1.介绍 人工神经网络(Artificial Neural Network,ANN)简称神经网络(NN),是在现代生物学研究人脑组织所取得成果的基础上提出来的.人工神经网络是大脑生物结构的数学建模,有大量功能简单而具有自适应能力的信息处理单元即人工神经元按照大规模并行方式,通过拓扑结构连接而成. 能够自主学习是神经网络一种最重要也最令人注目的能力.自从20世纪40年代末Hebb提出的学习规则以来,人们相继提出了各种各样的学习算法,其中以在1986年Rumelhart等人提出的误差反向传播法,即B

随机梯度下降 几乎所有的深度学习算法都用到了一个非常重要的算法:随机梯度下降(stochastic gradient descent,SGD) 随机梯度下降是梯度下降算法的一个扩展 机器学习中一个反复出现的问题: ​ 好的泛化需要大的训练集,但是大的训练集的计算代价也更大 机器学习算法中的代价函数通常可以分解成每个样本的代价函数的总和. 训练数据的负条件对数似然函数可以写成: \[ J(\theta)=E_{x,y}L(x,y,\theta)=\frac1m\sum_{i=1}^{m}L(x^{

梯度下降算法:    待优化的损失值为 loss,那么我们希望预测的值能够很接近真实的值 y_pred ≍ y_label      我们的样本有n个,那么损失值可以由一下公式计算得出: 要使得loss的值尽可能的小,才会让预测的值接近于标签值: 这里 arg 是(argument的缩写),数学中我们常常会遇到求最大最小值问题,通常会用argmax(F).argmin(F)来求F函数的极值. 上述公式中的argmin就是去求我们的loss的最小值的w的参数的. 那么问题来了,argmin使用什么

基本概念理解: 一个epoch:当前所有数据都跑(迭代)了一遍: 那么两个epoch,就是把所有数据跑了两遍,三个epoch就是把所有数据跑了三遍,以此类推. batch_size:每次迭代多少个数据:(batch_size称作批处理, 它的作用可以理解为每次训练100个数据(在这里假设将其设置为100),找到最适合的优化方向,确保不偏离最优那个的方向) epoch 和 batch_size 的关系:一个epoch值除以batch_size=迭代次数. 例如: 有50000个数据,那么一个epo

补充在前:实际上在我使用LSTM为流量基线建模时候,发现有效的激活函数是elu.relu.linear.prelu.leaky_relu.softplus,对应的梯度算法是adam.mom.rmsprop.sgd,效果最好的组合是:prelu+rmsprop.我的代码如下: # Simple example using recurrent neural network to predict time series values from __future__ import division, p

一.原理 重点:明白偏导数含义,是该函数在该点的切线,就是变化率,一定要理解变化率. 1)什么是梯度 梯度本意是一个向量(矢量),当某一函数在某点处沿着该方向的方向导数取得该点处的最大值,即函数在该点处沿方向变化最快,变化率最大(为该梯度的模). 2)代价函数有哪些 0-1损失函数(0-1 loss function): L(Y,f(X))={1,0,Y≠f(X)Y=f(X) 平方损失函数(quadratic loss function) L(Y,f(X))=(Y−f(X))2 绝对损失函数(a

反向传播算法(Back-Propagtion Algorithm)即BP学习属于监督式学习算法,是非常重要的一种人工神经网络学习方法,常被用来训练前馈型多层感知器神经网络. 一.BP学习原理 1.前馈型神经网络 是指网络在处理信息时,信息只能由输入层进入网络,随后逐层向前进行传递,一直到输出层,网络中不存在环路:前馈神经网络是神经网络中的典型分层结构,根据前馈网络中神经元转移函数.网络层数.各层基本单元数目以及权重调整方式的不同,可以形成不同功能特点的神经网络.前馈型神经网络由输入层.中间层(隐

一.单层感知器 1958年[仅仅60年前]美国心理学家FrankRosenblant剔除一种具有单层计算单元的神经网络,称为Perceptron,即感知器.感知器研究中首次提出了自组织.自学习的思想,而且对对所解决的问题存在着收敛算法,并能从数学上严格证明,因而对神经网络的研究齐了重要作用. 1.单层感知器模型 单层感知器是指只有一层处理单元的感知器,如果包括输入层在内,应为两层.如图所示: a.输入层:$ X=(x_1, x_2, .., x_i, ..., x_n)^T$. b.输出层:$

转载  https://blog.csdn.net/itchosen/article/details/77200322 各种神经网络优化算法:从梯度下降到Adam方法     在调整模型更新权重和偏差参数的方式时,你是否考虑过哪种优化算法能使模型产生更好且更快的效果?应该用梯度下降,随机梯度下降,还是Adam方法? 这篇文章介绍了不同优化算法之间的主要区别,以及如何选择最佳的优化方法. 什么是优化算法? 优化算法的功能,是通过改善训练方式,来最小化(或最大化)损失函数E(x). 模型内部有些参数

版权声明: 本文由LeftNotEasy所有,发布于http://leftnoteasy.cnblogs.com.如果转载,请注明出处,在未经作者同意下将本文用于商业用途,将追究其法律责任. 前言: 上次写过一篇关于贝叶斯概率论的数学,最近时间比较紧,coding的任务比较重,不过还是抽空看了一些机器学习的书和视频,其中很推荐两个:一个是stanford的machine learning公开课,在verycd可下载,可惜没有翻译.不过还是可以看.另外一个是prml-pattern recogni

