這段時(shí)間機(jī)器學(xué)習(xí)大熱，很大程度都是歸功于CNN（神經(jīng)卷積網(wǎng)絡(luò)）不同于筆者之前機(jī)器學(xué)習(xí)相關(guān)文章，這一篇主要要講的是機(jī)器學(xué)習(xí)中一類模型：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 神...

4.1 深度學(xué)習(xí)與深層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 假設(shè)一個(gè)模型的輸出 y 和輸入 x 滿足以下關(guān)系，那么這個(gè)模型為線性模型： 選擇另一個(gè)線性可分的數(shù)據(jù)集，線性模...

第一節(jié) 深度學(xué)習(xí)的實(shí)用層面 一托启、訓(xùn)練開(kāi)發(fā)測(cè)試集 應(yīng)用機(jī)器學(xué)習(xí)是一個(gè)高度迭代的過(guò)程 Data 數(shù)據(jù)一般被分成以下三類： 訓(xùn)練集 - 交叉驗(yàn)證集 測(cè)...

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)損失函數(shù) 假設(shè)，用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)一個(gè)分類問(wèn)題，有一個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)如下圖所示： 用 表示這個(gè)網(wǎng)絡(luò)的層數(shù)扼睬，用表示這個(gè)網(wǎng)絡(luò)層的單元。這個(gè)分類問(wèn)題如果...

人工智能目前很火悴势。人工智能主要是機(jī)器學(xué)習(xí)窗宇。機(jī)器學(xué)習(xí)主要是深度學(xué)習(xí)。深度學(xué)習(xí)必然要接觸人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)特纤。 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是什么鬼军俊？請(qǐng)看下圖。 what ...

學(xué)了許久的吳恩達(dá)的深度學(xué)習(xí)課程最近終于學(xué)完了捧存，在這里就做個(gè)簡(jiǎn)單的總結(jié)吧粪躬。1官硝、什么是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)？我覺(jué)得知道這一點(diǎn)是很重要的短蜕，在學(xué)一樣?xùn)|西之前得知道這...

非線性假設(shè) 在之前的學(xué)習(xí)中氢架，我們已經(jīng)學(xué)習(xí)過(guò)線性回歸和邏輯回歸的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，這兩種算法在應(yīng)用過(guò)程中朋魔，處理的數(shù)據(jù)僅僅只有一個(gè)或者兩個(gè)特征岖研，而在現(xiàn)實(shí)...

目前我們已有的知識(shí)有： 計(jì)算圖：計(jì)算前向傳播、反向傳播 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的層結(jié)構(gòu)警检、非線性函數(shù)孙援、損失函數(shù) 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)：多個(gè)濾波器與原圖像獨(dú)立卷...

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（artificial neural network）是感知器（perceptron）和激活（activation）函數(shù)的集合，網(wǎng)絡(luò)...

我們已知梯度計(jì)算有數(shù)值法和解析式法扇雕，當(dāng)損失函數(shù)非常復(fù)雜時(shí)我們可能無(wú)法直接寫出損失函數(shù)L對(duì)參數(shù)W的梯度計(jì)算表達(dá)式拓售，所以可以引入中間節(jié)點(diǎn)，當(dāng)前節(jié)點(diǎn)的...