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UFLDL 教程学习笔记(二)反向传导算法

归档日期:07-19       文本归类:反向推理      文章编辑:爱尚语录

  Unsupervised Feature Learning and Deep Learning

  )Tutorial 是由 Stanford 大学的Andrew Ng教授及其团队编写的一套教程,内容深入浅出,有很强的实用性,学习起来,让人有种酣畅淋漓的感觉。邓侃博士于今年 2 月 20 日起,在新浪微博上召集志愿者对该教程进行翻译,并于 4 月 8 日全部完成,非常感谢所有参与者的辛勤劳动。本系列文章主要是对这套教程资料的整理,部分内容加入了自己的一些理解和

  UFLDL教程中文版:教程机器学习公开课程:博文来自:zhang22huan的备忘笔记

  梯度检验Gradientchecking在自己编代码计算上节中的反向传递算法时,有时候即使程序出错,造成了只优化一部分权重,或者其他原因,得到的结果看起来不错,但是不是最优结果。这一节就介绍了一个检验...博文来自:bea_tree的博客

  一、反向传播的由来在我们开始DL的研究之前,需要把ANN—人工神经元网络以及bp算法做一个简单解释。关于ANN的结构,我不再多说,网上有大量的学习资料,主要就是搞清一些名词:输入层/输入神经元,输出层...博文来自:xf__mao的博客

  一、前言在前几篇文章中,我们学习到如何在训练集上设置权重,并由此计算出损失(loss),其中loss是有两部分组成,分别是数据损失项和正则化损失项。我们最终想要得到损失函数关于权重矩阵w的梯度表达式,...博文来自:huplion的专栏

  在看斯坦福大学的UFLDL(非监督特征学习和深度学习)教程时,发现了一个博客,在看教程的过程中不懂得问题,大部分在博客中得到了解答。转到自己帖子中方便以后重新查看。01.神经网络UFLDL:http:...博文来自:蓁蓁尔的博客

  1、损失函数    损失函数在统计学中是一种衡量损失和误差程度的函数,它一般包括损失项(lossterm)和正则项(regularizationterm)。  损失项    损失项比较常见的有平方损失...博文来自:l691899397的博客

  Backpropagation-反向传播算法1前言1.1为什么要用Backpropagation在神经网络中的梯度下降算法和之前求线性回归方程中用的没有太大的区别,都是不断的计算微分,然后更新参数,最...博文来自:Memory

  反向传播算法的思路如下:给定一个样例 ,我们首先进行“前向传导”运算,计算出网络中所有的激活值,包括  的输出值。之后,针对第  层的每一个节点 ,我们计算出其“残差” ,该残差表明了该节点对最终输出...博文来自:RAO_OO的博客

  UFLDL的一些概念与原因解释,DL入门用。图片看不清,只能右键另存为,下载到本地计算机查看了。...博文来自:chenhuahui1993的博客

  本文主要整理自UFLDL的“Backpropagation”章节的笔记,结合笔者的一些心得对内容进行了补充,并纠正了几处错误。反向传播的本质是利用微分的链式法则高效计算梯度,是基于计算图的算法的优化的...博文来自:WangBo的机器学习乐园

  反向传播算法(BP算法)假设我们有一个固定样本集 ,它包含  个样例。我们可以用批量梯度下降法来求解神经网络。具体来讲,对于单个样例,其代价函数为:这是一个(二分之一的)方差代价函数。给定一个包含  ...博文来自:GarfieldEr007的专栏

  BackpropagationAlgorithm反向传导算法建立损失函数首先要明确,神经网络的训练就是寻找最佳的权重W和偏置项b的过程,单个样本的求解的目标函数,也就是损失函数为:如果有多个样本,那么...博文来自:bea_tree的博客

  原文地址:说明:本教程将阐述无监督特征学习和深度学习的主要...博文来自:xceman1997的专栏

  今天按照UFLDL稀疏自编码器单元练习博文来自:SeamusWEI的专栏

  介绍了神经网络的经典算法反向传播神经网络(BackpropagationNeuralNetwork),介绍了算法过程以及网络分类过程、训练过程。也详细介绍了推导过程,并提供了java实现...博文来自:黄骨鱼骨的博客

