重點在對CNN的理解后, 理解對卷積層的的 梯度(導數) 推演. 回顧 CNN 首先是對神經網絡, 前向, 后向的基本認識. 神經網絡初步認識來看, 跟傳統的 ML 理論的區別在於, 它更像一個經驗的過程, 即debug. 它將一個樣本輸入(向量) 的每個分量, 進行一些 奇怪 的線性處理 ...
Neural Networks Tricks of the Trade. nd 這本書是收錄了 年在NN上面的一些技巧 原理 算法性文章,對於初學者或者是正在學習NN的來說是很受用的。全書一共有 篇論文,本書期望里面的文章隨着時間能成為經典,不過正如bengio 超級大神 說的 the wisdom distilledhere should be taken as a guideline, to ...
2015-09-10 16:36 0 1991 推薦指數:
重點在對CNN的理解后, 理解對卷積層的的 梯度(導數) 推演. 回顧 CNN 首先是對神經網絡, 前向, 后向的基本認識. 神經網絡初步認識來看, 跟傳統的 ML 理論的區別在於, 它更像一個經驗的過程, 即debug. 它將一個樣本輸入(向量) 的每個分量, 進行一些 奇怪 的線性處理 ...
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 ...
傳統BP vs CNN 存在2個問題 傳統BP網絡存在的問題: 權值太多,計算量太大 權值太多,需要大量樣本進行訓練 傳統的BP來處理圖像問題的話因為計算權值太多太大。 網絡的建立要根據數據的大小來建立。 求解權值得過程類似於求解方程組的過程,有1億個權值要多少個 ...
sigmoid函數 神經網絡激活函數是sigmoid函數。 定義為: sigmoid函數是一個非線性函數,值域是(0,1)。函數圖像如下圖所示: sigmoid導數: 可以看得出 ...
轉自: http://weibo.com/p/1001603816330729006673 說明:這個翻譯應該是來自原文:http://yyue.blogspot.hk/2015/01/a-bri ...
說到神經網絡,大家看到這個圖應該不陌生: 這是典型的三層神經網絡的基本構成,Layer L1是輸入層,Layer L2是隱含層,Layer L3是隱含層,我們現在手里有一堆數據{x ...
1.介紹 人工神經網絡(Artificial Neural Network,ANN)簡稱神經網絡(NN),是在現代生物學研究人腦組織所取得成果的基礎上提出來的。人工神經網絡是大腦生物 ...
BP算法(Back Propagation),即反向傳播算法,是一種與最優化方法(如梯度下降法)結合使用的,用來訓練人工神經網絡的常見方法。BP算法會計算網絡中所有權重的損失函數的梯度,這個梯度會反饋給最優化方法,用來更新權值以最小化損失函數。它的學習過程由信號的正向傳播(求損失 ...