一、神经网络前向传播一、作业内容在上一章的练习中，实现了多类逻辑回归来识别手写数字。但是逻辑回归只是一个线性分类器，不能形成更复杂的假设。神经网络将能够表示形成非线性假设的复杂模型。我们将使用已经训练过的神经网络的参数，实现使用前馈传播算法来对我们的权值进行预测。在这部分练习中，我们将使用与前面多类逻辑回归来识别手写数字相同的训练集实现一个神经网络来识别手写数字。 数据集下载位置(包含吴恩达机器学
吴恩达改善深层神经网络章节笔记（三）——参数调试和Batch Normalize1. 调试处理 (Tuning Process)2. 为超参数选择合适的范围 (Using an Appropriate Scale to Pick Hyperparameters)2.1 线性轴标度2.2 对数轴标度3. 超参数训练实战：Pandas vs. Caviar (Hyperparameters Tuni
神经网络的监督学习(Supervised Learning with Neural Networks)监督式学习（Supervised Learning）的。监督式学习与非监督式学习本质区别就是是否已知训练样本的输出y。在实际应用中，机器学习 解决的大部分问题都属于监督式学习，神经网络模型也大都属于监督式学习。 吴恩达老师举例说明神经网络已经被
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2023-09-13 16:00:30
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之前的学习中了解了一些基本的知识和定义，接下来开始学习核心一点点的东西了。一、神经网络表示神经网络的表示方法主要有层数、特征数这些来标记。 在给出的PPT中，层数是通过在右上角加入[i]进行标记。 在我的理解中，对于不同的神经元，我们可以配置不同的参数来提取不同的特征。在每个神经元中，保存如下信息：该神经元的参数。通过神经元参数和输入的特征，计算并作为该神经元的输出提供给下一层神经网络。 所以如这
CNN的提出以及优势简单卷积网络示例池化层其他使用卷积的原因 相比标准神经网络，对于大量的输入数据，卷积过程有效地减少了 CNN 的参数数量，原因有以下两点： 1，参数共享（Parameter sharing）：特征检测如果适用于图片的某个区域，那么它也可能适用于图片的其他区域。即在卷积过程中，不管输入有多大，一个特征探测器（滤波器）就能对整个输入的某一特征进行探测。 2，稀疏连接（Spar
通过核对矩阵维数来推导反向传播公式
由于之前看的深度学习的知识都比较零散，补一下吴老师的课程希望能对这块有一个比较完整的认识。课程分为5个部分（粗体部分为已经看过的）：神经网络和深度学习改善深层神经网络：超参数调试、正则化以及优化结构化机器学习项目卷积神经网络序列模型第 1 部分讲的是神经网络的基础，从逻辑回归到浅层神经网络再到深层神经网络。一直感觉反向
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2023-07-27 20:35:24
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4.0神经网络反向传播反向传播BP算法由信号的正向传播和误差的反向传播两个过程组成。正向传播时，输入样本从输入层进入网络，经隐层逐层传递至输出层，如果输出层的实际输出与期望输出(导师信号)不同，则转至误差反向传播；如果输出层的实际输出与期望输出(导师信号)相同，结束学习算法。反向传播时，将输出误差(期望输出与实际输出之差)按原通路反传计算，通过隐层反向，直至输入层，在反传过程中将误差分摊给各层的各
吴恩达机器学习作业四：BP神经网络1.1 Visualizing the data这与上一个练习中使用的数据集相同。ex3data1.mat中有5000个训练示例，其中每个训练示例是数字的20像素乘20像素灰度图像。每个像素由一个浮点数表示，表示该位置的灰度强度。像素的20乘20网格被“展开”成400维向量。这些训练示例中的每一个都成为我们的数据矩阵X中的一行。这给了我们一个5000×400的矩阵
文章目录一、计算机视觉（Computer Vision）二、边缘检测（Edge Detection）1. 边缘检测例子（Edge Detection Example）2. 更多边缘检测的例子（More Edge Detection）三、padding 与 Strided Convolutions1. padding2. 卷积步长（Strided Convolutions）四、高维卷积（Convo
