高尔夫球员刚开始学习打高尔夫球时，通常会花很长时间练习挥杆。慢慢地，他们才会在此基础上练习其他击球方式，学习削球、左曲球和右曲球。本章仍着重介绍反向传播算法，这就是我们的“挥杆基本功”——神经网络中大部分工作、学习和研究的基础。
本文总结自《Neural Networks and Deep Learning》第3章的内容。
http://www.cnblogs.com/fydeblog/p/7365730.html
前面我们学习了线性回归，它通过输入一个样本的所有特征，然后和参数计算得到了自己的预测值，再通过梯度下降完成代价函数的最小化。
从某种意义上来说，如果我们能找出大脑的学习算法，然后在计算机上执 行大脑学习算法或与之相似的算法，也许这将是我们向人工智能迈进做出的最好的尝试。人工智能的梦想就是：有一天能制造出真正的智能机器。
机器学习（十三）——交叉验证、查准率与召回率 （原创内容，转载请注明来源，谢谢） 一、样本集使用方案 1、测试集 为了验证系统设计的是否准确，通常需要预留10%-20%的样本集，作为测试集，校验模型
深度前馈网络（deep feedforward network），也叫做前馈神经网络（feedforward neural network）或者多层感知机（multilayer perceptron，MLP），是典型的深度学习模型。前馈网络的目标是近似某个函数
本次实验经常地出现syms无法转换成logical的错误，后面发现把导数的声称也放在syms里面就可以啦
1.5 使用梯度下降算法进行学习 现在我们有了神经网络的设计，它怎样可以学习识别数字呢?我们需要的第一样东西是一个 用来学习的数据集 —— 称为训练数据集。我们将使用 MNIST 数据集，其包含有数以
1.模型 感知机的模型如下图所示： linear_classifier_structure.png 公式表示如下所示： $$ f(x) = sign(w \cdot x + b) \ sign
---- 反向传播算法（Backpropagation）是目前用来训练人工神经网络（Artificial Neural Network，ANN）的最常用且最有效的算法。其主要思想是： 将训练集数据输入到ANN的输入层，经过隐藏层，最后达到输出层并输出结果，这是ANN的前向传播过程； 由于ANN的输出结果与实际结果有误差，则计算估计值与实际值之间的误差，并将该误差从输出层向隐藏层反向传播，直至传播到输入层； 在反向传播的过程中，根据误差调整各种参数的值；不断迭代上述过程，直至收敛。 反向传播算法的思想比较
1950年代计算机发明以来，科学家便希冀着利用计算机创造出人工智能；然而，当时的硬件效能低落、数据量不足，随着通用问题解决机、日本第五代计算机等研究计划的失败，人工智能陷入了第一次的寒冬。 人工智能「现代鍊金术」的恶名，一直到1980年代开始才又复兴。此时科学家不再使用传统的逻辑推理方法，取而代之的是结合机率学、统计学等大量统计理论，让计算机能透过资料自行学会一套技能，称为「机器学习」。 机器学习方法有许多种不同的模型，此间爆发了两次浪潮，第一波兴盛的模型为「类神经网络」、又称人工神经网络。类神经网络在
在上一节中，我们谈到了怎样使用反向传播算法计算代价函数的导数。在本节中，我想快速地向你介绍一个细节的实现过程，怎样把你的参数从矩阵展开成向量，以便我们在高级最优化步骤中的使用需要。
原作：Radu Raice 安妮 编译自 Medium 量子位 出品 | 公众号 QbitAI 这篇文章颇！具！人！气！ 软件工程专业的学生Radu Raice近日发表了文章《Want to know
“Neural Networks: Learning——Cost function”
在入门学习深度学习之前，有必要先了解一下深度学习的工作原理。著名程序猿小哥 Radu Raicea 特意为入门学习者写了一篇文章，利用一个票价预测工具的例子解释深度学习的工作原理，不需要有多高深的数学知识，人人都能看懂。
交叉熵代价函数（Cross-entropy cost function）是用来衡量人工神经网络（ANN）的预测值与实际值的一种方式。与二次代价函数相比，它能更有效地促进ANN的训练。在介绍交叉熵代价函数之前，本文先简要介绍二次代价函数，以及其存在的不足。
在机器学习中，样本一般分成独立的三部分训练集(train set)，验证集(validation set)和测试集(test set)。其中，训练集用于建立模型。
为了计算神经网络中代价函数的偏导数\frac{\partial J(\Theta)}{\partial \Theta_{ij^{(l)}}}，需要使用反向传播法
该系列文章为，观看“吴恩达机器学习”系列视频的学习笔记。虽然每个视频都很简单，但不得不说每一句都非常的简洁扼要，浅显易懂。非常适合我这样的小白入门。 10.1 代价函数 为神经网络拟合参数的算法
，比较我们可以发现，其实就是增加了一些嵌套的求和符号，因为代价函数最终为一个标量，所以我们需要将
上面的式子中实现了怎么利用反向传播法计算代价函数的导数，在这里介绍怎么将参数从矩阵形式展开成向量形式
