ufldl讲义十五：从自我学习到深层网络

关键词：

深度学习——深层神经网络

...   a[L]=yhat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，先从学习眼睛、鼻子再到大一点的脸的轮廓）2）电路理论：为了达到同样的效果，层数少的... 查看详情

ufldl教程笔记及练习答案三（softmax回归与自我学习***）

1：softmax回归当p(y|x,theta)满足多项式分布，通过GLM对其进行建模就能得到htheta(x)关于theta的函数，将其称为softmax回归。教程中已经给了cost及gradient的求法。须要注意的是一般用最优化方法求解參数theta的时候，採用的是贝叶斯学... 查看详情

深度学习核心技术精讲100篇（六十五）-万字长文从relu到gelu通讲神经网络激活函数

前言在计算每一层的激活值时，我们要用到激活函数，之后才能确定这些激活值究竟是多少。根据每一层前面的激活、权重和偏置，我们要为下一层的每个激活计算一个值。但在将该值发送给下一层之前，我们要使用一个激活函... 查看详情

深度学习核心技术精讲100篇（六十五）-万字长文从relu到gelu通讲神经网络激活函数

前言在计算每一层的激活值时，我们要用到激活函数，之后才能确定这些激活值究竟是多少。根据每一层前面的激活、权重和偏置，我们要为下一层的每个激活计算一个值。但在将该值发送给下一层之前，我们要使用一个激活函... 查看详情

第十五周学习进度

周数/细项第十二周第十三周第十四周第十五周所花时间(包括上课)4+4+5+5+3=214+8=124+8=124+10=14代码量（行）约2000行约1000行约1000行约1200行博客量(篇)4263了解到的知识点学习了SSM框架整合，且写了一个自己的SSM框架案例学习了安卓中C... 查看详情

ufldl学习笔记与编程作业：linearregression（线性回归）

ufldl学习笔记与编程作业：LinearRegression（线性回归）ufldl出了新教程，感觉比之前的好。从基础讲起。系统清晰，又有编程实践。在deeplearning高质量群里面听一些前辈说。不必深究其它机器学习的算法。能够直接来学dl。于是近... 查看详情

ufldl学习笔记与编程作业：softmaxregression(vectorization加速)

ufldl学习笔记与编程作业：SoftmaxRegression(vectorization加速)ufldl出了新教程，感觉比之前的好。从基础讲起。系统清晰，又有编程实践。在deeplearning高质量群里面听一些前辈说，不必深究其它机器学习的算法，能够直接来学dl。于是... 查看详情

[机器学习]ufldl笔记-pcaandwhitening

前言　　　　[机器学习]UFLDL笔记系列是以我学习UFLDLTutorial（AndrewNg老师主讲）时的笔记资料加以整理推出的。内容以无监督特征学习和深度学习为主，同时也参考了大量网上的相关资料。　　　　撰写本文的原因是... 查看详情

[机器学习]ufldl笔记-convolutionalneuralnetwork-矩阵运算

前言　　卷积神经网络的核心操作就是各种矩阵运算，在前向传播和反向传播中的各种形式的矩阵运算构成了CNN的计算体系，本文将在卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork）的背景下对相关的矩阵运算进行梳理ÿ... 查看详情

第一门课：神经网络和深度学习（第四周）——深层神经网络

...向传播和反向传播6.搭建神经网络块7.参数vs.超参数8.深度学习和大脑的关联性1.深层神经网络  深层神经网络其实就是包含更多的隐藏层神经网络。  如下图所示，分别列举了逻辑回归、1个隐藏层的神经网络、2个隐藏层... 查看详情

[机器学习]ufldl笔记-autoencodersandsparsity

前言　　[机器学习]UFLDL笔记系列是以我学习UFLDLTutorial（AndrewNg老师主讲）时的笔记资料加以整理推出的，内容以无监督特征学习和深度学习为主，同时也参考了大量网上的相关资料。　　本文的理论部分主要整理... 查看详情

[机器学习]ufldl笔记-convolutionalneuralnetwork-全连接局部连接卷积与池化

前言　　本文是我在学习卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork）时的笔记，主要参考资料是AndrewNg老师在UFLDLTutorial中的相关章节。关于CNN的笔记在网络上很多了，本文不再详述各种细节，只对其中容易混淆和难... 查看详情

简单的自我介绍

　　本人从2016年7月接触软件开发，起初学习的是安卓开发，后来在2017年初，转战到前端开发，学习的主要渠道就是网络，例如有慕课网，极客学院，菜鸟教程，黑马程序员等等公开的学习资料，除此之外还会通过中国大学来学... 查看详情

深层网络结构嵌入

...网络结构特征通常是非线性且高维的。因此，如何去描述学习这种高维非线性的特征是非常具有挑战性的。（2）结构保持，为了能够将结果应用到一些具体的网络分析任务中，网络嵌入方法需要能够将网络结构较好的保存下来... 查看详情

从专访deepid发明者孙祎：关于深度学习与人脸算法的深层思考总结

...心得，人脸识别应用的现状、难点与未来，深度学习的实践经验等问题。回到的很好。专访DeepID发明者孙祎：关于深度学习与人脸算法的深层思考发表于2015-11-1809:51|8283次阅读|来源CSDN|17条评论|作者周建丁CNN卷积神经... 查看详情

[机器学习]ufldl笔记-convolutionalneuralnetwork-反向传播与梯度计算

前言　　本文是我在学习卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork）时的笔记，内容涉及CNN的反向传播、梯度计算等，主要解释了反向传播中Conv层（卷积层）和池化层（Pooling层）之间误差的传递过程和... 查看详情

[机器学习]ufldl笔记-autoencodersandsparsity

前言　　[机器学习]UFLDL笔记系列是以我学习UFLDLTutorial（AndrewNg老师主讲）时的笔记资料加以整理推出的，内容以无监督特征学习和深度学习为主，同时也参考了大量网上的相关资料。　　本文的理论部分主要整理... 查看详情

tensorflow（实战深度学习框架）----深层神经网络（第四章）

...; 神经网络的优化目标-----损失函数   深度学习：一类通过多层非线性变化对高复杂性数据建模算法的合集。（两个重要的特性：多层和非线性）   线性模型的最大特点：任意线性模型的组合仍然是线性... 查看详情