深度学习与神经网络的关系_神经网络与深度学习_神经网络与机器学习 - 腾讯云开发者社区 - 腾讯云

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优化与深度学习之间的关系

在深度学习任务中，我们常常会为模型定义一个损失函数，损失函数表征的是预测值和实际值之间的差距，再通过一定的优化算法减小这个差距然后绝大多数情况下，我们的损失函数十分复杂，不像我们解数学题能得到一个确定...它的特点也是两边的梯度趋近于0，但并不是真正的最小值点在深度学习优化过程中，这两种情况很常见，我们需要尽可能地通过数学方式去逼近最优梯度下降为什么有效这里需要用到高数里面的泰勒展开公式其中代表处的梯度...，调了半天学习率才达到想要的结果） ?...image-20200506213334210 这里我们也可以看得出学习率的关系当学习率很小，我们下降较为平滑，但容易卡在局部最小值点当学习率很大，我们梯度优化过程中会十分剧烈，可能达到全局最小值点...而在前面我们对学习率讨论中，不同学习率所带来的优化效果也不同。

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优化与深度学习之间的关系

来源 | GiantPandaCV 作者 | zzk 【导读】在深度学习任务中，我们常常会为模型定义一个损失函数，损失函数表征的是预测值和实际值之间的差距，再通过一定的优化算法减小这个差距然后绝大多数情况下...它的特点也是两边的梯度趋近于0，但并不是真正的最小值点在深度学习优化过程中，这两种情况很常见，我们需要尽可能地通过数学方式去逼近最优梯度下降为什么有效这里需要用到高数里面的泰勒展开公式其中代表处的梯度...，调了半天学习率才达到想要的结果） ?...image-20200506213334210 这里我们也可以看得出学习率的关系当学习率很小，我们下降较为平滑，但容易卡在局部最小值点当学习率很大，我们梯度优化过程中会十分剧烈，可能达到全局最小值点...而在前面我们对学习率讨论中，不同学习率所带来的优化效果也不同。

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神经网络与深度学习

大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。学习资料：deeplearning.ai的《神经网络和深度学习》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。...唯一的特例：(1,n)与(n,1)之间可以运算，结果为(n,n)维向量 2.

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PPC深度学习与站点优化之间的关系

深度学习是每个行业都需要的一个过程，它使得你在行业中，可以快速的累积核心技术，并针对特定的问题，提供多样化的解决方案。...因此，PPC深度学习，我们需要联系站点优化，齐头并进。 41.jpg 那么，PPC深度学习如何理清与站点优化的关系？...一旦我们将网站的效果整合到市场中，我们在广告系列之间的比较指标就不是网站的排名，而是网站排名以外的流量的价值。这个时候，我们在做PPC策略与SEO策略的时候，就需要考量优先级的问题。...3、定向活动我们知道任何的预测与实战，都是存在一定差距的，我们需要尽量的将计划与实战的数据指标，控制在合理的范围之内。这就需要我们制定实际的活动，去验证早前的策略，并进行有效的数据统计。...总结：PPC深度学习与站点优化之间的关系，仍然有诸多策略需要讨论，而上述内容，仅供参考！蝙蝠侠IT https://www.batmanit.com/h/735.html 转载需授权！

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深度学习与神经网络:BP神经网络

,误差的反向传播.BP网络的学习算法的本质其实就是把样本集合的输入输出问题变换为一个非线性优化的问题.其中分为三层的网络结构,包括输入层,隐藏层,输出层这样的三层.典型的一个网络模型的结构可以由下边的部分构成...层的神经元个数就可以用|L|来表示.即第L层的第J个神经元的输入与输出的关系如下图所示: v2-9df42126ac6fe1aa1782ba62ff6211d8_hd.jpg 其中 b表示为第L层的第....图像的压缩系统其实无论采用什么样的具体的架构或者技术方法,基本的过程都是一致的,主要还是可以概述为编码,量化,解码这三个部分,流程图如下: 从理论上讲,编解码问题其实就可以归结为映射与优化的问题,从神经网络的方面来看无非就是实现了从输入到输出的一个非线性的映射关系..._hd.jpg 在BP网络中,输入层到隐藏层之间的映射关系相当于编码器,用于对于图像信号进行线性或者非线性的变换,而隐藏层到输出层之间的映射关系相当于编码器,通过对于压缩后的信号数据进行反变换来达到重建图像数据...参考资料: 1:数字图像处理贾永红 2:人工神经网络导论蒋宗礼 3:机器学习周志华