9.1 代价函数(Cost Function) 9.2 反向传播算法(Backpropagation Algorithm) 9.3 直观理解反向传播(Backpropagation Intuition) 9.4 实现注意点: 参数展开(Implementation Note: Unrolling Parameters) 9.5 梯度检验(Gradient Checking) 9.6 随机初始化(Random Initialization) 9.7 综合起来(Putting It Together) 9.8 自主驾驶(Autonomous Driving)
神经网路中的超参数主要包括1. 学习率 ηη，2. 正则化参数 λλ，3. 神经网络的层数 LL，4. 每一个隐层中神经元的个数 jj，5. 学习的回合数EpochEpoch，6. 小批量数据 minibatchminibatch 的大小，7. 输出神经元的编码方式，8. 代价函数的选择，9. 权重初始化的方法，10. 神经元激活函数的种类，11.参加训练模型数据的规模 这十一类超参数。
这些都是可以影响神经网络学习速度和最后分类结果，其中神经网络的学习速度主要根据训练集上代价函数下降的快慢有关，而最后的分类的结果主要跟在验证集上的分类正确率有关。因此可以根据该参数主要影响代价函数还是影响分类正确率进行分类，如图1所示
在之前的部分，采用梯度下降或者随机梯度下降等方法优化神经网络时，其中许多的超参数都已经给定了某一个值，在这一节中将讨论如何选择神经网络的超参数。
本文为3Blue1Brown神经网络课程讲解第二部分《Gradient descent, how neural networks learn 》的学习笔记，观看地址：
卷积神经网络（五） ——面部验证与神经风格转换 （原创内容，转载请注明来源，谢谢） 一、概述 本文主要讨论面部验证和神经风格转换两种技术，都是CNN的实际应用。 二、面部验证 1、人脸识别与面部验证
选自Medium 作者：Adi Chris 机器之心编译 参与：朱乾树、刘晓坤 机器学习工程师 Adi Chris 最近学习完吴恩达在 Coursera 上的最新课程后，决定写篇博客来记录下自己对这一领域的理解。他建议通过这种方式有效地深入理解一个学习主题。除此之外，也希望这篇博客可以帮助到那些有意入坑的朋友。 言归正传。在我正式介绍深度学习是什么东西之前，我想先引入一个简单的例子，借以帮助我们理解为什么需要深度神经网络。 同时，本文附有使用深度神经网络模型求解异或（XOR）问题的代码，发布在 GitHu
我们希望有⼀个算法，能让我们找到权重和偏置，以⾄于⽹络的输出 能够拟合所有的训练输⼊ 。为了量化我们如何实现这个⽬标，我们定义⼀个代价函数：
采用如下方法，先进行前向传播算法，然后再进行反向传播算法（Backpropagation Algorithm），反向传播算法与前向传播算法方向相反，它用来求代价函数的偏导数。具体过程看下图：
机器学习（十二）——神经网络代价函数、反向传播、梯度检验、随机初始化 （原创内容，转载请注明来源，谢谢） 一、代价函数 同其他算法一样，为了获得最优化的神经网络，也要定义代价函数。 神经网络的输出
代价函数（有的地方也叫损失函数，Loss Function）在机器学习中的每一种算法中都很重要，因为训练模型的过程就是优化代价函数的过程，代价函数对每个参数的偏导数就是梯度下降中提到的梯度，防止过拟合时添加的正则化项也是加在代价函数后面的。
机器学习（十二） ——神经网络代价函数、反向传播、梯度检验、随机初始化 （原创内容，转载请注明来源，谢谢） 一、代价函数 同其他算法一样，为了获得最优化的神经网络，也要定义代价函数。 神经网络的输出的结果有两类，一类是只有和1，称为二分分类（Binary classification），另一种有多个结果，称为多分类。其中，多个结果时，表示方式和平时不太一样。例如，y的结果范围在0~5，则表示y=2，用的是矩阵y=[0 1 0 0 0]T来表示，如下图： 📷 代价函数可以类比logistic回归的代价函数，l
什么是神经网络（Neural Networks）呢？最开始科学家想用算法去模拟大脑达到人工智能。通过一系列的实验发现，大脑是通过神经元进行工作的，神经元之间通过电信号传递信息。于是他们就开始模拟神经元的工作过程，用算法去模拟神经元，这就形成了神经网络。神经网络可以用来学习复杂的非线性假设模型。
表示 S 代表风格图片风格计算，L 表示在第 L 层上计算图像风格，K 和 K'是用来计算相关性的 L 层的两个通道。风格图片的风格计算公式可如下表示:
代价函数是学习模型优化时的目标函数或者准则，通过最小化代价函数来优化模型。到目前为止，接触了一些机器学习算法，但是他们使用的代价函数不一定是一样的，由于，在现实的使用中，通常代价函数都需要自己来确定，所以，这里总结一下，代价函数都有哪些形式，尽量揣测一下，这样使用的原因。
.但是 Ng 常常胜省略不写,因为 W 已经是一个高维参数矢量,已经可以表达高偏差问题.
