DNN的網絡結構 近兩年深度學習不管是在科研領域還是工業界都非常火,其實深度學習相比之前的神經網絡在理論上沒什么區別,唯一區別可能是加了一個pretraining的過程而已。DNN(Deep neural network)是一種前饋人工神經網絡,在輸入與輸出層之間包含了多於一層的隱含層 ...
DNN的pretraining RBM DNN是高度非線性函數,采用BP算法訓練網絡的存在一個問題,非常容易陷入局部極值點。Restricted Boltzmann machine RBM 提供了一種無監督的訓練方式可以對DNN進行pretraining。也有一些其他的方法 如autoencoder 可以用來預訓練,這里只介紹RBM。最近太忙,有時間再更新。 ...
2015-01-08 13:40 0 3171 推薦指數:
DNN的網絡結構 近兩年深度學習不管是在科研領域還是工業界都非常火,其實深度學習相比之前的神經網絡在理論上沒什么區別,唯一區別可能是加了一個pretraining的過程而已。DNN(Deep neural network)是一種前饋人工神經網絡,在輸入與輸出層之間包含了多於一層的隱含層 ...
) 監督學習的任務就是從數據中學習一個模型(也叫分類器),應用這一模型,對給定的輸入X預測相應的輸 ...
DNN的有監督訓練-BP算法 這里以$K$類分類問題來對BP算法進行描述。實際上對於其他問題(如回歸問題)基本是一樣的。給定訓練樣本為:$(\mathbf{x},\mathbf{y})$,其中$\mathbf{x}$為樣本的特征,$\mathbf{y}$為類別標簽,其形式 ...
深度神經網絡(Deep Neural Networks,簡稱DNN)是深度學習的基礎。 回顧監督學習的一般性問題。假設我們有$m$個訓練樣本$\{(x_1, y_1), (x_2, y_2), …, (x_m, y_m)\}$,其中$x$為輸入向量,$y$為輸出向量,利用這個訓練樣本 ...
前言 這是《一天搞懂深度學習》的第二部分 一、選擇合適的損失函數 典型的損失函數有平方誤差損失函數和交叉熵損失函數。 交叉熵損失函數: 選擇不同的損失函數會有不同的訓練效果 二、mini-batch和epoch (1)什么是mini-batch和epoch ...
RBM 目錄 RBM 基礎知識 馬爾可夫鏈 馬爾可夫性質 馬爾可夫鏈 n次轉移矩陣 細致平穩條件 分布抽樣 ...
深度神經網絡(DNN) 深度神經網絡(Deep Neural Networks, 以下簡稱DNN)是深度學習的基礎,而要理解DNN,首先我們要理解DNN模型,下面我們就對DNN的模型與前向傳播算法做一個總結。 1. 從感知機到神經網絡 在感知機原理小結中,我們介紹過感知機的模型,它是 ...
該案例主要目的是為了熟悉Keras基本用法,以及了解DNN基本流程。 示例代碼: 訓練結果為: 繼續在測試集上評估模型。 運行結果為: 為了了解模型預測錯誤原因,可查看預測錯誤的圖片。 運行結果為: ...