最近一个月项目好忙，终于挤出时间把这篇 BP 算法基本思想写完了，公式的推导放到下一篇讲吧。 一、神经网络的代价函数 神经网络可以看做是复杂逻辑回归的组合，因此与其类似，我们训练神经网络也要定义代价函数，之后再使用梯度下降法来最小化代价函数，以此来训练最优的权重矩阵。 1.1 从逻辑回归出发 我们从 ...
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2020-06-20 00:46:05
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(一)、什么是Adam算法?Adam（Adaptive momentum）是一种自适应动量的随机优化方法（A method for stochastic optimization），经常作为深度学习中的优化器算法。 (二)、Adam算法如何实现？ ? ...
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2020-06-19 21:04:55
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神经网络 BPNN 感知机 神经网络入门 反向传播 tensorflow tf基础 控制依赖项 变量命名域和tensorboard 一元线性回归 模型持久化 交叉熵 global_steps的使用 手写数据集实现 CNN 激活函数 CNN过拟合 手写数据集CNN模型 权重初始化-CNN 批归一化 自 ...
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2020-06-18 17:49:05
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作者|Renu Khandelwal 编译|VK 来源|Medium 什么是梯度下降? 梯度下降法是一种减少成本函数的迭代机器学习优化算法，使我们的模型能够做出准确的预测。 成本函数(C)或损失函数度量模型的实际输出和预测输出之间的差异。成本函数是一个凸函数。 为什么我们需要梯度下降? 在神经网络中 ...
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2020-06-17 19:53:07
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目录 word2vec 简介 CBOW与Skip-Gram模型 优化方法 优点 word2vec API讲解 三个最常见的应用 一句话简述：2013年Google发明，使用跳字节模型（skip-gram）或连续词袋模型（continuous bag of words ，CBOW）训练词向量（初始位o... ...
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2020-06-16 20:35:06
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一、编码 梯度线圈 用两个电流方向相反的线圈，得到中间线性变化的磁场————梯度场。 在腔体中使用三对梯度线圈，得到$G_x,G_y,G_z$三个方向上的梯度场。在z方向选层，然后在xOy平面进行频率编码与相位编码。 选层(z方向) 根据B1场频率不同（比如64-65MHz），激发的就是中间1.5T ...
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2020-06-15 00:02:29
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5.1 Cross-Entropy Cost 上节实现了一个简单的神经网络所需要的所有function，包括梯度下降算法，BP算法等，利用python实现最简单的神经网络。从本节课开始介绍另外一种cost function。 我们理想情况是让神经网络学习更快。 假设简单模型：只有一个输入、一个神经元 ...
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2020-06-13 23:19:15
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本文摘自张贤达的《矩阵分析与应用》第四章第5节 ...
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2020-06-13 19:21:55
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方向导数是单侧的右极限 可微==>方向导数一定存在 方向余弦，x的方向余弦，x/根号 x^2 + y^2 + z^2 梯度 ...
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2020-06-13 15:46:11
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前文传送门： 「Python 图像处理 OpenCV （1）：入门」 「Python 图像处理 OpenCV （2）：像素处理与 Numpy 操作以及 Matplotlib 显示图像」 「Python 图像处理 OpenCV （3）：图像属性、图像感兴趣 ROI 区域及通道处理」 「Python 图 ...
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2020-06-13 12:46:26
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