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...
上面只是定义了一个network类,要运行还需代入数据,通过设置网络结构与加载数据集就可以运行了。在Python窗口或Spyder的IPython console中运行: >>> import mnist_loader >>> import network >>> training_data, validation_data, test_data = mnist_loader.load_data() >>> net = network.Network([784, 30, ...
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...
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)。这个问题我们接下来讨论。 八、Deep learning训练过程 8.1、传统神经网络的训练方法为什么不能用在深度...
·策略网络(Policy Network):预测最佳的动作策略,提高了游戏的表现和效率。 3.2 自动驾驶技术(Autonomous Driving Technology) Autonomous www.mlmprof.com Technology 深度学习和强化学习的结合在自动驾驶技术中展现了巨大潜力,通过处理大量传感器数据和实时决策,提升了自动驾驶系统的安全性和性能。
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 ...
Neural Networks and Deep Learning (week3)浅层神经网络(Shallow neural networks),3.1神经网络概述(NeuralNetworkOverview)(神经网络中,我们要反复计算a和z,最终得到最后的lossfunction)3.2神经网络的表示(NeuralNetworkRepresentation)3.3计算一个神经网络的输
实现我们的网络来分类数字(Implementing our network to classify digits) 使用少于100行的代码来实现一个数字分类器 复杂的算法 ≤ 简单的学习算法 + 好的训练数据 迈向深度学习(Toward deep learning) 神经网络的直观理解:将一个问题划分为多个子问题 如果我们能够使用神经网络来解决这些子问题,那么我们也许可以通过将...
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...
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...