神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)入門

一倍奢、Motivations

  • "Non-linear Hypotheses"
  • 解決復(fù)雜非線性問題的方法之一
  • 解決復(fù)雜非線性分類問題比Logistic回歸有優(yōu)勢

二庶溶、Model representation



三煮纵、Cost Function


四、Backpropagation Algorithm

  • 從誤差傳遞理解

    1. 前面的每一項都需要對后面的所有誤差承擔(dān)責(zé)任


  • 回歸初心偏螺,從計算梯度理解

    1. 對輸出層:


    2. 對隱藏層:


    3. 要特別小心向量化操作
  • 累計梯度矩陣




五行疏、Neural network process

  1. 搭建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)框架
  2. 隨機(jī)初始化權(quán)重
  3. 對每一個樣本執(zhí)行前向傳播算法,計算激勵值(各層的z套像,a)
  4. 計算代價函數(shù)
  5. 對每一個樣本誤差執(zhí)行后向傳播算法酿联,計算各自梯度(最后將累計梯度矩陣的均值作為模型的梯度)
  6. 梯度檢查
  7. 執(zhí)行最優(yōu)化算法計算權(quán)重矩陣

六、技術(shù)細(xì)節(jié)

  1. 參數(shù)向量化(掌握矩陣和向量之間的轉(zhuǎn)化)
  2. 梯度檢查
    • 梯度檢查完畢后記得關(guān)掉
  3. 隨機(jī)初始化


  4. 隱藏層數(shù)目默認(rèn)選擇單個隱藏層夺巩;如果選擇多個隱藏層贞让,保證每個隱藏層單元數(shù)相同
  5. 隱藏單元一般越大越好,但是考慮計算量問題柳譬,略多于輸入特征數(shù)也可接受
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