y in mini_batch: delta_nabla_b, delta_nabla_w = self.backprop(x, y) nabla_b = [nb+dnb for nb, dnb in zip(nabla_b, delta_nabla_b)] nabla_w = [nw+dnw for nw, dnw in zip(nabla_w, delta_nabla_w)] self.weights = [(1-eta*(lm...
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...
《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...
TODO: 32 参考 感谢帮助! Another Chinese Translation of Neural Networks and Deep Learning 本文作者:yiyun 本文链接:https://moeci.com/posts/分类-读书笔记/NN-DL-notebook-2/ 许可协议。转载请注明出处!
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 ...
为什么深度学习会兴起?(Why is Deep Learning taking off?) 在过去的几年里,很多人都问我为什么深度学习能够如此有效。当我回答这个问题时,我通常给他们画个图,在水平轴上画一个形状,在此绘制出所有任务的数据量,而在垂直轴上,画出机器学习算法的性能。比如说准确率体现在垃圾邮件过滤或者广告点击预测,或者是神经...
Machine learning,data science,and the virtuous circle of innovation:机器学习也可以用于数据科学,来寻找数据中潜藏的规律。作者认为在未来机器学习的大突破可能不是新概念的产生,而是机器学习技术可以变得可获利,创造新的市场。 The role of neural networks and deep learning:作者做了一个预测,他认为深度学习将始终...
(2)Deep learning, a powerful set of techniques for learning in neural networks 深度学习,一种学习神经网络的强有力的方法 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 te...
《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...