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神经网络与深度学习

学习资料：deeplearning.ai的《神经网络和深度学习》 一. 深层神经网络 1. 为什么需要深层神经网络 对于深层神经网络，神经网络前几层的特征比较简单，之后几层可以抽取出更复杂的特征。...当然神经网络不是越深越好，层次的深度和调参数一样，也是需要不断的尝试选择一个最适合的层次。 2. 神经网络中的参数及其维度 L代表层数，输入层为第0层(l=0)，一个n层神经网络有n-1层隐藏层。...(m*n)数组 与 (m*1)/(1*n)数组都可以进行+-*/。 运算时(m*1)/(1*n)自动扩充至(m*n) 同理： (1*m) 与 k也可以运算 注意：如果列数等于行数不可以进行运算！...唯一的特例：(1,n)与(n,1)之间可以运算，结果为(n,n)维向量 2....定义矩阵时的建议 shape: (n,) 与 (1,n) 区别： 例： (4,) [1,2,3,4] 一维数组 (1,4) [[1,2,3,4]] 二维数组 1.不要使用rank 1array

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深度学习与神经网络:BP神经网络

,误差的反向传播.BP网络的学习算法的本质其实就是把样本集合的输入输出问题变换为一个非线性优化的问题.其中分为三层的网络结构,包括输入层,隐藏层,输出层这样的三层.典型的一个网络模型的结构可以由下边的部分构成...梯度下降法,大学高数的知识,其实就是你更新权重的同时不能更新,而是按照梯度的方向更新才能够给更新权重,能够获得更多的收敛.公式如下: 这里有一个负梯度方向需要说明一下,因为你的学习速率是大于0的,对于误差...,与输出层类似,不再赘述.....图像的压缩系统其实无论采用什么样的具体的架构或者技术方法,基本的过程都是一致的,主要还是可以概述为编码,量化,解码这三个部分,流程图如下: 从理论上讲,编解码问题其实就可以归结为映射与优化的问题,从神经网络的方面来看无非就是实现了从输入到输出的一个非线性的映射关系...参考资料: 1:数字图像处理 贾永红 2:人工神经网络导论 蒋宗礼 3:机器学习 周志华

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    深度学习与神经网络基础入门学习

    关于神经网络与深度学习算法，以下SMDD会从最基础的概念讲起来，不会有复杂的公式和难以理解的东西 在了解基本之前我们先来看看几个基本的概念，虽说是高数基础，但很好理解 导数:一个平滑，连续的函数在某处的切线的斜率...这个不需要过多了解，你就把他当做派一样对待 定义一个函数exp(x)=e^x *以上基本数学常识会在后面模型优化的文章内用到* 首先了解我们接下来要学习的几个组成初步模型的几个部件 第一个就是神经元...softmax分类中小数可以看做是这个数据属于这类的概率），然后转换负责比较10（对应数字1-10）个类中哪个类的概率最大，那这个数据即属这类，随后根据类上所属标签输出识别结果 从感知机谈起 感知机算法可以说是神经网络算法的根本起源...0内，其余两点排外 很明显无论如何调整权重和偏置都无法用一条直线分开，此时我们就要用非线性函数的曲线将他们分开，被分割区域就叫做非线性空间，这就是单层感知机的缺陷所在 那我们现在已知感知机能够实现与或非这种简单的逻辑门我们能不能将他们进行组合来实现复合逻辑门呢...通过组合与门，与非，或门三种逻辑门可以实现异或门，恰好感知机可以多层叠加，我们把一个神经元看做一个节点，多层神经元，就叫做神经网络，这就是下节的内容

