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...
http://neuralnetworksanddeeplearning.com/ 目录· ··· Neural Networks and Deep Learning What this book is about On the exercises and problems Using neural nets to recognize handwritten digits How the backpropagation algorithm works Improving the way neural networks learn ··...
因此,选择一个合适的学习率对于训练神经网络至关重要。 通常,在训练过程中,学习率可能会随着时间的推移而变化,这被称为学习率调度(learning rate scheduling)。例如,初始时可以使用较大的学习率以快速收敛,然后随着训练的进行逐渐减小学习率,以提高收敛的精度。 总的来说,学习率是一个平衡训练速度和性能的关键因素。
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...
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的线性组合,那么神经网络的隐层就没有任何意义,对于这样的模...
感知器的另一种用法是计算我们通常认为是基础计算的基本逻辑函数,如AND、OR和NAND等函数。1.2 S型神经元(sigmoid激活函数)1.2.1 问题引入当处于学习时,我们希望可以通过微小的权重或偏置的改变来微小的改变输出。但是在上述的感知机中,这种改变将是翻天覆地的。所以,S型神经元就被设计出来了。1.2.2 S型神经元的...
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...
《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...
神经网络和深度学习Neural Networks and Deep Learning: 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) ...
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/