-1 深度学习基础

<深度学习基础> 卷积神经网络,循环神经网络,LSTM与GRU,梯度消失与梯度爆炸,激活函数,防止过拟合的方法,dropout,batch normalization,各类经典的网络结构,各类优化方法 1.卷积神经网络工作原理的直观解释 https://www.zhihu.com/question/39022858 简单来说,在一定意义上,训练CNN就是在训练每一个卷积层的滤波器.让这些滤波器组对特定的模式有高的激活能力,以达到CNN网络的分类/检测等目的. 2.卷积神经网络的复杂度分析 ht

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原文链接 神经网络基础 1)神经元(Neuron)--就像形成我们大脑基本元素的神经元一样,神经元形成神经网络的基本结构.想象一下,当我们得到新信息时我们该怎么做.当我们获取信息时,我们一般会处理它,然后生成一个输出.类似地,在神经网络的情况下,神经元接收输入,处理它并产生输出,而这个输出被发送到其他神经元用于进一步处理,或者作为最终输出进行输出.  2)权重(Weights)--当输入进入神经元时,它会乘以一个权重.例如,如果一个神经元有两个输入,则每个输入将具有分配给它的一个关联权重.我们随

tensorflow集成和实现了各种机器学习基础的算法,可以直接调用. 监督学习 1)决策树(Decision Tree) 决策树是一种树形结构,为人们提供决策依据,决策树可以用来回答yes和no问题,它通过树形结构将各种情况组合都表示出来,每个分支表示一次选择(选择yes还是no),直到所有选择都进行完毕,最终给出正确答案. 决策树(decision tree)是一个树结构(可以是二叉树或非二叉树).在实际构造决策树时,通常要进行剪枝,这时为了处理由于数据中的噪声和离群点导致的过分拟合问题.剪

IDH_1000=1.1 课程介绍 & 机器学习介绍.html ; Evernote ExportIDH_1001=1.2 深度学习(Deep Learning)介绍.html ; Evernote ExportIDH_1002=2 基本概念 (Basic Concepts).html ; Evernote ExportIDH_1003=3.1 决策树(decision tree)算法.html ; Evernote ExportIDH_1004=3.2 决策树(decision tree)应用

在深度学习过程中,会经常看见各成熟网络模型在ImageNet上的Top-1准确率和Top-5准确率的介绍,如下图所示: 那Top-1 Accuracy和Top-5 Accuracy是指什么呢?区别在哪呢?我们知道ImageNet有大概1000个分类,而模型预测某张图片时,会给出1000个按概率从高到低的类别排名, 所谓的Top-1 Accuracy是指排名第一的类别与实际结果相符的准确率, 而Top-5 Accuracy是指排名前五的类别包含实际结果的准确率. 下面的代码可更为直观地说明其中的区

深层网络需要一个优良的权重初始化方案,目的是降低发生梯度爆炸和梯度消失的风险.先解释下梯度爆炸和梯度消失的原因,假设我们有如下前向传播路径: a1 = w1x + b1 z1 = σ(a1) a2 = w2z1 + b2 z2 = σ(a2) ... an = wnzn-1 + bn zn = σ(an) 简化起见,令所有的b都为0,那么可得: zn =  σ(wnσ(Wn-1σ(...σ(w1x))), 若进一步简化,令z = σ(a) = a,那么可得: zn = wn * Wn-1 * W

BP算法: 1.是一种有监督学习算法,常被用来训练多层感知机.  2.要求每个人工神经元(即节点)所使用的激励函数必须可微. (激励函数:单个神经元的输入与输出之间的函数关系叫做激励函数.) (假如不使用激励函数,神经网络中的每层都只是做简单的线性变换,多层输入叠加后也还是线性变换.因为线性模型的表达能力不够,激励函数可以引入非线性因素) 下面两幅图分别为:无激励函数的神经网络和激励函数的神经网络 如图所示,加入非线性激活函数后的差异:上图为用线性组合逼近平滑曲线来分割平面,下图为使用平滑的曲线

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