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    基础 | 深度学习与神经网络-介绍

    导读 深度学习 深度学习改变了搜索、广告等传统互联网业务，使更多产品以不同方式来帮助人们。AI的兴起犹如百年前电气的普及影响着各个行业。在AI的各个分支中，深度学习发展最快。...我们常用深度学习来指训练神经网络的过程，有时指的是特别大规模的神经网络训练。 样例 ? 通过线性回归对房价预测拟合一条直线，因为房屋价格永远不可能为负值，所以将直线进行弯曲，在0处结束。...当你实现一个神经网络之后，你需要输入x，就可以得到y，它可以自行计算训练集中样本数目及中间过程。在上图的神经网络中，你只需要输入对应的特征，神经网络会预测对应的价格。...只要给予足够多的(x,y)训练集，神经网络擅长计算x到y的精准映射函数。...THE END 本篇文章是小编学习吴恩达老师深度学习课程的一些笔记，同时也是我第一次写公众号文章，所以只写了一个介绍试试水，有批评指正欢迎提出，在写作方面我还是一只小白，感谢各位看到最后，小生有礼了。

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    深度学习与神经网络:AutoEncoder自编码

    今天让我们来看一下深度学习与神经网络里边的自编码. 其实自编码严格来说不能算作是深度学习的内容,我们在之前的机器学习算法中也了解到自编码,并且我们会通过一个简单的例子来去说说自编码的理解....当神经网络要输入大量的信息，比如高清图片的时候，输入的图像数量可以达到上千万，要神经网络直接从输入的数据量中进行学习，是一件非常费力不讨好的工作，因此我们就想，为什么不压缩一下呢？...提取出原图片中最具有代表性的信息，缩减输入中的信息量，然后在把缩减过后的信息放入到神经网络中学习，这样学习起来就变得轻松了，所以自编码就是能在这个时候发挥作用，现在我们假设从上图中的输入层中的信息A解压缩到隐含层中得到...，通常我们在使用自编码的时候通常只会使用自编码的前半部分，这个部分也叫作EnCode,编码器，编码器可以得到源数据的精髓,如下图所示: 然后我们只需要在创建一个小的神经网络模型再去学习这个精髓中的数据...，不仅可以减少神经网络的负担，并且同样可以达到一个很好的效果。

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    深度学习与TensorFlow:理解卷积神经网络

    在之前我们学习好搭建全连接神经网络后,今天让我们继续学习去搭建卷积神经网络,并且来使用mnist进行手写数字识别....图片与卷积核重合区域内相对应的每一个像素值乘卷积核内相对应点的权重，然后求和，再加上偏置后，最后得到输出图片中的一个像素值。 具体的计算过程如图中所示: ?...学习一个拥有超过 3 百万特征输入的分类器十分不便，并且容易出现过拟合 (over-fitting)。...经过第一层池化层，池化大小为 2*2，全零填充，步长为 2，由全零填充计算公 式：输出尺寸=输入尺寸/步长=28/2=14，池化层不改变深度，深度仍为 6。...根据 Lenet 神经网络的结构可得，Lenet 神经网络具有如下特点： ①卷积（Conv）、池化（ave-pooling）、非线性激活函数（sigmoid）相互交替； ②层与层之间稀疏连接，减少计算复杂度

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    深度学习与神经网络:单层感知机

    今天这个文章让我们一起来学习下感知机: 一个传统的单层感知机如上图所示,其实理解起来很简单,我们可以直接理解为输入节点接受信号之后直接传输到输出节点,然后得到结果y....并且于输出节点的t相结合,这样就可以得到方程式: y = 0.3X1+0.3X2+0.3X3+0.4 在我们给定训练数据集之后,第一次给定的权值基本不会是适合的,因此我们需要使用给定的训练数据集进行迭代学习...,规则如下: 给定的测试样例为(X,Y),而如今现在的模型输出为y,此时我们要对权值进行调整: 而这里边的η被称为学习率,这个学习率∈(0,1),并且很大程度上这个学习率是根据我们的经验得到的.如果我们选择的学习率过大...,容易造成权值计算的不稳定.如果选择的学习率太小,不能够充分体现出对于权值的修正,迭代次数太多.就跟我们显微镜对焦一样,左调调,右调调就会看的越来越清楚....所以从上述来看,本质上感知机只能够对输出层进行处理,学习能力是很有限的,泛化能力很差.我们不妨分析下:对于与,或,非这样的问题,如图所示: 是可以形成一个线性超平面,从而进行分类划分.