这一节主要是对卷积神经网络（CNN）的一个了解和基础知识的学习，本文主要记录了自己在学习时的笔记内容。 对于计算机视觉应用来说，肯定不希望其处理小图片，要处理的都是比较大的图片，但是因为数据量的巨大让人无法接受，因此需要进行卷积运算。1、边缘检测直观上的图形显示示例： &
其中有很多内容参考博客算法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）。迭代前面两个步骤，直到满足停止准则（
机器学习练习 4 - 神经网路Introduction在本练习中，将实现神经网络的反向传播算法，并将其应用于手写数字识别任务。我们将通过反向传播算法实现神经网络成本函数和梯度计算的非正则化和正则化版本，还将实现随机权重初始化和使用网络进行预测的方法。1 Neural Networks在前面的练习中，实现了神经网络的前馈传播，并使用它以及我们提供的权重来预测手写数字。在本练习中，您将实现反向传播算法
注：在吴恩达老师的机器学习的视频中，神经网络部分更多的讨论是在分类方面的应用。1. 代价函数首先，我们拥有如下的神经网络架构，如下图所示： 然后我们拥有如下的训练集,如下图所示： 接下来我们需要定义两个概念：L = 神经网络的总层数sl = 第l层中的单元数（不包括偏置单元）如上图s1=3、s2=5并且从之前的知识，我们也了解到：当进行二元分类的时候，输出层会只有一个单元。当进行多元分类的时候，输
11. m个样本的梯度下降：（1）利用for循环计算：逻辑回归上需要编写两个 for 循环。第一个 for 循环是一个小循环遍历?个训练样本，第二个 for 循环是一个遍历所有特征的 for 循环。如果有更多特征，从??1，??2，相似的计算从??3一直下去到???。所以看来需要一个 for 循环遍历所有?个特征。（2）当你应用深度学习算法，你会发现在代码中显式地使用 for 循环使你的算法很低效
1、灰度图像，边缘检测， 使用核函数的缺点，图像的向量会不断的缩小，另外一个就是边缘的向量相比于中间的向量被覆盖的次数会少很多。解决这个的方法就是padding在图像的周围再添加一圈向量。2、核函数通常是奇数维向量3、卷积层，池化层：选出某一区域的最大值，另外还有 平均池化，就是求一个小区域的均值，全连接层：类似于普通的神经网络，将最后的比如120*1的列向量全连接映射到80*1的列向
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2023-06-02 15:09:28
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神经网络参数的反向传播算法前言一、代价函数二、反向传播算法1、算法简单解析2、直观理解三、综合应用1、梯度检验2、随机初始化3、综合总结 前言BP算法(即反向传播算法)是在有导师指导下，适合于多层神经元网络的一种学习算法，它建立在梯度下降法的基础上。BP网络的输入输出关系实质上是一种映射关系：一个n输入m输出的BP神经网络所完成的功能是从n维欧氏空间向m维欧氏空间中一有限域的连续映射，这一映射具
【第一章】神经网络基础目录：（一，1NN-QI）神经网络与深度学习（一、2NN-QI）改善深层神经网络（一、3NN-QI）结构化机器学习项目（ 一、4NN-QI）卷积神经网络（一、5NN-QI）序列模型，循环神经网络本篇内容为从神经网络基础到量化投资应用的第一章神经网络基础之第四节内容，主要介绍了卷积神经网络，卷积神经网络主要是作用在图片识别中的应用。下面介绍了什么叫卷积、卷积神经网络怎么搭建、卷
目录1. 计算机视觉2. 边缘检测示例3. 更多边缘检测4. Padding5. 卷积步长6. 三维卷积7. 单层卷积网络8. 简单卷积网络示例9. 池化层10. 卷积神经网络示例11. 为什么使用卷积？作业参考：吴恩达视频课深度学习笔记1. 计算机视觉举例：图片猫?识别，目标检测(无人驾驶)，图像风格转换(比如转成素描)等等面临的挑战：数据的「输入」可能会「非常大」一张1000×1000的图片，
前言参考代码与作业指引请自行下载：github地址，以下为答案与解析。实验目的：理解BP神经网络的基本原理掌握BP神经网络的模型选择和参数估计方法利用手写数字数据，掌握BP神经网络，并实现对手写数字数据的识别实验要求：根据所给文档和代码注释的提示独立完成代码中的缺失部分。根据实验报告模板的步骤完成实验报告（需要有必要的图或表）方法、步骤：1. 代价函数在nnCostFunction.py中，编写代
什么是神经网络？(What is a Neural Network)房价预测的例子：假设你有一个数据集，它包含了六栋房子的信息。所以，你知道房屋的面积是多少平方英尺或者平方米，并且知道房屋价格。这时，你想要拟合一个根据房屋面积预测房价的函数。图1所示： （图1）图2蓝色折线所示，就是我们建立的房价预测模型。 &n
