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    深度学习深度学习概述:从感知机到深度网络

    除去这些因素,AI尤其是机器学习领域出现的一股新潮流很大程度上推动了这次复兴——深度学习。本文中我将介绍深度学习背后的关键概念及算法,从最简单的元素开始并以此为基础进行下一步构建。   ...换句话说,一层隐含层就强大到可以学习任何函数了。这说明我们在多隐含层(如深度网络)的实践中可以得到更好的结果。   ...下面我们来看看一些深度学习的算法是如何面对这些难题的。 自编码器 大多数的机器学习入门课程都会让你放弃前馈神经网络。但是实际上这里面大有可为——请接着看。   ...深度网络   到现在为止,我们已经学习了隐含层中强大的特征探测器——自编码器和RBM,但现在还没有办法有效的去利用这些功能。实际上,上面所用到的这些数据集都是特定的。...神经网络的思想已经出现了很长时间,但是今天,你如果身处机器学习领域而不知道深度学习或其它相关知识是不应该的。

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    深度学习基础+网络模型

    你可以在深度学习这本书的前几章中回顾这些概念: 深度学习,第 2 章:线性代数 深度学习,第 3 章:概率与信息论 深度学习,第 4 章:数值计算 你必须知道编程知识以便开发和测试深度学习模型。...★★ 神经网络基础 神经网络是强大的机器学习算法。它们构成了深度学习的基础。 一个交互可视化的教程,介绍了神经网络的基础——显示简单的神经网络如何做线性回归 ★ 1....改进神经网络学习的方式 ★ 5. 为什么深度神经网络难以训练?★ 7. 深度学习的正规化 ★★★ 8. 优化训练的深度模型 ★★★ 11....深度学习 ★ 9....★★★ 在 TensorFlow 中使用深度学习进行图像修复——生成对抗网络的另一个应用。

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    神经网络深度学习(一)——深度学习概述

    神经网络深度学习(一) ——深度学习概述 (原创内容,转载请注明来源,谢谢) 一、监督学习与神经网络 监督学习可以在一些地方应用,包括房价预测、广告精准定位、图像识别、声音识别、翻译、图像定位等。...三、深度学习优势 监督学习中,主要处理的数据类型有两种:结构化数据和非结构化数据。 结构化数据,就是类似数据库表的形式,指定一些特征值和一些结果。计算机一直以来都很擅长与处理这类内容。...复杂的过程意味着大量复杂的计算,深度学习相比普通的机器学习,有效解决此类问题。 四、深度学习兴起的原因 深度学习,并不是近期才有的概念,但是最近才开始火起来。...但是,对于数据量不大的情况,深度学习未必会比普通的机器学习算法快,反而有可能诸如SVM等算法效果更好。...如下图所示: 多层神经网络,则分为输出层、隐藏层1、隐藏层2、输出层等,如下图所示: 六、总结 这是深度学习微专业的第一课,算是一个概述类的课程,对神经网络有个非常初步的了解,后面要开始深入的学习

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    深度学习: 如何训练网络

    具体见 深度学习: 学习率 (learning rate) 批规范化 批规范化,batch normalization,即著名的BN操作。...作用: 缩小输入空间,从而降低调参难度; 防止梯度爆炸/消失,从而加速网络收敛。 影响: 该质优价廉的设计目前几乎成了CNN标配。...具体见 深度学习: Batch Normalization (归一化) 模型优化算法 优化算法 类型 包括 一阶优化法 和 二阶优化法。...具体见 深度学习: 模型优化算法 。 迁移学习 在已经预训练好的模型上进行 微调 。 优势: 高效快捷。 目前,大部分的模型训练都是 迁移学习 ,已经很少有人从头开始新训练一个模型了。...具体见 深度学习: 迁移学习 (Transfer Learning) 。 ---- [1] 解析卷积神经网络深度学习实践手册

