Linear Layer 全连接网络 不考虑偏置,对于输入通道大小为 c_i,batch size为n的输入矩阵,如果我们的输出通道大小为 c_o ,那么我们构造的参数矩阵 W^T 大小为 c_o \times c_i 。因此对于全连接网络,其参数量为c_o \times c_i 图5 全连接网络 Convolution 卷积神经网络 ...
defsigmoid(Z):A=1/(1+np.exp(-Z))cache=ZreturnA,cachedefrelu(Z):"""Implement the RELU function.Arguments:Z -- Output of the linear layer, of any shapeReturns:A -- Post-activation parameter, of the same shape as Zcache -- a python dictionary containing "A" ; stored for...
parameters['W' + str(l)] = parameters['W' + str(l)] - learning_rate * grads['dW' + str(l)] parameters['b' + str(l)] = parameters['b' + str(l)] - learning_rate * grads['db' + str(l)] return parameters def L_nn_deep(layer_items, X, Y, num_iter, learning_rate,pr...
除此之外,还有一支相关的工作是 Multiple Kernel Learning (MKL),将多个 kernel 组合起来,因为 kernel 组合时候的系数是根据 training data 优化而得的,所以这实际上也是 data-driven 的 representation learning 的一种特殊情况,并且,由于在 kernel 的基础上在做一层组合,所以看起来已经比普通的 shallow architecture ...
DeepLearning课程总共五大章节,该系列笔记将按照课程安排进行记录。 另外第一章的前两周的课程在之前的Andrew Ng机器学习课程笔记(博客园)&Andrew Ng机器学习课程笔记(CSDN)系列笔记中都有提到,所以这里不再赘述。 1、神经网络概要 注意:这一系列的课程中用中括号表示层数,例如a[1]a[1]表示第二层(隐藏层)的数据...
当网络比较深的时候,容易出现Vanishing Gradient Problem。所谓梯度消失,是指比较靠近input layer的几层Gradient值较小,而靠近output layer的较大,那么当使用梯度下降法寻求最优解时,当我们设定相同的learning rate,靠近输入层的参数更新会比较慢,而靠近输出层的参数更新比较快!!后面很快就收敛了,那么就停止学习了!!
Deep Learning Layers Use the following functions to create different layer types. Alternatively, use the Deep Network Designer app to create networks interactively. To learn how to define your own custom layers, see Define Custom Deep Learning Layers. Input Layers LayerDescription imageInputLayer An ...
Using Normalization Layers to Improve Deep Learning ModelsPhoto by Matej. Some rights reserved. Overview This tutorial is split into 6 parts; they are: What is normalization and why is it helpful? Using Normalization layer in TensorFlow What is batch normalization and why should we use it? Batch...
由于Deep Learning 现在如火如荼的势头,在各种领域逐渐占据 state-of-the-art 的地位,上个学期在一门课的 project 中见识过了 deep learning 的效果,最近在做一个东西的时候模型上遇到一点瓶颈于是终于决定也来了解一下这个魔幻的领域。 据说Deep Learning 的 break through 大概可以从 Hinton 在 2006 年提出的用...
支持向量机(Support Vector Machine, SVM)是一类按监督学习(supervised learning)方式对数据进行二元分类的广义线性分类器(generalized linear classifier),其[决策边界](https://baike.baidu.com/item/%E5%86%B3%E7%AD%96%E8%BE%B9%E7 Suppose there are N observations and M features in training data set. ...