 端到端学习 端到端学习(End-to-End Learning),也称端到端训练,是指在学习过程中不进行分模块或分阶段进行训练,直接优化任务的总体目标。在端到端学习中,一般不需要明确地...
对比无权重时的答案: w^*=(XX^T)^{-1}XY r 是对数据的一个权重,若权重越大,此数据对结果的影响程度就越大,因此可以根据数据的重要性来设置相应的权重。 [习题2-3]证明在线性回归中,如果样本数量 N 小于特征数量 D+1 ,则 XX^T 的秩最大为 N 证明: 先引入一个定理: rank(AB)\le \min\{ran...
[习题4-9] 梯度消失问题是否可以通过增加学习率来缓解? 答: 梯度消失问题是由于激活函数为类似于sigmoid与tanh,其值太大或太小时导数都趋于0;并且在深层神经网络中,误差反向传播时,传播到前几层时梯度信息也会很小。问题是可否通过增大学习率来增大梯度,以至于梯度信息可以在更新时变大。 答案是不行,增大学习率...