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    神经网络深度学习(一) ——深度学习概述

    神经网络深度学习(一)——深度学习概述 (原创内容,转载请注明来源,谢谢) 一、监督学习与神经网络 监督学习可以在一些地方应用,包括房价预测、广告精准定位、图像识别、声音识别、翻译、图像定位等。...三、深度学习优势 监督学习中,主要处理的数据类型有两种:结构化数据和非结构化数据。 结构化数据,就是类似数据库表的形式,指定一些特征值和一些结果。计算机一直以来都很擅长与处理这类内容。...复杂的过程意味着大量复杂的计算,深度学习相比普通的机器学习,有效解决此类问题。 ? 四、深度学习兴起的原因 深度学习,并不是近期才有的概念,但是最近才开始火起来。...但是,对于数据量不大的情况,深度学习未必会比普通的机器学习算法快,反而有可能诸如SVM等算法效果更好。 ?...多层神经网络,则分为输出层、隐藏层1、隐藏层2、输出层等,如下图所示: ? 六、总结 这是深度学习微专业的第一课,算是一个概述类的课程,对神经网络有个非常初步的了解,后面要开始深入的学习了。

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    神经网络深度学习

    深度学习听起来很高大上,其实在此之前被人们称为“有很多隐含层的神经网络”。由此可见两者具有密不可分的联系。...我在2008年做数模竞赛时,那时正好读大二,第一次接触到神经网络知识,并将其运用到我们的模型中。 当时Python还默默无闻,所以运用C语言编程后,还调试了不少时间,好在最后收敛了,结果还不错。...后来我惊异于深度学习的发展,其在图像识别、语言识别、自然语言处理、基于结构化数据的决策等方面攻城掠地,出现了大量可落地的产品甚至一批独角兽公司。...Andrew Ng开设了“深度学习工程师”的微专业,此文为其第一门课“神经网络深度学习”的读书笔记。我花了一些时间,仔细学习了两遍,具体如下:

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    神经网络深度学习

    相比之下,由于理论分析的难度大,训练方法又需要很多经验和技巧,这个时期浅层人工神经网络反而相对沉寂。         深度学习是机器学习的第二次浪潮。        ...这篇文章有两个主要观点:1)多隐层的人工神经网络具有优异的特征学习能力,学习得到的特征对数据有更本质的刻画,从而有利于可视化或分类;2)深度神经网络在训练上的难度,可以通过“逐层初始化”(layer-wise...深度学习可通过学习一种深层非线性网络结构,实现复杂函数逼近,表征输入数据分布式表示,并展现了强大的从少数样本集中学习数据集本质特征的能力。...深度学习的概念源于人工神经网络的研究。含多隐层的多层感知器就是一种深度学习结构。深度学习通过组合低层特征形成更加抽象的高层表示属性类别或特征,以发现数据的分布式特征表示。       ...这会面临跟上面监督学习中相反的问题,会严重欠拟合(因为深度网络的神经元和参数太多了)。

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    深度学习-卷积神经网络

    深度学习-手写数字识别(卷积神经网络) 概述 * 数据来源手写数据(kersa) * 方法:卷积神经网络 * 评估准确率 代码 # 构建卷积层 from keras import layers from..., 2))) model.add(layers.Conv2D(64, (3, 3), activation='relu')) Using TensorFlow backend. # 添加常规的密集神经网络部分...layers.Dense(64, activation='relu')) model.add(layers.Dense(10, activation='softmax')) # 通过summary来查看构建的卷积神经网络...test_acc 10000/10000 [==============================] - 0s 48us/step 0.9894000291824341 在之前的分类学习中...,使用普通的神经网络能够达到97.8的精确度,使用卷积神经网络能够达到0.99的精确度 原理解释 Conv2D 卷积网络和神经网络的区别就在于卷积的过程,第一个卷积层接收一个大小为(28, 28, 1)

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    神经网络深度学习

    学习资料:deeplearning.ai的《神经网络深度学习》 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。...是遵循电路原理:浅层次的网络相对于深层次的需要指数级的神经单元才能达到和深层次的同样效果。 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。...每一层神经网络都有输出,记作\(A^{[l]}\),输入层输入的特征记作\(x\),但是\(x\)同样也是0层的输出,所以\(x=A^{[0]}\)。...激活函数 神经网络中的每个结点包括线性运算和非线性运算,激活函数就是非线性部分。 sigmoid激活函数:除了输出层是一个二分类问题基本不会用它。

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