本文由LeftNotEasy所有,发布于http://leftnoteasy.cnblogs.com.如果转载,请注明出处,在未经作者同意下将本文用于商业用途,将追究其法律责任. 前言: 上次写过一篇关于贝叶斯概率论的数学,最近时间比较紧,coding的任务比较重,不过还是抽空看了一些机器学习的书和视频,其中很推荐两个:一个是stanford的machine learning公开课,在verycd可下载,可惜没有翻译.不过还是可以看.另外一个是prml-pattern recognition a

1)何为随机梯度下降 优化方法 迭代更新,来寻找函数全局最优解的方法 与最小二乘法相比:适用于变量众多,模型更复杂 2)梯度 变化最快,“陡峭” 通过函数表达式来衡量梯度 3)随机梯度下降原理推导过程 4)随机梯度下降的优点 计算量更小 擅长大量样本 学习率决定了算法速度

1. ops = tf.train.GradientDescentOptimizer(learning_rate) 构建优化器 参数说明:learning_rate 表示输入的学习率 2.ops.compute_gradients(loss, tf.train_variables(), colocate_gradients_with_ops=True) 参数说明:loss表示损失值, tf.train_variables() 表示需要更新的参数, colocate_gradients_with_

反向传播和梯度下降这两个词,第一眼看上去似懂非懂,不明觉厉.这两个概念是整个神经网络中的重要组成部分,是和误差函数/损失函数的概念分不开的. 神经网络训练的最基本的思想就是:先“蒙”一个结果,我们叫预测结果a,看看这个预测结果和事先标记好的训练集中的真实结果y之间的差距,然后调整策略,再试一次,这一次就不是“蒙”了,而是有依据地向正确的方向靠近.如此反复多次,一直到预测结果和真实结果之间相差无几,亦即|a-y|->0,就结束训练. 在神经网络训练中,我们把“蒙”叫做初始化,可以随机,也可以根据以

梯度下降法 梯度下降法是训练神经网络最常用的优化算法 梯度下降法(Gradient descent)是一个 ==一阶最优化算法== ,通常也称为最速下降法.要使用梯度下降法找到一个函数的 ==局部最小值==,必须想函数上当前点对应的==梯度==(或者是近似梯度)的反方向的规定部长距离点进行==迭代==搜索. 梯度下降法基于以下的观察:如果实值函数$f(x)$在a点处==可微==并且有定义,那么函数$f(x)$在点a沿着==梯度==相反的方向$-\nabla f(a)$下降最快 $$\theta

一直以来都以为自己对一些算法已经理解了,直到最近才发现,梯度下降都理解的不好. 1 问题的引出 对于上篇中讲到的线性回归,先化一个为一个特征θ1,θ0为偏置项,最后列出的误差函数如下图所示: 手动求解 目标是优化J(θ1),得到其最小化,下图中的×为y(i),下面给出TrainSet,{(1,1),(2,2),(3,3)}通过手动寻找来找到最优解,由图可见当θ1取1时,与y(i)完全重合,J(θ1) = 0 下面是θ1的取值与对应的J(θ1)变化情况 由此可见,最优解即为0,现在来看通过梯度下降

BP(Back Propagation)网络是1986年由Rumelhart和McCelland为首的科学家小组提出,是一种按误差逆传播算法训练的多层前馈网络,是眼下应用最广泛的神经网络模型之中的一个.BP网络能学习和存贮大量的输入-输出模式映射关系,而无需事前揭示描写叙述这样的映射关系的数学方程. 一个神经网络的结构示意图例如以下所看到的. BP神经网络模型拓扑结构包括输入层(input).隐层(hide layer)和输出层(output layer).输入层神经元的个数由样本属性的维度决定

1 问题的引出 对于上篇中讲到的线性回归,先化一个为一个特征θ1,θ0为偏置项,最后列出的误差函数如下图所示: 手动求解 目标是优化J(θ1),得到其最小化,下图中的×为y(i),下面给出TrainSet,{(1,1),(2,2),(3,3)}通过手动寻找来找到最优解,由图可见当θ1取1时,与y(i)完全重合,J(θ1) = 0 下面是θ1的取值与对应的J(θ1)变化情况 由此可见,最优解即为0,现在来看通过梯度下降法来自动找到最优解,对于上述待优化问题,下图给出其三维图像,可见要找到最优解,就

1. 线性回归 回归(regression)问题指一类为一个或多个自变量与因变量之间关系建模的方法,通常用来表示输入和输出之间的关系. 机器学习领域中多数问题都与预测相关,当我们想预测一个数值时,就会涉及到回归问题,如预测房价等.(预测不仅包含回归问题,还包含分类问题) 线性回归(Linear Regression),自变量 $\textbf x$ 与因变量 $y$ 之间的关系是线性的,即 $y$ 可以表示为 $\textbf x$ 中元素的加权和. 我们用 $n$ 来表示数据集中的样本数,对索

这几天围绕论文A Neural Probability Language Model 看了一些周边资料,如神经网络.梯度下降算法,然后顺便又延伸温习了一下线性代数.概率论以及求导.总的来说,学到不少知识.下面是一些笔记概要. 一. 神经网络 神经网络我之前听过无数次,但是没有正儿八经研究过.形象一点来说,神经网络就是人们模仿生物神经元去搭建的一个系统.人们创建它也是为了能解决一些其他方法难以解决的问题. 对于单一的神经元而言,当生物刺激强度达到一定程度,其就会被激发,然后做出一系列的反应.模仿这

警告:本文为小白入门学习笔记 由于之前写过详细的过程,所以接下来就简单描述,主要写实现中遇到的问题. 数据集是关于80人两门成绩来区分能否入学: 数据集: http://openclassroom.stanford.edu/MainFolder/DocumentPage.php?course=DeepLearning&doc=exercises/ex4/ex4.html 假设函数(hypothesis function):   ----------------------------------