??????????? ??????????? ??????????? ??????????????? 相信每位刚接触神经网络的时候都会先碰到BP算法的问题，如何形象快速地理解BP神经网络就是我们学习的高级乐趣了（画外音：乐趣？你在跟我谈乐趣？）本篇博文就是要简单粗暴地帮助各位童鞋快速入门采取BP算法的神经网络。BP神经网络是怎样的一种定义？看这句话：一种按“误差逆传播算法训练”的多层前馈网络。 BP的思想就是：利用输出后的误差来估计输出层前一...
??????????? ??????????? ??????????? ??????????????? 1 反向传播算法和BP网络简介 误差反向传播算法简称反向传播算法（即BP算法）。使用反向传播算法的多层感知器又称为BP神经网络。BP算法是一个迭代算法，它的基本思想为：（1）先计算每一层的状态和激活值，直到最后一层（即信号是前向传播的）；（2）计算每一层的误差，误差的计算过程是从最后一层向前推进的（这就是反向传播算法名字的由来）；（3）更新参数（目标是误差变小...
??????????? ??????????? ??????????? ??????????????? 相信每位刚接触神经网络的时候都会先碰到BP算法的问题，如何形象快速地理解BP神经网络就是我们学习的高级乐趣了（画外音：乐趣？你在跟我谈乐趣？）本篇博文就是要简单粗暴地帮助各位童鞋快速入门采取BP算法的神经网络。BP神经网络是怎样的一种定义？看这句话：一种按“误差逆传播算法训练”的多层前馈网络。 BP的思想就是：利用输出后的误差来估计输出层前一...
???????????????????????????????????? 1 反向传播算法和BP网络简介 误差反向传播算法简称反向传播算法（即BP算法）。使用反向传播算法的多层感知器又称为BP神经网络。BP算法是一个迭代算法，它的基本思想为：（1）先计算每一层的状态和激活值，直到最后一层（即信号是前向传播的）；（2）计算每一层的误差，误差的计算过程是从最后一层向前推进的（这就是反向传播算法名字的由来）；（3）更新参数（目标是误差变小）。迭代前面两个...
??????????????????????????? 1 什么是神经网络1.1 基本结构注意，w1对两个输出的误差都有影响 通过以上过程可以更新所有权重，就可以再次迭代更新了，直到满足条件。??????????? ???????????
bp神经网络 先来了解一下什么是神经网络一个神经网络包含：输入层（输入特征个数）、隐藏层（个数不限制）、输出层（类别）、权重（重要程度）、偏执/阈值（有偏执率）其中还要加上偏执，sgn是激活函数，它是为了防止结果值太大，把结果缩小到一定的范围内。这样得到的结果可能还不太准确，和真实值会有误差，于是我们用最小误差值倒推w，这个思想叫训练也叫bp神经网络BP（Back Propagation）网络是1986年由Rumelhart和McCelland为...
循环神经网络（RNN）模型与前向反向传播算法,LSTM模型笔记输出和模型间有反馈的神经网络：循环神经网络（Recurrent Neural Networks），广泛用于自然语言处理中的语音识别、手写识别以及机器翻译等领域。特点：1.隐藏状态h由输入x和前一隐藏状态hi-1共同决定。2.模型的线性关系参数U、W、V矩阵在整个RNN网络中共享，从而体现了RNN模型的循环反馈思想。在语音识别、手写识别以及机器翻译等领域实际应用比较广泛的是基于RNN模型的LST...
上一篇 ※※※※※※※※ 【回到目录】 ※※※※※※※※ 下一篇10.1 代价函数 首先引入一些便于稍后讨论的新标记方法： 假设神经网络的训练样本有
在该 Lab 中，我们将实现梯度下降算法的基本函数，以便在小数据集中查找数据边界。 首先，我们将从一些函数开始，帮助我们绘制和可视化数据。import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import pandas as pd#Some helper functions for plotting and drawing linesdef plot_points(X, y):admitted = X[np.argwhere(y==1)]rejected = X[np.argwhere(y==0)]plt.scatter([s[0][0] for s in rejected], [s[0][1] for s in re...
1.算法描述 最近在做AutoEncoder的一些探索，看到2016年的一篇论文，虽然不是最新的，但是思路和方法值得学习。论文原文链接 http://proceedings.mlr.press/v48/xieb16.pdf，论文有感于t-SNE算法的t-分布，先假设初始化K个聚类中心，然后数据距离中心的距离满足t-分布，可以用下面的公式表示: 其中 i表示第i样本,j表示第j个聚类中心, z表示原始特征分布经过Encoder之后的表征空间。 $q_{ij}$可以解释为样本i属于聚类j的概率，...
看了一段时间吴恩达老师的深度学习微课程，收获较大，这阶段做个总结。 算法开发包含算法框架开发、网络结构开发及改进、算法应用优化及模型训练、网络模型压缩这几个方向。今天主要总结下网络结构开发及改进方面相关的。 模型开发一般包含3方面工作，新网络结构提出、现有网络功能单元增加、现有网络的局部算法优化： 解决某一类问题的新的网络结构提出 新的算法模型的开发一般为了解决几个问题： 提升某一类问题的精度和准确度 减...
此算法的实现基于下面理论那里的西瓜书伪代码，读数据部分直接用了大神的一段代码，源地址https://blog.csdn.net/qdbszsj/article/details/79110888 同时给出一些理论：https://blog.csdn.net/aaalswaaa1/article/details/83046813import pandas as pd import numpy as np import random import math# 激活函数 def sigmoid(X, d):if d == 1:for i in range(len(X)):X[i] = 1 / (1 + math.exp(-X[i]))else:for i in range(len(X)):...
??????????????????????? ??????????????????????? ??????????????????????? ??????????????? 相信每位刚接触神经网络的时候都会先碰到BP算法的问题，如何形象快速地理解BP神经网络就是我们学习的高级乐趣了（画外音：乐趣？你在跟我谈乐趣？）本篇博文就是要简单粗暴地帮助各位童鞋快速入门采取BP算法的神经网络。BP神经网络是怎样的一种定义？看这句话：一种按“误差逆传播算法训练”的多层前馈网络。 BP的思想就...
数据结构与算法中的图 1. 图的定义及术语无向图有向图完全图稀疏图密集图顶点的度入度出度 子图路径回路网络 2. 图的存储结构相邻矩阵有向图的相邻矩阵无向图的相邻矩阵 邻接表无向图的邻接表表示带权图的邻接表表示有向图的邻接表（出边表）有向图的逆邻接表（入边表） 十字链表 3. 图的遍历深度优先遍历（depth-first search）广度优先遍历（breadth-first search） 4. 最短路径单源最短路径(single-source shortest paths)迪杰斯...
典型的卷积神经网络，开始阶段都是卷积层以及池化层的相互交替使用，之后采用全连接层将卷积和池化后的结果特征全部提取进行概率计算处理。 在具体的误差反馈和权重更新的处理上，不论是全连接层的更新还是卷积层的更新，使用的都是经典的反馈神经网络算法，这种方法较原本较为复杂的、要考虑长期的链式法则转化为只需要考虑前后节点输入和输出误差对权重的影响，使得当神经网络深度加大时能够利用计算机计算，以及卷积核在计算过程...