lifelong learning 目录 收起 3 Shallow Neural Networks 3.1 Neural networks Overview 3.2 Neural Network representation 3.3 Computing a Neural Network's Output 3 Shallow Neural Networks 3.1 Neural networks Overview 在上一部分中,一个节点对应两个计算步骤,1计算z,2计算a,最后计算损失函数;此部分的...
第一周:深度学习引言(Introduction to Deep Learning) 1.1 欢迎(Welcome) 1.2 什么是神经网络?(What is a Neural Network) 1.3 神经网络的监督学习(Supervised Learning with Neural Networks) 1.4 为什么深度学习会兴起?(Why is Deep Learning taking off?) 1.5 关于这门课(About this Course) 1.6 课程资源(Cour...
:= 表示更新参数 α表示学习率 learning rate,用来控制步长step,即向下走一步的长度dJ(w)dwdJ(w)dw 对导数更加形象化的理解就是斜率slope,如图该点的导数就是这个点相切于 J(w) 的小三角形的高除宽。假设我们以如图点为初始化点,该点处的斜率的符号是正的,即dJ(w)dwdJ(w)dw>0,所以接下来会向左走一...
近年来,深度学习(Deep Learning)和强化学习(Reinforcement Learning)的结合为AI带来了性的突破。这种结合不仅提升了AI系统的表现,还扩展了其应用范围,影响了从图像识别到自然语言处理等多个领域。 1. 深度学习的突破 1. Breakthroughs in Deep Learning 1.1 深度神经网络(Deep Neural Networks, DNNs) Deep Neural Netw...
第一章从分析NN(neural network)开始,因为这是整个deep learning的大框架,参见UFLDL === 首先看一下\tests\test_example_NN.m ,跳过对数据进行normalize的部分,最关键的就是: (为了注释显示有颜色,我把matlab代码中的%都改成了//) nn = nnsetup([784 100 10]); opts.numepochs = 1;// Number of full...
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:有部分区域梯度趋于0,参数变化会很慢,机器学习会很慢 ...
新主题 《TensorFlow从1到2》 将探索近5年来取得巨大成功的深度神经网络(Deep Neural Networks),它已成为机器学习中一个独立的子领域——深度学习(Deep Learning)。本篇解释“深度”的含义,并引出在纵向扩展神经网络时所遇到的一个障碍——消失的梯度问题(Vanishing Gr 用户1332428 2018/03/08 9210 神经网络编程 ...
《Neural Networks and Deep Learning》(1) 感知机 感知器在 20 世纪五、六⼗年代由科学家Frank Rosenblatt 发明,其受到Warren McCulloch 和Walter Pitts 早期 的⼯作的影响。 “感知机”属于人工神经元 今天,使用其它人工神经元模型更为普遍 在这本书中,以及更多现代的神 经⽹络⼯作中,主要使⽤的是...
第一章从分析NN(neural network)开始,因为这是整个deep learning的大框架,参见UFLDL === 首先看一下\tests\test_example_NN.m ,跳过对数据进行normalize的部分,最关键的就是: (为了注释显示有颜色,我把matlab代码中的%都改成了//) [cpp]view plaincopy nn = nnsetup([784 100 10]); opts.numepochs = 1...
np.array([out_h1, out_h2])) return out_o1 network = OurNeuralNetwork() x = np.arr...