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【深度学习】④--卷积神经网络与迁移学习

图像识别与定位图像的相关任务可以分成以下两大类和四小类：图像识别，图像识别+定位，物体检测，图像分割。...图像的定位就是指在这个图片中不但识别出有只猫，还把猫在图片中的位置给精确地抠出来今天我们来讲一讲如何神经网络来做图像识别与定位。...下面介绍2中思路去实现图像的识别与定位。...与之前分类问题不同的是，现在我们使用L2loss也就是欧氏距离来求损失函数。...步骤1：首先得搭一个图像识别的神经网络，可以在VGG,GoogleLenet这些优秀的模型上fine-tuning一下。

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深度学习与神经网络基础入门学习

关于神经网络与深度学习算法，以下SMDD会从最基础的概念讲起来，不会有复杂的公式和难以理解的东西在了解基本之前我们先来看看几个基本的概念，虽说是高数基础，但很好理解导数:一个平滑，连续的函数在某处的切线的斜率...这个不需要过多了解，你就把他当做派一样对待定义一个函数exp(x)=e^x *以上基本数学常识会在后面模型优化的文章内用到* 首先了解我们接下来要学习的几个组成初步模型的几个部件第一个就是神经元...从感知机谈起感知机算法可以说是神经网络算法的根本起源，其原理非常的基本，感知机的输出结果只取两个值1/0 而输入感知机的参数就是样本X=[x1,x2,x3...xn]和权重W=[w1,w2,w3...那我们现在已知感知机能够实现与或非这种简单的逻辑门我们能不能将他们进行组合来实现复合逻辑门呢通过组合与门，与非，或门三种逻辑门可以实现异或门，恰好感知机可以多层叠加，我们把一个神经元看做一个节点...，多层神经元，就叫做神经网络，这就是下节的内容

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神经网络与深度学习（4）：改进神经网络的学习方法

神经网络学习很慢的含义？学习慢 => 偏导数 ∂C/∂w 和 ∂C/∂b 值小。 2. 交叉熵的基本定义引入交叉熵代价函数就是为了解决学习慢的问题。交叉熵代价函数的定义如下： ?...事实上，把一个具有对数似然代价的柔性最大值输出层，看作与一个具有交叉熵代价的S型输出层非常相似，这是很有用的。 3....看个栗子（1）cost上的对比先在训练集上跑，训练集上cost和epoch（截取200-400之间）的关系如下：测试集上：（2）分类准确率上的对比 2. ...即使对于固定的神经网络和固定的训练集, 仍然可以减少overfitting。正则化/规范化（regularization） 1....规范化的神经网络常常能够比非规范化的泛化能力更强，这只是一种实验事实（empirical fact）。目前还没有一整套具有说服力的理论解释。仅仅是一些不完备的启发式规则或者经验。 4.

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基础 | 深度学习与神经网络-介绍

导读深度学习深度学习改变了搜索、广告等传统互联网业务，使更多产品以不同方式来帮助人们。AI的兴起犹如百年前电气的普及影响着各个行业。在AI的各个分支中，深度学习发展最快。...我们常用深度学习来指训练神经网络的过程，有时指的是特别大规模的神经网络训练。样例 ? 通过线性回归对房价预测拟合一条直线，因为房屋价格永远不可能为负值，所以将直线进行弯曲，在0处结束。...当你实现一个神经网络之后，你需要输入x，就可以得到y，它可以自行计算训练集中样本数目及中间过程。在上图的神经网络中，你只需要输入对应的特征，神经网络会预测对应的价格。...只要给予足够多的(x,y)训练集，神经网络擅长计算x到y的精准映射函数。...THE END 本篇文章是小编学习吴恩达老师深度学习课程的一些笔记，同时也是我第一次写公众号文章，所以只写了一个介绍试试水，有批评指正欢迎提出，在写作方面我还是一只小白，感谢各位看到最后，小生有礼了。

