原文:深度学习系列二(DNN的有监督训练-BP算法)

DNN的有监督训练 BP算法 这里以 K 类分类问题来对BP算法进行描述。实际上对于其他问题 如回归问题 基本是一样的。给定训练样本为: mathbf x , mathbf y ,其中 mathbf x 为样本的特征, mathbf y 为类别标签,其形式为: mathbf y , cdots, , cdots, T 。 设特征 mathbf x 通过DNN前向传播后的输出为: mathbf z ...

2015-01-08 09:05 0 2731 推荐指数:

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深度学习之无监督训练

最近看了一下深度学习的表征学习,总结并记录与一下学习笔记。 1.在标签数据集中做的监督学习容易导致过拟合,半监督学习由于可以从无标签数据集中学习,可以有一定概率化解这种情况。 2.深度学习所使用的算法不能太复杂,否则会加大计算复杂度和工作量。 3.逐层贪婪的无监督训练有这几个特点 ...

Tue Nov 28 22:21:00 CST 2017 0 4941
深度学习BP算法

,通过拓扑结构连接而成。 能够自主学习是神经网络一种最重要也最令人注目的能力。自从20世纪40 ...

Wed Jan 12 06:07:00 CST 2022 0 1019
深度神经网络(DNN)反向传播算法(BP)

    在深度神经网络(DNN)模型与前向传播算法中,我们对DNN的模型和前向传播算法做了总结,这里我们更进一步,对DNN的反向传播算法(Back Propagation,BP)做一个总结。 1. DNN反向传播算法要解决的问题     在了解DNN的反向传播算法前,我们先要知道DNN反向传播 ...

Tue Feb 21 20:36:00 CST 2017 142 78007
深度学习笔记(二) BP算法

1.监督学习 监督学习是指:利用一组已知类别的样本调整分类器的参数,使其达到所要求性能的过程,也称为监督训练或有教师学习。 输入数据为“训练数据”,由正确的训练集和错误的训练集构成。 2.非监督学习 在机器学习,无监督学习的问题是,在未加标签的数据中,试图找到隐藏的结构。因为提供给学习 ...

Fri Jun 16 00:16:00 CST 2017 0 1287
深度学习系列一(DNN的网络结构)

DNN的网络结构 近两年深度学习不管是在科研领域还是工业界都非常火,其实深度学习相比之前的神经网络在理论上没什么区别,唯一区别可能是加了一个pretraining的过程而已。DNN(Deep neural network)是一种前馈人工神经网络,在输入与输出层之间包含了多于一层的隐含层 ...

Tue Jan 06 01:07:00 CST 2015 0 13496
深度学习系列三(DNN的pretraining-RBM)

DNN的pretraining-RBM DNN是高度非线性函数,采用BP算法训练网络的存在一个问题,非常容易陷入局部极值点。Restricted Boltzmann machine(RBM)提供了一种无监督训练方式可以对DNN进行pretraining。也有一些其他的方法 ...

Thu Jan 08 21:40:00 CST 2015 0 3171
深度学习——深度神经网络(DNN)反向传播算法

  深度神经网络(Deep Neural Networks,简称DNN)是深度学习的基础。   回顾监督学习的一般性问题。假设我们有$m$个训练样本$\{(x_1, y_1), (x_2, y_2), …, (x_m, y_m)\}$,其中$x$为输入向量,$y$为输出向量,利用这个训练 ...

Tue Aug 14 22:54:00 CST 2018 0 1036
BP算法双向传_链式求导最缠绵(深度学习入门系列之八)

摘要: 说到BP(Back Propagation)算法,人们通常强调的是反向传播,其实它是一个双向算法:正向传播输入信号,反向传播误差信息。接下来,你将看到的,可能是史上最为通俗易懂的BP图文讲解,不信?来瞅瞅并吐吐槽呗! 更多深度文章,请关注:https://yq.aliyun.com ...

Mon Jun 26 22:37:00 CST 2017 0 3775
 
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