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    深度学习与TensorFlow:实现卷积神经网络

    在上一篇文章,我们介绍了CNN的一些基本概念和lenet神经网络的架构,今天这一篇文章我们就模仿lenet网络去微调,使其符合mnist数据集的要求,并且达到我们练手的目的....因为mnist的数据集的图片大小为28*28*1的灰度图片,而lenet神经网络是32*32*1的输入,因此我们将其微调,结构如下: ?...2:从 list 中依次取出矩阵的长宽及深度，并求三者的乘积，得到矩阵被拉长后的 长度。 3:将 pool2 转换为一个 batch 的向量再传入后续的全连接。...3:将转换后的 reshaped 向量与权重 fc1_w 做矩阵乘法运算，然后再加上偏置，最 后再使用 relu 进行激活。 五:实现第四层全连接层的前向传播过程： 1:初始化全连接层对应的变量。...2:将转换后的 reshaped 向量与权重 fc2_w 做矩阵乘法运算，然后再加上偏置。 3:返回输出值有，完成整个前向传播过程，从而实现对 Mnist 数据集的 10 分类。

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    深度学习与TensorFlow:实现卷积神经网络

    在上一篇文章,我们介绍了CNN的一些基本概念和lenet神经网络的架构,今天这一篇文章我们就模仿lenet网络去微调,使其符合mnist数据集的要求,并且达到我们练手的目的....2:从 list 中依次取出矩阵的长宽及深度，并求三者的乘积，得到矩阵被拉长后的 长度。 3:将 pool2 转换为一个 batch 的向量再传入后续的全连接。...3:将转换后的 reshaped 向量与权重 fc1_w 做矩阵乘法运算，然后再加上偏置，最 后再使用 relu 进行激活。 五:实现第四层全连接层的前向传播过程： 1:初始化全连接层对应的变量。...2:将转换后的 reshaped 向量与权重 fc2_w 做矩阵乘法运算，然后再加上偏置。 3:返回输出值有，完成整个前向传播过程，从而实现对 Mnist 数据集的 10 分类。...并且如果有兴趣的同学还可以根据这个模型结合之前的全连接神经网络的内容进行修改,比如加上自制输入集测试功能,加上自制训练集测试机进行训练等等,再或者实现彩色图像识别功能等等.

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    深度学习与神经网络:单层感知机

    今天这个文章让我们一起来学习下感知机: v2-0d6bba2431d1fbb6d8c2825d0367b89c_hd.jpg 一个传统的单层感知机如上图所示,其实理解起来很简单,我们可以直接理解为输入节点接受信号之后直接传输到输出节点...并且于输出节点的t相结合,这样就可以得到方程式: y = 0.3X1+0.3X2+0.3X3+0.4 在我们给定训练数据集之后,第一次给定的权值基本不会是适合的,因此我们需要使用给定的训练数据集进行迭代学习...规则如下: 给定的测试样例为(X,Y),而如今现在的模型输出为y,此时我们要对权值进行调整: v2-cbbb0b7d6d1cc1d3c8562671ec122f05_hd.jpg 而这里边的η被称为学习率...,这个学习率∈(0,1),并且很大程度上这个学习率是根据我们的经验得到的.如果我们选择的学习率过大,容易造成权值计算的不稳定.如果选择的学习率太小,不能够充分体现出对于权值的修正,迭代次数太多.就跟我们显微镜对焦一样...所以从上述来看,本质上感知机只能够对输出层进行处理,学习能力是很有限的,泛化能力很差.我们不妨分析下:对于与,或,非这样的问题,如图所示: v2-7c5f8c89bc97ae68f266c4d5a6174014

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    深度学习与神经网络:AutoEncoder自编码