  UFLDL中介绍了卷积神经网络,卷积神经网受启发于动物的视觉神经系统,是将研究大脑获得的深刻理解成功用于机器学习应用的关键例子。最早的一个成功应用是在20世纪90年代,LeCun等人开发的读取支票的卷...博文来自:硬曲奇小屋

  Backpropagation算法是目前绝大多数神经网络在优化参数时用到的算法,具有快速方便容易实现的优点。那么它是如何实现的呢?首先看一张典型神经网络结构图:上图是一个包含了输入层L1、一个隐含层L...博文来自:Kobe Bryant的专栏

  A、使用卷积进行特征提取一、概述在前面的练习中,你解决了像素相对较低的图像的相关问题,例如小的图片块和手写数字的小图像。在这个节,我们将研究能让我们将这些方法拓展到拥有较大图像的更加实际的数据集的方法...博文来自:hunterlew的专栏

  深度神经网路已经在语音识别,图像识别等领域取得前所未有的成功。本人在多年之前也曾接触过神经网络。本系列文章主要记录自己对深度神经网络的一些学习心得。第一篇,从最经典的BP网络开始。我不打算详细描述神经...博文来自:CeleryChen 致力于语音图像视频算法在各种硬件体系结构下的最优化实现

  在学习standford大学机器学习在coursera上的公开课中,对于其中讲授的神经网络的反向传播算法不是很清楚,经过网上查找资料,觉得MichaelNielsen的「NeuralNetworksa...博文来自:dawningblue的博客

  正向传播如上图所示,这是一个全连接的三层神经网络,之所以说这个是3层,是因为包含了2个隐藏层、1个输出层。输入层在这里我们不把他当做神经网络中的一层看待。这里,我们假设输入数据为XXX,输出为YYY。...博文来自:碧水寒潭

  一、Softmax回归Softmax是逻辑回归在多分类问题上的扩展,适合有k类情况下的分类任务。1.1Softmax回归的期望函数和代价函数首先看下逻辑回归的假设函数:hθ=11+e−θTxh_\th...博文来自:土豆洋芋山药蛋的博客

  关于AndrewNg的machinelearning课程中,有一章专门讲解逻辑回归(Logistic回归),具体课程笔记见另一篇文章。下面,对Logistic回归做一个简单的小结:给定一个待分类样本x...博文来自:tina的博客

  matlab矢量化还是比较容易实现的,和矩阵化向量化的数学公式基本可以直接对应。...博文来自:JiangV的博客

  最近在看关于CNN的一些论文,经常遇到一些概念不明不白的,所以下决心把那些基础概念整明白。本次博客主要是先介绍梯度下降法然后介绍反向传导法。其实从某种方向上看两者是很相似的。一,梯度下降法梯度下降法又...博文来自:张淮北的小屋

  UFLDL教程作为深度学习入门非常好的一个教程,为了防止自己看过忘过,所以写下笔记,笔记只记录了自己对于每个知识点的直观理解,某些地方加了一些使自己更容易理解的例子,想要深入了解建议自己刷一遍此教程。...博文来自:土豆洋芋山药蛋的博客

  3.2梯度下降训练神经网络,就是让J(W,b)J(\mathbfW,\mathbfb)的值最小。解法就是梯度下降,或者随机梯度下降。梯度下降法的迭代公式是:(Wlj,i))s+1=(Wlj,i)s−η...博文来自:大数据和机器学习研究

  《Deeplearning深度学习笔记-总结吴恩达的讲解.pdf》PDF高清完整版-免费下载《Deeplearning深度学习笔记-总结吴恩达的讲解.pdf》PDF高清完整版-免费下载下载地址:网盘下...博文来自:weixin_34148508的博客

  斯坦福大学《MachineLearning》第五周学习过程中,对反向传播算法的几个公式看得云里雾里的,这里做一个详细的推导和总结公式一:公式二: 公式三:首先已知,这个是我们定义的,不用推导,但是为什...博文来自:小T是我

  weixin_41609903:楼主大大,麻烦给小弟我分享一下PDF,非常感谢您!麻烦了!

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