UFLDL讲义十五：从自我学习到深层网络
注：本讲义来源为NG教授的机器学习课程讲义，详见 http://deeplearning.stanford.edu/wiki/index.php ...
从自我学习到深层网络——建立你的第1个深度网络分类器
自我学习就是稀疏编码器串联一个Softmax分类器，上一节看到，训练400次，准确率为98.2% 在此基础上，我们可以搭建我们的第一个深度网络：栈式自编码（2层）+Softmax分类器 简单地说，我们把稀疏自编码器的输出作为更高一层稀疏自编码器的输入。 和自我学习很像，似乎就是新加了一层，但是其...
TFboys：使用Tensorflow搭建深层网络分类器
前言 根据官方文档整理而来的，主要是对Iris数据集进行分类。使用tf.contrib.learn.tf.contrib.learn快速搭建一个深层网络分类器， 步骤 导入csv数据 搭建网络分类器 训练网络 计算测试集正确率 对新样本进行分类 数据 Iris数据集包含150行数据，有三种不...
从自我学习到深层网络——建立你的第1个深度网络分类器
自我学习就是稀疏编码器串联一个Softmax分类器。上一节看到。训练400次。准确率为98.2% 在此基础上。我们能够搭建我们的第一个深度网络：栈式自编码（2层）+Softmax分类器 简单地说。我们把稀疏自编码器的输出作为更高一层稀疏自编码器的输入。 和自我学习非常像，似乎就是新加了一层，可...
从自我学习到深层网络——建立你的第1个深度网络分类器
自我学习就是稀疏编码器串联一个Softmax分类器，上一节看到，训练400次，准确率为98.2% 在此基础上，我们可以搭建我们的第一个深度网络：栈式自编码（2层）+Softmax分类器 简单地说，我们把稀疏自编码器的输出作为更高一层稀疏自编码器的输入。 和自我学习很像，似乎就是新加了一层，但是其...
改善深层神经网络
训练、验证、测试集 神经网络有多少层 每层含有多少隐藏单元 学习率 激活函数 实际上 应用型机器学习是一个高度迭代的过程 一开始我们需要设定好配置信息，并运行代码，得到这些配置信息运行的结果。根据输出结果重新完善自己的想法，改变策略。或者为了找到跟好的神经网络不断迭代更新自己的方案。...
深层神经网络——多层网络解决异或运算
异或（xor）是一个数学运算符。它应用于逻辑运算。异或的数学符号为“⊕”，计算机符号为“xor”。其运算法则为： a⊕b = (¬a ∧ b) ∨ (a ∧¬b) 如果a、b两个值不相同，则异或结果为1。如果a、b两个值相同，异或结果为0。 异或也叫半加运算，其运算法则相当于不带进位的二进制加法：二...
深层神经网络
本文来自于网易公开课 1 什么是深度神经网络？ 深度神经网络只不过是多隐层的神经网络，深度和浅层只不过是衡量隐层数的多少。在处理任何具体的问题时，预先准确的判断需要多深的神经网络很难，所以先试试看logistic回归是很合理的做法。试一下一层或者2层，在逐步验证。 符号约定 l ...
[3] TensorFlow 深层神经网络
深层神经网络简称为深度学习有两个非常重要的特性1. 多层2. 非线性 线性模型的局限性 :例如前面的神经网络有两层(不算输入层)，但是它和单层的神经网络井没有区别,任意线性模型的组合仍然还是线性模型,然而线性模型能够解决的问题是有限的 下面用TensorFlow Playground来演示 线性...
改善深层神经网络第二周-Optimization Methods
Optimization Methods Until now, you've always used Gradient Descent to update the parameters and minimize the cost. In this notebook, you...
深层神经网络过拟合优化
本文来自TOMORROW星辰博客。 原文：深层神经网络过拟合优化 ·过拟合(Overfitting) 深层神经网络模型的训练过程，就是寻找一个模型能够很好的拟合现有的数据（训练集），同时能够很好的预测未来的数据。 在训练过程中由于模型建立的不恰当，往往所训练得到的模型能够对训练集的数据非常好的...
深层神经网络
1.神经网络中的参数 假设神经网络共有L层，m为样本数量，n[l]代表网络中第l层的节点数，w[l]和b[l]为第l层的参数，X为输入，Y为输出。则各参数的维度为： w[l]：（n[l]，n[l-1]）;b[l] ：（n[l]，1）;X：（n[1]，m）;Y：（n[L]，m）;Z[l]，A[l]：...
[Tensorflow] 深层神经网络
1. 定义 *对深度学习的定义: 一类通过多层非线性变换对高复杂性数据建模算法的合集. 2. 激活函数实现去线性化 tensorflow提供了7种不同的非线性激活函数, 常见的有tf.nn.relu, tf.sigmoid, tf.tanh. 用户也可以自己定义激活函数.. 3....
深度学习——深层神经网络
1. 神经网络的符号表示 L = 4 层数为4 n[l]=5 第l层有5个神经元 n[0]=nx=3 输入层有3个特征值 a[l]第l层的激活函数 X=a[0] a[L]=y hat输出层 2. 为什么用深度来表示 1）大脑学习：从边缘的细节开始学习，一层层递进到大一点的范围（比如人脸识别，...
深层神经网络
1.Forward and backward propagation: Forward propagation for layer L: Z[L]=W[L]A[L-1]+b[L] A[L]=g[L](Z[L]) Backward propagation for layer L:...
Neural Networks and Deep Learning 课程笔记（第四周）深层神经网络（Deep Neural Networks）
1. 深层神经网络（Deep L-layer neural network ） 2. 前向传播和反向传播（Forward and backward propagation） 3. 总结 4. 深层网络中的前向传播（Forward propagation in a Deep Ne...
deeplearning.ai 神经网络和深度学习 week4 深层神经网络
1. 计算深度神经网络的时候，尽量向量化数据，不要用for循环。唯一用for循环的地方是依次在每一层做计算。 2. 最常用的检查代码是否有错的方法是检查算法中矩阵的维度。 正向传播： 对于单个样本，第i层网络 z[i] = W[i]a[i-1] + b[i]， ...
【中文】【吴恩达课后编程作业】Course 2 - 改善深层神经网络 - 第二周作业
【中文】【吴恩达课后编程作业】Course 2 - 改善深层神经网络 - 第二周作业 - 优化算法 上一篇： 【第2周测验- 优化算法】※※※※※ 【回到目录】※※※※※下一篇： 【待撰写】 声明 本文参考Kulbear 的【Optimization m...
deeplearning.ai学习笔记(3) —— 深层神经网络
本文转载自吴恩达《深度学习》系列课程笔记 深层神经网络（Deep L-layer neural network） 在过去的几年中，DLI（深度学习学院 deep learning institute）已经意识到有一些函数，只有非常深的神经网络能学会，而更浅的模型则办不到。尽管对于任何给定的问...
DeepLearing学习笔记-改善深层神经网络(第二周作业-优化方法)
0- 背景： 本文将介绍几种常用的优化方法，用以加快神经网络的学习速度 本文需要用到的库如下： import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltimport scipy.ioimport mathimport sklearnimport sk...