先简单说一下Hadamard product:  (参照维基百科:https://en.wikipedia.org/wiki/Hadamard_product_(matrices)) 而matrix product为:  (参照维基百科:matrix product) 这两者是完全不一样的,但为什么python都是用∗∗表示呢?通过查阅官方文档(PEP465),我们可以得到如下解释: For numpy.ndarray objects, * performs elementwise multip

按元素乘积. python中Hadamard product和matrix product的区分: For numpy.ndarray objects, * performs elementwise multiplication, and matrix multiplication must use a function call (numpy.dot). For numpy.matrix objects, * performs matrix multiplication, and elemen

出处: Michael Nielsen的<Neural Network and Deep Learning>,点击末尾“阅读原文”即可查看英文原文. 本节译者:哈工大SCIR本科生 王宇轩 声明:我们将在每周一,周四 定期连载该书的中文翻译,如需转载请联系wechat_editors@ir.hit.edu.cn,未经授权不得转载. 使用神经网络识别手写数字 反向传播算法是如何工作的 热身:一个基于矩阵的快速计算神经网络输出的方法 关于损失函数的两个假设 Hadamard积 反向传播背后的四个基

Kernels 我们首先来回顾kernel函数的定义:一个函数$K(x,y)$为kernel函数当且仅当对$\forall g, \int K(x,y)g(x)g(y)dxdy\geq 0$成立.另外,根据Mercer's theorem,存在一个映射$\Phi$使$K(x,y)=\langle \Phi(x),\Phi(y)\rangle$,并且对任意有限的点,kernel矩阵是半正定的. 一.核函数的封闭性 Hadamard product: $$\mathbf{A}\circ\mathbf

转载请注明出处http://www.cnblogs.com/zhangcaiwang/p/6886037.html 以前都没有正儿八经地看过英文类文档,神经网络方面又没啥基础,结果第一章就花费了我将近一周的晚上.不过还是有收获的,希望英文阅读水平越来越高吧. 上一章讲解了神经网络如何通过梯度下降学习权重和偏差,但是没有讲解代价函数(cost function)的梯度是怎么求解的.本章中主要讲解一个用来计算代价函数梯度的快速算法:反向传播(backpropagation)算法. Warm up:

摘要: 1.算法概述 2.算法要点与推导 3.算法特性及优缺点 4.注意事项 5.实现和具体例子 6.适用场合 内容: 1.算法概述 长短期记忆网络(Long Short Term Memory networks) 通常叫做 "LSTM",由Hochreiter & Schmidhuber (1997)提出,一个LSTM Cell图示如下: 现在,我们先来定义一下用到的符号: 在网络结构图中,每条线都传递着一个向量.其中上面一条直线表示LSTM的状态向量的传递:下面一条直线表示

线性代数,面向连续数学,非离散数学.<The Matrix Cookbook>,Petersen and Pedersen,2006.Shilov(1977). 标量.向量.矩阵.张量. 标量(scalar).一个标量,一个单独的数.其他大部分对象是多个数的数组.斜体表示标量.小写变量名称.明确标量数类型.实数标量,令s∊ℝ表示一条线斜率.自然数标量,令n∊ℕ表示元素数目. 向量(vector).一个向量,一列数.有序排列.次序索引,确定每个单独的数.粗体小写变量名称.向量元素带脚标斜体表示.

深度神经网络的学习基于两个关键技术: Stochastic Gradient Descent Backpropagation 利用 SGD 算法学习 Weights 和 Biases,利用 Backpropagation 算法来快速计算 Cost Function 的 Gradient . 反向传播是一种快速的学习算法,能够让我们深入地了解改变 Weights 和 Biases 的值,是如何改变整个网络的行为的. Weights $W_{jk}^{l}$表示从第 $l-1$ 层的第 k 个神经元

neural networks 神经网络activation function 激活函数hyperbolic tangent 双曲正切函数bias units 偏置项activation 激活值forward propagation 前向传播feedforward neural network 前馈神经网络 反向传播算法 Backpropagation Algorithm(批量)梯度下降法 (batch) gradient descent(整体)代价函数 (overall) cost funct

Improving Deep Visual Representation for Person Re-identification by Global and Local Image-language Association2018-09-29 19:36:43 Paper:http://openaccess.thecvf.com/content_ECCV_2018/papers/Dapeng_Chen_Improving_Deep_Visual_ECCV_2018_paper.pdf 1. I

https://www.socher.org/index.php/Main/ReasoningWithNeuralTensorNetworksForKnowledgeBaseCompletion 年份:2013 https://www.cnblogs.com/wuseguang/p/4168963.html https://blog.csdn.net/wty__/article/details/52447128 Socher等人于2013年提出了RNTN(Recursive Neural Ten