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深度神经网络中的对抗样本与学习

在评论中与作者就深度学习对抗样本（Adversarial Examples）展开了热烈的讨论，kdnuggets编辑邀请Ian Goodfellow撰文详解他的观点以及他在这方面的工作。...在他们的论文中，他们发现包括卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）在内的深度学习模型对于对抗样本都具有极高的脆弱性。...二将这一矛头直指深度学习，似乎要为深度学习热潮降一降温。....对深度学习来说，这多少是不公平的指责，因为 kdnuggets上的一篇文章(Deep Learning’s Deep Flaws)指出，深度学习对于对抗样本的脆弱性并不是深度学习所独有的，事实上，这在很多机器学习模型中都普遍存在...事实上，该文指出，高维空间中的线性性就足以造成对抗样本，深度模型对对抗样本的无力最主要的还是由于其线性部分的存在。如下图，展示了线性设计造成的抵抗对抗扰动的模型之间的关系。 ?

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深度神经网络中的对抗样本与学习

Goodfellow在评论中与作者就深度学习对抗样本（Adversarial Examples）展开了热烈的讨论，kdnuggets编辑邀请Ian Goodfellow撰文详解他的观点以及他在这方面的工作...在他们的论文中，他们发现包括卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）在内的深度学习模型对于对抗样本都具有极高的脆弱性。...二将这一矛头直指深度学习，似乎要为深度学习热潮降一降温。....对深度学习来说，这多少是不公平的指责，因为 kdnuggets上的一篇文章(Deep Learning’s Deep Flaws)指出，深度学习对于对抗样本的脆弱性并不是深度学习所独有的，事实上，这在很多机器学习模型中都普遍存在...事实上，该文指出，高维空间中的线性性就足以造成对抗样本，深度模型对对抗样本的无力最主要的还是由于其线性部分的存在。如下图，展示了线性设计造成的抵抗对抗扰动的模型之间的关系。 ?

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深度学习与神经网络学习:(1)小小的开始

大家好,这一篇文章算是深度学习这一个开始其实说深度学习,之前或多或少之前也学过一些,比如像经常在TensorFlow用的CNN卷积神经网络和RNN递归神经网络以及LSTM等,再有就是现在学术界比较热的...再加上自己一直感兴趣的NLP领域,比如Google用的LSTM(RNN)处理翻译已经获得了不错的结果.更加促进让我走进深度学习的世界....深入部分理解: 自编码器,稀疏自编码器,玻尔兹曼机,受限玻尔兹曼机,递归神经网络,自组织竞争神经网络. 3:进入深度学习世界我一直觉得如果到了这个部分,能够学懂受限玻尔兹曼机和BP神经网络,学习深度学习应该会比较轻松...深度学习部分: 深度置信网络,卷积神经网络,深度残差网络,递归神经网络 二:基本理论应用这一部分我想在理论学习完成后,能够把传统的神经网络模型和深度学习模型都能够用代码实现一遍,并且我们学习的是深度学习方面...三:推荐的书籍这几本书籍也是我老师推荐给我,我自己也在阅读,也希望大家可以一起学习 1:神经网络与机器学习(就是看他睡着的..)

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深度学习与神经网络学习:(1)小小的开始

大家好,这一篇文章算是深度学习这一个开始其实说深度学习,之前或多或少之前也学过一些,比如像经常在TensorFlow用的CNN卷积神经网络和RNN递归神经网络以及LSTM等,再有就是现在学术界比较热的...再加上自己一直感兴趣的NLP领域,比如Google用的LSTM(RNN)处理翻译已经获得了不错的结果.更加促进让我走进深度学习的世界. 话不多说,直接正文 ?...深入部分理解: 自编码器,稀疏自编码器,玻尔兹曼机,受限玻尔兹曼机,递归神经网络,自组织竞争神经网络. 3:进入深度学习世界我一直觉得如果到了这个部分,能够学懂受限玻尔兹曼机和BP神经网络,学习深度学习应该会比较轻松...深度学习部分: 深度置信网络,卷积神经网络,深度残差网络,递归神经网络 二:基本理论应用这一部分我想在理论学习完成后,能够把传统的神经网络模型和深度学习模型都能够用代码实现一遍,并且我们学习的是深度学习方面...三:推荐的书籍这几本书籍也是我老师推荐给我,我自己也在阅读,也希望大家可以一起学习 1:神经网络与机器学习(就是看他睡着的..) ?

