重点在对CNN的理解后, 理解对卷积层的的 梯度(导数) 推演. 回顾 CNN 首先是对神经网络, 前向, 后向的基本认识. 神经网络初步认识来看, 跟传统的 ML 理论的区别在于, 它更像一个经验的过程, 即debug. 它将一个样本输入(向量) 的每个分量, 进行一些 奇怪 的线性处理 ...
Neural Networks Tricks of the Trade. nd 这本书是收录了 年在NN上面的一些技巧 原理 算法性文章,对于初学者或者是正在学习NN的来说是很受用的。全书一共有 篇论文,本书期望里面的文章随着时间能成为经典,不过正如bengio 超级大神 说的 the wisdom distilledhere should be taken as a guideline, to ...
2015-09-10 16:36 0 1991 推荐指数:
重点在对CNN的理解后, 理解对卷积层的的 梯度(导数) 推演. 回顾 CNN 首先是对神经网络, 前向, 后向的基本认识. 神经网络初步认识来看, 跟传统的 ML 理论的区别在于, 它更像一个经验的过程, 即debug. 它将一个样本输入(向量) 的每个分量, 进行一些 奇怪 的线性处理 ...
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 ...
传统BP vs CNN 存在2个问题 传统BP网络存在的问题: 权值太多,计算量太大 权值太多,需要大量样本进行训练 传统的BP来处理图像问题的话因为计算权值太多太大。 网络的建立要根据数据的大小来建立。 求解权值得过程类似于求解方程组的过程,有1亿个权值要多少个 ...
sigmoid函数 神经网络激活函数是sigmoid函数。 定义为: sigmoid函数是一个非线性函数,值域是(0,1)。函数图像如下图所示: sigmoid导数: 可以看得出 ...
转自: http://weibo.com/p/1001603816330729006673 说明:这个翻译应该是来自原文:http://yyue.blogspot.hk/2015/01/a-bri ...
说到神经网络,大家看到这个图应该不陌生: 这是典型的三层神经网络的基本构成,Layer L1是输入层,Layer L2是隐含层,Layer L3是隐含层,我们现在手里有一堆数据{x ...
1.介绍 人工神经网络(Artificial Neural Network,ANN)简称神经网络(NN),是在现代生物学研究人脑组织所取得成果的基础上提出来的。人工神经网络是大脑生物 ...
BP算法(Back Propagation),即反向传播算法,是一种与最优化方法(如梯度下降法)结合使用的,用来训练人工神经网络的常见方法。BP算法会计算网络中所有权重的损失函数的梯度,这个梯度会反馈给最优化方法,用来更新权值以最小化损失函数。它的学习过程由信号的正向传播(求损失 ...