神经网络和深度学习 - 一些公式

以下为在Coursera上吴恩达老师的DeepLearning.ai课程项目中,第一部分<神经网络和深度学习>第二周课程部分关键点的笔记.笔记并不包含全部小视频课程的记录,如需学习笔记中舍弃的内容请至 Coursera 或者 网易云课堂.同时在阅读以下笔记之前,强烈建议先学习吴恩达老师的视频课程. 1. 二分类问题 对于二分类问题,大牛给出了一个小的Notation. 样本:  ,训练样本包含  个: 其中  ,表示样本 包含 个特征:  ,目标值属于0.1分类: 训练数据:  输入神经网络时

转自:http://blog.csdn.net/qiao1245/article/details/50932519 谈到神经网络,就不得不提到最近非常火的深度学习.那么什么是深度学习?它与神经网络的关系是什么?深度学习的基本原理和常用算法是什么?我将在这篇中详细解答. 什么是深度学习 深度学习来源于人工神经网络,它的思想是组合低层次的特征从而构建出更加抽象的深层次特征.深度学习的概念由Hinton等人于2006年提出, 它是一个新的机器学习领域,通过更"深"层次的训练,它可以更加良好的

随着AlphaGo与李世石大战的落幕,人工智能成为话题焦点.AlphaGo背后的工作原理"深度学习"也跳入大众的视野.什么是深度学习,什么是神经网络,为何一段程序在精密的围棋大赛中可以大获全胜?人工智终将会取代人类智慧吗? <神经网络与深度学习>是一本介绍神经网络和深度学习算法基本原理及相关实例的书籍,它不是教科书,作者已尽量把公式减少到最少,以适应绝大部分人的阅读基础和知识储备.<神经网络与深度学习>涵盖了神经网络的研究历史.基础原理.深度学习中的自编码器.深

深度|神经网络和深度学习简史(第一部分):从感知机到BP算法 2016-01-23 机器之心 来自Andrey Kurenkov 作者:Andrey Kurenkov 机器之心编译出品 参与:chenxiaoqing.范娜Fiona.杨超.微胖.汪汪.赵巍 导读:这是<神经网络和深度学习简史>第一部分.这一部分,我们会介绍1958年感知机神经网络的诞生,70年代人工智能寒冬以及1986年BP算法让神经网络再度流行起来. 深度学习掀起海啸 如今,深度学习浪潮拍打计算机语言的海岸已有好几年,但是,

1. 简介 神经网络和深度学习是由Michael Nielsen所写,其特色是:兼顾理论和实战,是一本供初学者深入理解Deep Learning的好书. 2. 感知器与sigmoid神经元 2.1 感知器(Perceptrons) 感知器工作原理:接收一系列二进制输入,经过特定的规则计算之后,输出一个简单的二进制. 计算规则:通过引入权重(weights)表示每个输入对于输出的重要性,则有 记w?x=∑jwjxj,b=-threshold,则有 其w是权重,b是偏差. 2.2 Sigmoid神经

数据分析, 就是对数据进行分析, 得出一些结论性的内容, 用于决策. 分析什么哪? 根据分析现状. 分析原因. 预测未来. 分析现状和分析原因, 需要结合业务才能解释清楚. 用到的技术比较简单, 最简单的数据分析工具就是 Excel. 预测未来指的是分析未来一段时间的销售额之类的. 在预测未来方面, 一般用到数据挖掘的技术了. 数据挖掘, 从字面意思上看, 是从数据中挖掘出有价值的信息. 比如, 超市通过对一段时间的客户消费记录能发现, 哪些物品经常被顾客一起购买. 那么, 就可以把这些物品摆放

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资源链接:https://pan.baidu.com/s/1-v89VftxGHdzd4WAp2n6xQ<神经网络与深度学习(美)Michael Nielsen 著>中文版PDF+英文版PDF+源代码以及<神经网络与深度学习 >(吴岸城版)中文版PDF,206页,带书签目录:英文版PDF,292页,带书签目录:配套源代码.经典书籍,讲解详细.神经网络和深度学习给出了在图像识别.语义识别和NLP领域中很多问题的最好解决方案.本书将会教你在神经网络和深度学习背后的众多核心概念.两本中文

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