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深度学习与TensorFlow:理解卷积神经网络

在之前我们学习好搭建全连接神经网络后,今天让我们继续学习去搭建卷积神经网络,并且来使用mnist进行手写数字识别....一般用一个正方形卷积核，遍历图片上的每一个像素点。图片与卷积核重合区域内相对应的每一个像素值乘卷积核内相对应点的权重，然后求和，再加上偏置后，最后得到输出图片中的一个像素值。...学习一个拥有超过 3 百万特征输入的分类器十分不便，并且容易出现过拟合 (over-fitting)。...经过第一层池化层，池化大小为 2*2，全零填充，步长为 2，由全零填充计算公式：输出尺寸=输入尺寸/步长=28/2=14，池化层不改变深度，深度仍为 6。...根据 Lenet 神经网络的结构可得，Lenet 神经网络具有如下特点： ①卷积（Conv）、池化（ave-pooling）、非线性激活函数（sigmoid）相互交替； ②层与层之间稀疏连接，减少计算复杂度

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深度学习与神经网络:AutoEncoder自编码

今天让我们来看一下深度学习与神经网络里边的自编码. 其实自编码严格来说不能算作是深度学习的内容,我们在之前的机器学习算法中也了解到自编码,并且我们会通过一个简单的例子来去说说自编码的理解....是条形码，二维码 NO.NO.NO，和他们都没有关系，其实自编码是一种神经网络形式....当神经网络要输入大量的信息，比如高清图片的时候，输入的图像数量可以达到上千万，要神经网络直接从输入的数据量中进行学习，是一件非常费力不讨好的工作，因此我们就想，为什么不压缩一下呢？...提取出原图片中最具有代表性的信息，缩减输入中的信息量，然后在把缩减过后的信息放入到神经网络中学习，这样学习起来就变得轻松了，所以自编码就是能在这个时候发挥作用，现在我们假设从上图中的输入层中的信息A解压缩到隐含层中得到...，编码器可以得到源数据的精髓,如下图所示: 然后我们只需要在创建一个小的神经网络模型再去学习这个精髓中的数据，不仅可以减少神经网络的负担，并且同样可以达到一个很好的效果。

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深度学习与神经网络:单层感知机

今天这个文章让我们一起来学习下感知机: 一个传统的单层感知机如上图所示,其实理解起来很简单,我们可以直接理解为输入节点接受信号之后直接传输到输出节点,然后得到结果y....0.3X3+0.4 在我们给定训练数据集之后,第一次给定的权值基本不会是适合的,因此我们需要使用给定的训练数据集进行迭代学习,规则如下: 给定的测试样例为(X,Y),而如今现在的模型输出为y,此时我们要对权值进行调整...: 而这里边的η被称为学习率,这个学习率∈(0,1),并且很大程度上这个学习率是根据我们的经验得到的.如果我们选择的学习率过大,容易造成权值计算的不稳定.如果选择的学习率太小,不能够充分体现出对于权值的修正...从上边的式子来看,如果输出的实际值y和训练集中的Y一致,则Wi就不会发生变化,从而感知机就不会发生变化,否则感知机就会根据错误的大小进行权值的处理....所以从上述来看,本质上感知机只能够对输出层进行处理,学习能力是很有限的,泛化能力很差.我们不妨分析下:对于与,或,非这样的问题,如图所示: 是可以形成一个线性超平面,从而进行分类划分.

