而deep learning整体上是一个layer-wise的训练机制。这样做的原因是因为,如果采用back propagation的机制,对于一个deep network(7层以上),残差传播到最前面的层已经变得太小,出现所谓的gradient diffusion(梯度扩散)。 Deep learning训练过程 1、传统神经网络的训练方法为什么不能用在深度神经网络 BP算法作为传统训练多层...
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...
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...
每一层神经元因为拥有上一层神经元的「经验」(上一层的输出),所以可以做出更抽象的「决策」。当我们把许多这样的神经元按一定的层次结构连接起来,就得到了人工神经网络(Artificial Neural Network)。 阿特:ANN,那我可以叫它 安? 阿扣:你喜欢咯…… 其实所有的深度学习的神经网络,都可以抽象成三个部分: 除了输入...
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 ...
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...
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deeplear...
classNetwork(object):def__init__(self,sizes):self.num_layers=len(sizes)self.sizes=sizes self.biases=[np.random.randn(y,1)foryinsizes[1:]]self.weights=[np.random.randn(y,x)forx,yinzip(sizes[:-1],sizes[1:])] TODO: 32 参考 ...
特别地, update_mini_batch 方法通过计算当前 mini_batch 中的训练样本对 Network 的权重和偏差进行了更新 : class Network(object): ... def update_mini_batch(self, mini_batch, eta): Update the networks weights and biases by applying gradient descent using backpropagation to a single mini batch. ...
《神经网络与深度学习》 NeuralNetworksandDeepLearning https://nndl.github.io/ 邱锡鹏 xpqiu@ 2020 年3 月7 日 序 很高兴为邱锡鹏教授的《神经网络与深度学习》一书写个序. 近年来由于阿尔法围棋战胜人类顶级高手新闻的轰动效应,让人工智能一 下子进入了寻常百姓家,成为家喻户晓的热词. 阿尔法围棋之所以能取得...