神经网络和深度学习 (Neural Network & Deep Learning) 深度学习其实就是有更多隐层的神经网络,可以学习到更复杂的特征。得益于数据量的急剧增多和计算能力的提升,神经网络重新得到了人们的关注。 1. 符号说明 2. 激活函数 为什么神经网络需要激活函数呢?如果没有激活函数,可以推导出神经网络的输出y是关于输入x的线...
2 Basics of Neural Network programming 2.1 Binary classification n(x)表示输出的特征向量维度,有时也简写成n 单个样本由一对(x,y)表示组织一个输入矩阵X按列排列,每一列是一条数据x,n(x)表示的是特征向量的维度,x(m)表示的是训练集的个数同样的,Y也要组织成按列排列的矩阵,Y是一个1xm大小的矩阵...
lifelong learning 目录 收起 3 Shallow Neural Networks 3.6 Activation function 3 Shallow Neural Networks 3.6 Activation function 激活函数的表示符号为g(),激活函数可以自己指定激活函数一般要比sigmoid函数性能要好,例如双曲正切函数双曲正切函数是双曲函数的一种。双曲正切函数在数学语言上一般写作tanh ...
Deep learning与传统的神经网络之间有相同的地方也有很多不同。 二者的相同在于deep learning采用了神经网络相似的分层结构,系统由包括输入层、隐层(多层)、输出层组成的多层网络,只有相邻层节点之间有连接,同一层以及跨层节点之间相互无连接,每一层可以看作是一个logistic regression模型;这种分层结构,是比较接近人类大脑...
卷积神经网络(Convolutional Neural Networks, CNN)是一类包含卷积计算且具有深度结构的前馈神经网络(Feedforward Neural Networks),是深度学习(deep learning)的代表算法之一 。卷积神经网络具有表征学习(representation learning)能力,能够按其阶层结构对输入信息进行平移不变分类(shift-invariant classification),因此也被称为...
在本教程中,我们将探讨强化学习的概念、Q-Learning、Deep Q-Learning与Deep Q-Network之间的关系。 02强化学习 强化学习(Reinforcement Learning,RL)是机器学习的一个子集,其中智能体通过与环境的交互来学习获取实现目标的最佳策略。与依赖于摄取和处理数据的监督式机器学习算法不同,强化学习不需要数据来学习。相反,智能...
最近开始看Michael Nilson的Neural Network and Deep Learning,这位老兄最初是做量子物理研究的,后来转向了科普工作,写了很多科学普及读物,有兴趣的童鞋可以关注他的主页:http://michaelnielsen.org/。就这本书的话,看了几段之后感觉讲得还不错,深入浅出,每次有一些疑惑的地方发现后面都跟了解释,于是决定认真地读一...
Chapter 1: Neural Networks and Deep Learning Week 1: Introduction to Deep Learning Week 2: Basics of Neural Network programming 2.1 Binary Classification 2.2 Logistic Regression 2.3 Logistic Regression Cost Function 2.4 Gradient Descent 2.5 Derivatives ...
Deep learning, a powerful set of techniques for learning in neural networks Neural networks and deep learning currently provide the best solutions to many problems in image recognition, speech recognition, and natural language processing. This book will teach you many of the core concepts behind neur...
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