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深度学习与神经网络:单层感知机

今天这个文章让我们一起来学习下感知机: v2-0d6bba2431d1fbb6d8c2825d0367b89c_hd.jpg 一个传统的单层感知机如上图所示,其实理解起来很简单,我们可以直接理解为输入节点接受信号之后直接传输到输出节点...0.3X3+0.4 在我们给定训练数据集之后,第一次给定的权值基本不会是适合的,因此我们需要使用给定的训练数据集进行迭代学习,规则如下: 给定的测试样例为(X,Y),而如今现在的模型输出为y,此时我们要对权值进行调整...: v2-cbbb0b7d6d1cc1d3c8562671ec122f05_hd.jpg 而这里边的η被称为学习率,这个学习率∈(0,1),并且很大程度上这个学习率是根据我们的经验得到的.如果我们选择的学习率过大...,容易造成权值计算的不稳定.如果选择的学习率太小,不能够充分体现出对于权值的修正,迭代次数太多.就跟我们显微镜对焦一样,左调调,右调调就会看的越来越清楚....所以从上述来看,本质上感知机只能够对输出层进行处理,学习能力是很有限的,泛化能力很差.我们不妨分析下:对于与,或,非这样的问题,如图所示: v2-7c5f8c89bc97ae68f266c4d5a6174014

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深度学习与TensorFlow:实现卷积神经网络

在上一篇文章,我们介绍了CNN的一些基本概念和lenet神经网络的架构,今天这一篇文章我们就模仿lenet网络去微调,使其符合mnist数据集的要求,并且达到我们练手的目的....2:从 list 中依次取出矩阵的长宽及深度，并求三者的乘积，得到矩阵被拉长后的长度。 3:将 pool2 转换为一个 batch 的向量再传入后续的全连接。...3:将转换后的 reshaped 向量与权重 fc1_w 做矩阵乘法运算，然后再加上偏置，最后再使用 relu 进行激活。五:实现第四层全连接层的前向传播过程： 1:初始化全连接层对应的变量。...2:将转换后的 reshaped 向量与权重 fc2_w 做矩阵乘法运算，然后再加上偏置。 3:返回输出值有，完成整个前向传播过程，从而实现对 Mnist 数据集的 10 分类。...并且如果有兴趣的同学还可以根据这个模型结合之前的全连接神经网络的内容进行修改,比如加上自制输入集测试功能,加上自制训练集测试机进行训练等等,再或者实现彩色图像识别功能等等.

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深度学习与TensorFlow:实现卷积神经网络

在上一篇文章,我们介绍了CNN的一些基本概念和lenet神经网络的架构,今天这一篇文章我们就模仿lenet网络去微调,使其符合mnist数据集的要求,并且达到我们练手的目的....因为mnist的数据集的图片大小为28*28*1的灰度图片,而lenet神经网络是32*32*1的输入,因此我们将其微调,结构如下: ?...2:从 list 中依次取出矩阵的长宽及深度，并求三者的乘积，得到矩阵被拉长后的长度。 3:将 pool2 转换为一个 batch 的向量再传入后续的全连接。...3:将转换后的 reshaped 向量与权重 fc1_w 做矩阵乘法运算，然后再加上偏置，最后再使用 relu 进行激活。五:实现第四层全连接层的前向传播过程： 1:初始化全连接层对应的变量。...2:将转换后的 reshaped 向量与权重 fc2_w 做矩阵乘法运算，然后再加上偏置。 3:返回输出值有，完成整个前向传播过程，从而实现对 Mnist 数据集的 10 分类。

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深度学习与神经网络:AutoEncoder自编码

今天让我们来看一下深度学习与神经网络里边的自编码. 其实自编码严格来说不能算作是深度学习的内容,我们在之前的机器学习算法中也了解到自编码,并且我们会通过一个简单的例子来去说说自编码的理解....是条形码，二维码 NO.NO.NO，和他们都没有关系，其实自编码是一种神经网络形式....当神经网络要输入大量的信息，比如高清图片的时候，输入的图像数量可以达到上千万，要神经网络直接从输入的数据量中进行学习，是一件非常费力不讨好的工作，因此我们就想，为什么不压缩一下呢？...提取出原图片中最具有代表性的信息，缩减输入中的信息量，然后在把缩减过后的信息放入到神经网络中学习，这样学习起来就变得轻松了，所以自编码就是能在这个时候发挥作用，现在我们假设从上图中的输入层中的信息A解压缩到隐含层中得到...然后我们只需要在创建一个小的神经网络模型再去学习这个精髓中的数据，不仅可以减少神经网络的负担，并且同样可以达到一个很好的效果。

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