http://blog.csdn.net/u011239443/article/details/77649026
深层神经网络参数调优（一）——方差、偏差与正则化 （原创内容，转载请注明来源，谢谢） 一、概述 现在来到ng【深层神经网络参数调优】专题的学习，这部分主要是对深度学习过程中，需要涉及到的参数、超参数的调优的方法与技巧。 二、样本集的使用 1、三个集 在深度学习中，为了检验算法的效果，通常会设置训练集、验证集和测试集。 训练集用来训练分类器，得到最低代价函数情况下，各层网络对应的w、b。 验证集用来调试的，目的是为了获得最优的超参数，如学习速率α、正则化因子λ等。 测试集用来验证训练集得到的结果，确认错
机器学习的模型分为能量模型和概率模型，知道概率分布的可以直接用概率模型进行建模，比如贝叶斯分类器，不知道的就用能量模型，比如支持向量机。因为一个系统稳定的过程就是能量逐渐减小的过程。
为了描述神经网络，我们先从最简单的神经网络讲起，这个神经网络仅由一个“神经元”构成，以下即是这个“神经元”的图示：
优化通常是一个极其困难的问题。传统的机器学习会小心设计目标函数和约束。以确保优化问题是凸的，从而避免一般优化问题的复杂度。在训练神经网络时，我们肯定会遇到一般的非凸情况。即使是凸优化，也并非没有任何问题。
表示每个特征的方差.我们已经对数据完成了零均值化,现在只需要将所有数据都除以向量
神经网络分类： 机器学习的四要素 讨论：线性模型与广义线性模型 对于部分数据来说，其本身就是稀疏，可以通过线性模型直接优化求解，但是实际生活中大多数数据都是不稀疏，并且不可以通过简单的线性模型直接
https://blog.csdn.net/pangjiuzala/article/details/72630166
Faster-RCNN是Fast-RCNN的后续版本，主要针对Fast-RCNN速度过慢进行优化。在Fast-RCNN中，速度的瓶颈主要是用于生成候选区域的Selective Search过程。在Faster-RCNN中，候选区域的生成使用RPN网络，且共享的使用了卷积产生的特性，由此将候选区域的生成方式纳入神经网络的范畴下。该系统有以下部分构成：
原作者：Radu Raicea 译者：刘勤 人工智能（Artificial Intelligence）和机器学习（Machine Learning）是当下最热话题。每天“AI”这个词都在耳边横飞。胸怀抱负的开发人员声称想要研究AI；经理们说想在服务中应用AI。但是，通常这些人不知道AI是什么。 本文将带你了解人工智能（AI）和机器学习（ML）的基本知识。你也会了解到机器学习中最火的方法——深度学习的工作原理。 本指南是用来科普的，所以不会涉及高等数学。 背景 了解深度学习的第一步是把握重要概念之间的区别。
1943年，沃伦·麦卡洛克(Warren McCulloch)和沃尔特·皮茨(Walter Pitts)首次提出了神经网络，但它并不受欢迎，因为它们需要大量的数据和计算能力，而这在当时是不可行的。但随着上述约束条件的可行性，以及参数初始化和更好的激活函数等其他训练进步，它们再次开始在各种竞争中占据主导地位，并在各种人类辅助技术中找到了应用。
的向量，并且我们训练集中的因变量也是同样维度的一个向量，因此我们的代价函数会比逻辑回归更加复杂一些，为：
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