神经网络和深度学习
深度学习引言 AI是最新的电力 大约在一百年前，我们社会的电气化改变了每个主要行业，从交通运输行业到制造业、医疗保健、通讯等方面，我认为如今我们见到了AI明显的令人惊讶的能量，带来了同样巨大的转变。 什么是神经网络？ 神经网络的一部分神奇之处在于，当你实现它之后，你要做的只是输入x，就能 ...
原文：神经网络与深度学习（三）：如何提升神经网络学习效果
一个高尔夫球手练习高尔夫球时会花绝大多数时间练习基本的挥杆动作。在基本的挥杆动作的基础上，逐渐的才会练习其他动作。相似的，目前为止我们一直专注在理解BP算法， 它是我们的基础 挥杆 动作，学习神经网络的基础。这章中我会解释一些用来提升BP算法的技术，以提高神经网络的学习。 本章介绍的技术包括： ，新的cost函数，cross enropy cost函数 ，regularization方法 L re ...
2018-03-12 17:07 0 1513 推荐指数：
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这个人总结的太好了 ， 忍不住想学习一下，放到这里。 为了尊重原创作者，说明一下是转载于：http://blog.csdn.net/MyArrow/article/details/51322433 学习总结 1. 简介 神经网络和深度学习是由Michael Nielsen所写 ...
神经网络和深度学习（二）浅层神经网络
1、计算神经网络的输出（正向传播）： 矩阵表示： 向量化： 2、多个样本的向量化（正向传播）： 3、激活函数： （1）sigmoid函数仅用于二分分类的情况，较少使用； a = 1 / (1 + e-z) g'(z) = g(z ...
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多层神经网络 对于多层神经网络的训练，delta规则是无效的，因为应用delta规则训练必须要误差，但在隐含层中没有定义。输出节点的误差是指标准输出和神经网络输出之间的差别，但训练数据不提供隐藏层的标准输出。 真正的难题在于怎么定义隐藏节点的误差，于是有了反向传播算法。反向传播算法 ...
深度学习——前馈神经网络
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