为何实现一个BP神经网络？ “What I cannot create, I do not understand” — Richard Feynman, February 1988 实现一个BP神经网络的7个步骤 选择神经网络 结构 随机 初始化权重 实现 前向传播 实现 成本函数 $J(\Thet
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2016-03-06 20:56:53
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其实一开始要讲这部分内容，我是拒绝的，原因是我觉得有一种写高数课总结的感觉。而一般直观上理解反向传播算法就是求导的一个链式法则而已。但是偏偏理解这部分和其中的细节对于神经网络的设计和调整优化又是有用的...
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2016-01-16 19:32:27
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在上一篇中，我们看到了神经网络是怎样使用梯度下降算法来学习它们的权值和偏置。然而，我们还有一些没有解释：我们没有讨论怎样计算损失函数的梯度。本篇中将解释著名的BP算法，它是一个快速计算梯度的算法。反向传播算法（Backpropagation algorithm,BP）是在1970s提出的，但是它的重...
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2015-12-06 17:44:00
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概要：直接上代码是最有效的学习方式。这篇教程通过由一段简短的 python 代码实现的非常简单的实例来讲解 BP 反向传播算法。代码如下：Python1234567891011X = np.array([ [0,0,1],[0,1,1],[1,0,1],[1,1,1] ])y = np.array(...
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2015-12-04 12:37:13
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出处： Michael Nielsen的《Neural Network and Deep Learning》，点击末尾“阅读原文”即可查看英文原文。本节译者：哈工大SCIR硕士生 李盛秋声明：如需转载请联系wechat_editors@ir.hit.edu.cn，未经授权不得转载。使用神经网络识别手...
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编程语言 时间：
2015-11-26 14:52:38
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出处： Michael Nielsen的《Neural Network and Deep Learning》，点击末尾“阅读原文”即可查看英文原文。本节译者：哈工大SCIR本科生 王宇轩声明：如需转载请联系wechat_editors@ir.hit.edu.cn，未经授权不得转载。使用神经网络识别手...
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2015-11-26 14:50:27
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准备 本文不是一篇引导读者入门的科普文。读者至少需要对人工神经网络有概念性的理解，并且熟悉偏导数。 这是一个简单的人工神经网络，分为输入层，隐藏层和输出层。输入层以原始数据 x 作为本层向下一层的输出，...
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2015-11-11 19:31:29
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神经网络
神经网络模型
前向传播
反向传播
Neural Networds Tips and Tricks
Gradient Check
Regularization
激活函数
sigmoid 函数
Tanh
Relu
稀疏编码
卷积神经网络
卷积
局部感知
权值共享
多通道卷积
卷积输出大小计算公式
池化pooling后的平移不变性
Dropout
Learning rate
AdaGrad
p...
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2015-11-06 18:07:24
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主要为第四周、第五周课程内容：神经网络 神经网络模型引入 模型表示 多分类 代价函数 反向传播算法 留意
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2015-10-14 18:04:35
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第0步：初始化一些参数和常数第1步：利用训练样本集训练第一个稀疏编码器第2步：利用训练样本集训练第二个稀疏编码器第3步：利用第二个稀疏编码器提取到的特征训练softmax回归模型第4步：利用误差反向传播进行微调第5步：利用测试样本集对得到的分类器进行精度测试
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2015-08-31 21:21:45
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