其中y为训练输入x对应的目标输出,aL为神经网络输出。如果我们训练的是MNIST图像,输入为7的图像,那么对应的对数代价就是-lna7L,当神经网络输出就是7的时候,他会估计一个对应的概率a7L和1很接近,所以代价就会很小,反之,神经网络表现的很糟,改良版a7L就变的很小,代价就随之增大,所以对数代价函数也是满足我们期望的...
Shuffling and Curriculum Learning:在训练过程中,将训练数据进行洗牌(shuffling)可以打破数据的顺序性,避免模型过度依赖特定样本的顺序。这样可以提高模型对不同样本的泛化能力。另外,课程学习(curriculum learning)是一种逐步引入更难样本或概念的训练策略。通过有序地提供训练样本,模型可以逐渐学习和适应更复杂的情况,有助...
""" self.filter_shape = filter_shape self.image_shape = image_shape self.poolsize = poolsize self.activation_fn=activation_fn # initialize weights and biases n_out = (filter_shape[0]*np.prod(filter_shape[2:])/np.prod(poolsize)) self.w = theano.shared( np.asarray( np.random.normal...
第四节,Neural Networks and Deep Learning 一书小节(上) 最近花了半个多月把Mchiael Nielsen所写的Neural Networks and Deep Learning这本书看了一遍,受益匪浅。 该书英文原版地址地址:http://neuralnetworksanddeeplearning.com/ 回顾一下这本书主要讲的内容 回到顶部 1.使用神经网络识别手写数字 作者从感知器...
[ˈstɪmjəlaɪ]), without direct intervention by a programmer. These learning algorithms enable us to use artificial neurons in a way which is radically different to conventional logic gates. Instead of explicitly laying out a circuit of NAND and other gates, our neural networks can ...
最近在看 Michael Nielsen的Neural Networks and Deep Learning,这本书是以网页的形式放在网上,非常合适入门,附上传送地址:http:///chap1.html#learning_with_gradient_descent 国内哈工大社会计算与信息检索研究中心将这本书翻译成中文版放在网络上,地址为:https://hit-scir./neural-networks-and-deep-learning-zh...
假设我们把一个感知器网络中的所有权重和偏置乘以一个正的常数,c > 0。证明网络的行为并没有改变。 证: σ(cw,cb)=11+e−∑jcwjxj−cb=11+e−cz\large \color{blue}{\sigma (cw,cb) = \frac{1}{1+e^{-\sum_jcw_jx_j-cb}} = \frac{1}{1+e^{-cz}}} ...
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 ...
本人系在校研究僧一枚,该翻译作品为个人学习英语和神经网络的阶段成果,文中图片和英文部分均来自原文。如有错误,还望指正,谢谢!前言Neural Networks and Deep Learning is a free online book. The book will teach you about:神经网络和深度学习是一本免费的电子书籍
Neural Networks and Deep Learning(week3)Planar data classification with one hidden layer(基于单隐藏层神经网络的平面数据分类),Planardataclassificationwithonehiddenlayer你会学习到如何:用单隐层实现一个二分类神经网络使用一个非线性激励函数,如tanh计算交叉