1 引言 機器學習(Machine Learning)有很多經典的算法,其中基於深度神經網絡的深度學習算法目前最受追捧,主要是因為其因為擊敗李世石的阿爾法狗所用到的算法實際上就是基於神經網絡的深度學習算法。本文先介紹基本的神經元,然后簡單的感知機,擴展到多層神經網絡,多層前饋 ...
. 概述 前面我們已經介紹了最早的神經網絡:感知機。感知機一個非常致命的缺點是由於它的線性結構,其只能做線性預測 甚至無法解決回歸問題 ,這也是其在當時廣為詬病的一個點。 雖然感知機無法解決非線性問題,但是其給非線性問題的解決提供了一個思路。感知機的局限來自於其線性結構,如果我們能夠給其加入非線性結構,比如先給輸入做一個非線性變換,這樣其就能擬合非線性問題。那么這就是我們這次要講的前向神經網絡。 ...
2016-12-15 16:34 0 1393 推薦指數:
1 引言 機器學習(Machine Learning)有很多經典的算法,其中基於深度神經網絡的深度學習算法目前最受追捧,主要是因為其因為擊敗李世石的阿爾法狗所用到的算法實際上就是基於神經網絡的深度學習算法。本文先介紹基本的神經元,然后簡單的感知機,擴展到多層神經網絡,多層前饋 ...
一、激活函數 激活函數也稱為響應函數,用於處理神經元的輸出,理想的激活函數如階躍函數,Sigmoid函數也常常作為激活函數使用。 在階躍函數中,1表示神經元處於興奮狀態,0表示神經元處於抑制狀態。 二、感知機 感知機是兩層神經元組成的神經網絡,感知機的權重調整方式如下所示 ...
(一)卷積神經網絡 卷積神經網絡最早是由Lecun在1998年提出的。 卷積神經網絡通暢使用的三個基本概念為: 1.局部視覺域; 2.權值共享; 3.池化操作。 在卷積神經網絡中,局部接受域表明輸入圖像與隱藏神經元的連接方式。在圖像處理操作中采用局部視覺域的原因是:圖像中的像素並不是 ...
深度學習其實就是有更多隱層的神經網絡,可以學習到更復雜的特征。得益於數據量的急劇增多和計算能力的提升,神經網絡重新得到了人們的關注。 1. 符號說明 2. 激活函數 為什么神經網絡需要激活函數呢?如果沒有激活函數,可以推導出神經網絡的輸出y是關於輸入x的線性組合 ...
of Toronto,拜師Hinton。 統計語言模型與序列學習 1.1 基於頻數統計的語言模型 NLP ...
當下深度學習技術已經運用到很多領域和任務中,筆者也是一個初學者,主要研究方向是自然語言處理,接觸時間大概一年左右,也不算深入,在這里寫下一些讀書筆記吧,和大家一起學習。鑒於筆者水平有限,難免有些不正確的地方,還望看到的朋友不吝賜教。 我個人在學習中,應用深度學習技術到自然語言處理任務中 ...
這一章可能是Andrew Ng講得最不清楚的一章,為什么這么說呢?這一章主要講后向傳播(Backpropagration, BP)算法,Ng花了一大半的時間在講如何計算誤差項$\delta$,如何計算 ...
動機(Motivation) 對於非線性分類問題,如果用多元線性回歸進行分類,需要構造許多高次項,導致特征特多學習參數過多,從而復雜度太高。 神經網絡(Neural Network) 一個簡單的神經網絡如下圖所示,每一個圓圈表示一個神經元,每個神經元接收上一層神經元的輸出作為其輸入 ...