    今天让我们来看一下深度学习与神经网络里边的自编码. 其实自编码严格来说不能算作是深度学习的内容,我们在之前的机器学习算法中也了解到自编码,并且我们会通过一个简单的例子来去说说自编码的理解....现在我们先构架一个神经网络模型，这个模型是收集一张图片，接受这个图片后，神经网络给这个图片压缩，最后再从压缩的图片中还原，是不是感觉有点抽象，其实我也觉得这样的解释不太恰当，那就让我们更加的具体一点来深入了解下这个自编码...当神经网络要输入大量的信息，比如高清图片的时候，输入的图像数量可以达到上千万，要神经网络直接从输入的数据量中进行学习，是一件非常费力不讨好的工作，因此我们就想，为什么不压缩一下呢？...提取出原图片中最具有代表性的信息，缩减输入中的信息量，然后在把缩减过后的信息放入到神经网络中学习，这样学习起来就变得轻松了，所以自编码就是能在这个时候发挥作用，现在我们假设从上图中的输入层中的信息A解压缩到隐含层中得到...然后我们只需要在创建一个小的神经网络模型再去学习这个精髓中的数据，不仅可以减少神经网络的负担，并且同样可以达到一个很好的效果。

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    深度学习与TensorFlow:理解卷积神经网络

    在之前我们学习好搭建全连接神经网络后,今天让我们继续学习去搭建卷积神经网络,并且来使用mnist进行手写数字识别....图片与卷积核重合区域内相对应的每一个像素值乘卷积核内相对应点的权重，然后求和，再加上偏置后，最后得到输出图片中的一个像素值。...学习一个拥有超过 3 百万特征输入的分类器十分不便，并且容易出现过拟合 (over-fitting)。...经过第一层池化层，池化大小为 2*2，全零填充，步长为 2，由全零填充计算公 式：输出尺寸=输入尺寸/步长=28/2=14，池化层不改变深度，深度仍为 6。...根据 Lenet 神经网络的结构可得，Lenet 神经网络具有如下特点： ①卷积（Conv）、池化（ave-pooling）、非线性激活函数（sigmoid）相互交替； ②层与层之间稀疏连接，减少计算复杂度

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    神经网络与深度学习（4）：改进神经网络的学习方法

    神经网络学习很慢的含义？ 学习慢 => 偏导数 ∂C/∂w 和 ∂C/∂b 值小。 2. 交叉熵的基本定义 引入交叉熵代价函数就是为了解决学习慢的问题。 交叉熵代价函数的定义如下： ?...柔性最大值的想法其实就是为神经网络定义一种新式的输出层。 1. 基本原理 （1）首先计算带权输入 ? （2）不在带权输入z上使用S型函数来获得输出，而是使用softmax函数来获得输出。 ?...正如前面的分析，这些表达式确保我们不会遇到学习缓慢的问题。事实上，把一个具有对数似然代价的柔性最大值输出层，看作与一个具有交叉熵代价的S型输出层非常相似，这是很有用的。 3....但是更深层更大的网络潜在有更强的学习能力。 （3）规范化。即使对于固定的神经网络和固定的训练集, 仍然可以减少overfitting。 正则化/规范化（regularization） 1....规范化的神经网络常常能够比非规范化的泛化能力更强，这只是一种实验事实（empirical fact）。目前还没有一整套具有说服力的理论解释。仅仅是一些不完备的启发式规则或者经验。 4.

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    TensorFlow 深度学习笔记 TensorFlow实现与优化深度神经网络

    ) logits = tf.matmul(hidden, weights2) + biases2 计算3000次，可以发现准确率一开始提高得很快，后面提高速度变缓，最终测试准确率提高到88.8% 深度神经网络实践...但效果会不同，我这里解释一下我取β=0.001的理由 如果直接将l2_loss加到train_loss上，每次的train_loss都特别大，几乎只取决于l2_loss 为了让原本的train_loss与l2...offset_range 可以看到，在step500后，训练集就一直是100%，验证集一直是77.6%，准确度无法随训练次数上升，最后的测试准确度是85.4% DropOut 采取Dropout方式强迫神经网络学习更多知识...hidden_drop 这种训练的结果就是，虽然在step 500对训练集预测没能达到100%（起步慢），但训练集预测率达到100%后，验证集的预测正确率仍然在上升 这就是Dropout的好处，每次丢掉随机的数据，让神经网络每次都学习到更多...Decay算法 使用tf.train.exponential_decay方法，指数下降调整步长，具体使用方法官方文档说的特别清楚 注意这里面的cur_step传给优化器，优化器在训练中对其做自增计数 与之前单纯两层神经网络对比

