9.1代价函数 （1）假设神经网络的训练样本有m个，每一个包含一组输入x和一组输出信号y，L表示神经网络的层数，Sl表示每一层的神经元个数，SL代表最后一层中处理单元的个数。 则代价函数为（同样不对θ0正则化）： 9.2反向传播算法 前向传播算法： 用δ表示误差，则δ（4）=a(4)-y 前一层的误 ...
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2018-07-02 20:22:50
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介绍 BP神经网络属于多层前向神经网络，BP网络是前向网络的核心部分，也是整个人工神经网络体系的精华，广泛应用于分类识别、逼近、回归、压缩等领域。 BP神经网络采用误差反向传播（Error Back Propagtion,BP)的学习算法。一个包含2层隐层的BP神经网络的拓扑结构如下图所示： BP神 ...
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2018-06-30 20:23:16
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Linear Regression with PyTorch Problem Description 初始化一组数据 $(x,y)$，使其满足这样的线性关系 $y = w x + b$ 。然后基于反向传播法，用均方误差（mean squared error）去拟合这组数据。 Notice 这一行代码 ...
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2018-06-11 00:35:03
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#coding:utf-8 #设损失函数 loss=(w+1)^2,令w初值是常数10.反向传播就是求最优w，即求最小loss对应的w值 #使用指数衰减学习率，在迭代初期得到较高的下降速度，可以在较小的训练轮数下取得更有效收敛度 import tensorflow as tf LEARNING_RA... ...
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2018-06-04 22:34:45
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TensorFlow TensorFlow 是相对高阶的机器学习库，用户可以方便地用它设计神经网络结构，而不必为了追求高效率的实现亲自写 C++或 CUDA 代码。它和 Theano 一样都支持自动求导，用户不需要再通过反向传播求解梯度。其核心代码和 Caffe 一样是用 C++编写的，使用 C++ ...
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2018-05-31 19:28:24
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上面是一个简单的回归算法，下面是一个简单的二分值分类算法。从两个正态分布(N(-1,1)和N(3,1))生成100个数。所有从正态分布N(-1,1)生成的数据目标0；从正态分布N(3,1)生成的数据标为目标类1，模型算法通过sigmoid函数将这些生成的数据转换成目标类数据。换句话讲，模型算法是si ...
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2018-05-29 21:13:03
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1 正向传播 1.1 浅层神经网络 为简单起见，先给出如下所示的简单神经网络： 该网络只有一个隐藏层，隐藏层里有四个单元，并且只输入一个样本，该样本表示成一个三维向量，分别为为$x_1$，$x_2$和$x_3$。网络的输出为一个标量，用$\hat{y}$表示。考虑该神经网络解决的问题是一个二分类的问 ...
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2018-05-25 00:27:03
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BP神经网络是一种按照误差逆向传播算法训练的多层前馈神经网络，是目前应用最广泛的神经网络。BP神经网络误差反向传播神经网络：置各权和阈值的初始化给定P个训练样本Xp(p=1,2,...,p)和对应的理想输出Dp(p=1,2,...p)信息前向传递：计算网络各层的输出4.误差反向传播5.修改权和阈值6.重复2~5步，直至P个样本都训练一边7.判断是否满足精度要求。若满足，则停止训练，否则重复第2步。
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2018-05-17 23:19:41
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CNN从90年代的LeNet开始，21世纪初沉寂了10年，直到12年AlexNet开始又再焕发第二春，从ZF Net到VGG，GoogLeNet再到ResNet和最近的DenseNet，网络越来越深，架构越来越复杂，解决反向传播时梯度消失的方法也越来越巧妙。 1、LeNet（1998） 闪光点：定义 ...
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2018-05-16 11:04:44
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1、参数共享的道理 如果在图像某些地方探测到一个水平的边界是很重要的，那么在其他一些地方也会同样是有用的，这是因为图像结构具有平移不变性。所以在卷积层的输出数据体的55x55个不同位置中，就没有必要重新学习去探测一个水平边界了。 在反向传播的时候，都要计算每个神经元对它的权重的梯度，但是需要把同一个 ...
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2018-05-14 11:49:20
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