与一般的统计问题一样,我们有很多样本,每个样本有很多变量,我们有一个因变量,很多自变量,而在机器学习领域里,一个自变量为一个特征,即上图的x,上图就有两个特征。注意,在特征矩阵与一般情况不一样,在深度学习中列维度为样本维度,行维度为特征维度(一行是所有样本的某一个特征值,一列是某一个样本的所有特征值)...
由此当Δv取下面的形式时,ΔC定为负。其中η是一个很小的正数,被称为学习率(learning rate)。 由此,无论C是多少维变量的函数,通过反复应用梯度下降更新规则,就可以到达函数最小值(这是对凸函数而言,非凸函数只能保证收敛到局部最小值)。新位置v'=v+Δv: 人们已经研究了许多梯度下降的变化,包括更加真实地模...
structured data结构化数据与unstructured data非结构化数据 1.4 为什么深度学习会兴起? data(big data) computer(CPU、GPU) algorithms 好的算法的提升和计算机性能的改进都是为了计算速度的提升,使得程序可以在可接受的时间内完成。而大数据更大的作用在于得到结果的准确性的提升。 activation function激活函数 sigmoid函数...
Learning algorithms sound terrific. But how can we devise such algorithms for a neural network? Suppose we have a network of perceptrons that we'd like to use to learn to solve some problem. For example, the inputs to the network might be the raw pixel data from a scanned, handwritten i...
第四周:深层神经网络(Deep Neural Networks) 4.1 深层神经网络(Deep L-layer neural network) 有一些函数,只有非常深的神经网络能学会,而更浅的模型则办不到。 对于给定的问题很难去提前预测到底需要多深的神经网络,所以先去尝试逻辑回归,尝试一层然后两层隐含层, 然后把隐含层的数量看做是另一个可以自由选择大小...
最近在看 Michael Nielsen的Neural Networks and Deep Learning,这本书是以网页的形式放在网上,非常合适入门,附上传送地址:http:///chap1.html#learning_with_gradient_descent 国内哈工大社会计算与信息检索研究中心将这本书翻译成中文版放在网络上,地址为:https://hit-scir./neural-networks-and-deep-learning-zh...
神经网络的监督学习(Supervised Learning with Neural Networks) 关于神经网络也有很多的种类,考虑到它们的使用效果,有些使用起来恰到好处,但事实表明,到目前几乎所有由神经网络创造的经济价值,本质上都离不开一种叫做监督学习的机器学习类别,让我们举例看看。
笔记| 吴恩达Coursera Deep Learning学习笔记 深度学习 作者:Lisa Song 微软总部云智能高级数据科学家,现居西雅图。具有多年机器学习和深度学习的应用经验,熟悉各种业务场景下机器学习和人工智能产品的需求分析、架构设计、算法开发和集成部署。 吴恩达Coursera Deep Learning学习笔记 1 (上) 【学习心得】 Coursera和deeple...
Neural Networks and Deep Learning (week3)浅层神经网络(Shallow neural networks),3.1神经网络概述(NeuralNetworkOverview)(神经网络中,我们要反复计算a和z,最终得到最后的lossfunction)3.2神经网络的表示(NeuralNetworkRepresentation)3.3计算一个神经网络的输
What is the difference between deep learning and neural networks? Deep learning vs. neural networks In simple terms, deep learning is a name for neural networks with many layers. To make sense of observational data, such as photos or audio, neural networks pass data through interconnected layers...