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    深度学习、神经网络与卷积神经网络：研究及应用

    一些传统的图像处理技术也可以通过深度学习来获得更优异的效果，比如去噪、超分辨率和跟踪算法等。为了跟上时代的步伐，必须对深度学习与神经网络技术有所学习和研究。...本文将介绍深度学习技术、神经网络与卷积神经网络以及它们在相关领域中的应用。 1、什么是深度学习？...3、深度学习与神经网络 深度学习是机器学习研究中的一个新的领域，其动机在于建立、模拟人脑进行分析学习的神经网络，它模仿人脑的机制来解释数据，例如图像，声音和文本。深度学习是无监督学习的一种。...3）一般，我们只能用有标签的数据来训练：但大部分的数据是没标签的，而大脑可以从没有标签的的数据中学习； 深度学习与传统的神经网络之间有相同的地方也有很多不同。...为了克服神经网络训练中的问题，深度学习采用了与神经网络很不同的训练机制。

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    深度神经网络中的对抗样本与学习

    在评论中与作者就深度学习对抗样本（Adversarial Examples）展开了热烈的讨论，kdnuggets编辑邀请Ian Goodfellow撰文详解他的观点以及他在这方面的工作。...在他们的论文中，他们发现包括卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）在内的深度学习模型对于对抗样本都具有极高的脆弱性。...二将这一矛头直指深度学习，似乎要为深度学习热潮降一降温。....对深度学习来说，这多少是不公平的指责，因为 kdnuggets上的一篇文章(Deep Learning’s Deep Flaws)指出，深度学习对于对抗样本的脆弱性并不是深度学习所独有的，事实上，这在很多机器学习模型中都普遍存在...DNN对对抗样本的“鲁棒性”与给定样本邻域相一致地分类输入相关。 ? 为了实现这种平滑，蒸馏防御首先按照正常的方式训练分类网络，然后用从第一个模型学到的概率向量训练另外一个完全相同架构的新模型。 ?

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    深度学习与神经网络学习:(1)小小的开始

    大家好,这一篇文章算是深度学习这一个开始 其实说深度学习,之前或多或少之前也学过一些,比如像经常在TensorFlow用的CNN卷积神经网络和RNN递归神经网络以及LSTM等,再有就是现在学术界比较热的...再加上自己一直感兴趣的NLP领域,比如Google用的LSTM(RNN)处理翻译已经获得了不错的结果.更加促进让我走进深度学习的世界....深入部分理解: 自编码器,稀疏自编码器,玻尔兹曼机,受限玻尔兹曼机,递归神经网络,自组织竞争神经网络. 3:进入深度学习世界 我一直觉得如果到了这个部分,能够学懂受限玻尔兹曼机和BP神经网络,学习深度学习应该会比较轻松...深度学习部分: 深度置信网络,卷积神经网络,深度残差网络,递归神经网络 二:基本理论应用 这一部分我想在理论学习完成后,能够把传统的神经网络模型和深度学习模型都能够用代码实现一遍,并且我们学习的是深度学习方面...三:推荐的书籍 这几本书籍也是我老师推荐给我,我自己也在阅读,也希望大家可以一起学习 1:神经网络与机器学习(就是看他睡着的..)

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    深度神经网络中的对抗样本与学习

    Goodfellow在评论中与作者就深度学习对抗样本（Adversarial Examples）展开了热烈的讨论，kdnuggets编辑邀请Ian Goodfellow撰文详解他的观点以及他在这方面的工作...在他们的论文中，他们发现包括卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）在内的深度学习模型对于对抗样本都具有极高的脆弱性。...二将这一矛头直指深度学习，似乎要为深度学习热潮降一降温。....对深度学习来说，这多少是不公平的指责，因为 kdnuggets上的一篇文章(Deep Learning’s Deep Flaws)指出，深度学习对于对抗样本的脆弱性并不是深度学习所独有的，事实上，这在很多机器学习模型中都普遍存在...延伸阅读：一篇文章教你用 11 行 Python 代码实现神经网络

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