:= 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...
房子的多种信息作为输入,房价的预测值作为输出,中间层(可以有多个)是用来计算出前面一层信息的权重,得出一定的模式,传导给下一层,直到最后得出预测值 y。 via:Neural Networks and Deep Learning | Coursera 阿特:好像有点明白了,让机器自己学习中间隐藏起来看不见的「规律」! 阿扣:再举个例子,图像识别是深度学习...
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...
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 ...
【面向代码】学习 Deep Learning(一)Neural Network 最近一直在看Deep Learning,各类博客、论文看得不少 但是说实话,这样做有些疏于实现,一来呢自己的电脑也不是很好,二来呢我目前也没能力自己去写一个toolbox 只是跟着Andrew Ng的UFLDL tutorial写了些已有框架的代码(这部分的代码见github) ...
• 5 Deeplearning训练过程? • 6 深度学习研究现状、应用领域和发展趋势? 1 什么是深度学习及深度学习的基本思想? 深度学习是机器学习的一个新分支,以人工神经网络为基础模拟人脑的分析学习机制来进行解释图像、声音、文本等数据。人工神经网络(Artificial Neural Networks,ANNs)是深度学习算法的基础,简称为神经网络...
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...
Deep learning本身算是machine learning的一个分支,简单可以理解为neural network的发展。大约二三十年前,neural network曾经是ML领域特别火热的一个方向,但是后来确慢慢淡出了,原因包括以下几个方面: 1)比较容易过拟合,参数比较难tune,而且需要不少trick;
但是在过去的几年中,DLI(深度学习学院deep learning institute)已经意识到有一些函数,只有非常深的神经网络能学会,而更浅的模型则办不到。尽管对于任何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的超参数,然后再...