目录 一.引言 1.什么是.为什么需要深度学习 2.简单的机器学习算法对数据表示的依赖 3.深度学习的历史趋势 最早的人工神经网络:旨在模拟生物学习的计算模型 神经网络第二次浪潮:联结主义connectionism 神经网络的突破 二.线性代数 1. 标量.向量.矩阵和张量的一般表示方法 2. 矩阵和向量的特殊运算 3. 线性相关和生成子空间 I. 方程的解问题 II. 思路 III. 结论 IV.求解方式 4. 范数norm I. 定义和要求 II. 常用的\(L^2\)范数和平方\(L^2\

Awesome-Pytorch-list 2018-08-10 09:25:16 This blog is copied from: https://github.com/Epsilon-Lee/Awesome-pytorch-list Pytorch & related libraries pytorch : Tensors and Dynamic neural networks in Python with strong GPU acceleration. pytorch extras :

数学意义上的矩阵乘法 注意事项: 1.当矩阵A的列数(column)等于矩阵B的行数(row)时,A与B可以相乘. 2.矩阵C的行数等于矩阵A的行数,C的列数等于B的列数. 3.乘积C的第m行第n列的元素等于矩阵A的第m行的元素与矩阵B的第n列对应元素乘积之和. 乘积-哈达马积(hadamard product) 乘积-克罗内克乘积 MatLab中的乘法()和点乘(.) a * b 是进行矩阵相乘, a.*b是a矩阵的每一个元素乘以b矩阵对应位置的元素 形成的一个新矩阵. Numpy In [1

1.计算的均值和方差是channel的 2.test/predict 或者use_global_stats的时候,直接使用moving average use_global_stats 表示是否使用全部数据的统计值(该数据实在train 阶段通过moving average 方法计算得到)训练阶段设置为 fasle, 表示通过当前的minibatch 数据计算得到, test/predict 阶段使用 通过全部数据计算得到的统计值 那什么是 moving average 呢: 反向传播: 源码:

In the last chapter we saw how neural networks can learn their weights and biases using the gradient descent algorithm. There was, however, a gap in our explanation: we didn't discuss how to compute the gradient of the cost function. That's quite a g

ICLR 2013 International Conference on Learning Representations May 02 - 04, 2013, Scottsdale, Arizona, USA ICLR 2013 Workshop Track Accepted for Oral Presentation Zero-Shot Learning Through Cross-Modal Transfer Richard Socher, Milind Ganjoo, Hamsa Sr

1. 从一个栗子开始 - Slot Filling 比如在一个订票系统上,我们的输入 "Arrive Taipei on November 2nd" 这样一个序列,我们设置几个槽位(Slot),希望算法能够将关键词'Taipei'放入目的地(Destination)槽位, 将November和2nd放入到达时间(Time of Arrival)槽位,将Arrive和on放入其他(Other)槽位,实现对输入序列的一个归类,以便后续提取相应信息. 用前馈神经网络(Feedforward

假设我们有一个固定样本集,它包含 个样例.我们可以用批量梯度下降法来求解神经网络.具体来讲,对于单个样例(x,y),其代价函数为:这是一个(二分之一的)方差代价函数.给定一个包含 个样例的数据集,我们可以定义整体代价函数为: 以上公式中的第一项 是一个均方差项.第二项是一个规则化项(也叫权重衰减项),其目的是减小权重的幅度,防止过度拟合. [注:通常权重衰减的计算并不使用偏置项 ,比如我们在 的定义中就没有使用.一般来说,将偏置项包含在权重衰减项中只会对最终的神经网络产生很小的影响.在贝叶斯规则

GAN:通过 将 样本 特征 化 以后, 告诉 模型 哪些 样本 是 黑 哪些 是 白, 模型 通过 训练 后, 理解 了 黑白 样本 的 区别, 再输入 测试 样本 时, 模型 就可以 根据 以往 的 经验 判断 是 黑 还是 白. 与 这些 分类 的 算法 不同, GAN 的 基本 原理 是, 有两 个 相生相克 的 模型 Generator 和 Discriminator,Generator 随机 生成 样本, Discriminator 将 真实 样本 标记 为 Real, 将 Gene