hardmax 就是直接选出一个最大值,例如 [1,2,3] 的 hardmax 就是 3,而且只选出最大值,非黑即白,但是实际中这种方式往往是不合理的,例如对于文本分类来说,一篇文章或多或少包含着各种主题信息,我们更期望得到文章属于各种主题的概率值,而不是简单直接地归类为某一种唯一的主题。这里就需要用到soft的概念,即不再唯一地确定某一个最大值,而是为每个输出分类的结果都赋予一个概率值,表示属于每个类别的可能性。
在介绍完了如何处理数据以及如何构造样本之后,就可以构建我们的神经网络语言模型了,下面是使用LSTM构建的语言模型的大体结构:
最近学习吴恩达《Machine Learning》课程以及《深度学习入门:基于Python的理论与实现》书,一些东西总结了下。现就后者学习进行笔记总结。本文是本书的学习笔记(三)神经网络。
前一篇文章我们具体讲述了神经网络神经元的基本构造,以及引入了神经网络一些概念性质,有了这些基础我们就能更好的理解每一层神经网络究竟要做什么,如何工作的。
神经网络模型是由神经网络层和Tensor操作构成的,mindspore.nn提供了常见神经网络层的实现。在MindSpore中,使用Cell类构建所有网络,它是网络的基本单元。一个神经网络模型表示为一个Cell,由不同的子Cell构成。通过这样的嵌套结构,可以简单地使用面向对象编程的思维对神经网络结构进行构建和管理。
一般来说,分类模型的最后一层都是softmax层,假设我们有一个 分类问题,那对应的softmax层结构如下图所示(一般认为输出的结果 即为输入 属于第i类的概率):
的模型准确预测标签。也就是说,“决策面”不是直线。之前,我们了解了对非线性问题进行建模的一种可行方法 - 特征组合。
word2vec原理(二) 基于Hierarchical Softmax的模型
机器学习在监督学习领域主要解决两个问题,分类和回归问题。那么分类问题又分为二分类问题和多分类问题,而二分类问题相对来说很好解决,我们只需要构建输出层有一个神经元的神经网络,然后结合sigmoid函数,即可实现二分类问题。而神经网络的多分类问题就相对复杂一些,假如我们要解决三分类的问题,那么我们构建神经网络的时候,就需要构建一个输出层为三个神经元的神经网络,然后配合使用softmax回归来完成神经网络多分类的任务。
深度学习中已经成为了人工智能领域的必备工具,源于人工神经网络的研究,含多个隐藏层的多层感知器就是一种深度学习结构。寻找隐藏层的权重参数和偏置的过程,就是常说的“学习”过程,其遵循的基本原则就是使得网络最终的输出误差最小化。在神经⽹络中,激活函数是必须选择的众多参数之⼀,从而使神经⽹络获得最优的结果和性能。
假设不单单需要识别猫,而是想识别猫,狗和小鸡,其中把猫称为类1,狗为类2,小鸡是类3,如果不属于以上任何一类,就分到“其它”或者说“以上均不符合”这一类,把它称为类0。
教程地址:http://www.showmeai.tech/tutorials/36
毫无疑问,神经网络是目前使用的最流行的机器学习技术。所以我认为了解神经网络如何学习是一件非常有意义的事。
那是因为在图像分类时,面临着图像大,物体的形态、位置不同等问题,这就给普通的神经网络带来了难题。
在机器学习中,分类器将类别标签分配给数据点。例如,图像分类器针对图像中存在哪些对象产生类别标签(例如,鸟,飞机)。一个卷积神经网络,或CNN的简称,是一种类型的分类,在解决这个问题,其过人之处!
Sigmoid函数,也称S曲线函数,是使用范围最广的一类激活函数,具有指数函数形状,在物理意义上最为接近生物神经元,在生物学中也是常见的S型函数,又称为S型生长曲线,是神经网络中最常用的激活函数之一。Sigmoid函数由下列公式定义:
原文链接:https://juejin.im/post/5d46816e51882560b9544ac1
从本章起,我们将正式开始介绍神经网络模型,以及学习如何使用TensorFlow实现深度学习算法。人工神经网络(简称神经网络)在一定程度上受到了生物学的启发,期望通过一定的拓扑结构来模拟生物的神经系统,是一种主要的连接主义模型(人工智能三大主义:符号主义、连接主义和行为主义)。本章我们将从最简单的神经网络模型感知器模型开始介绍,首先了解一下感知器模型(单层神经网络)能够解决什么样的问题,以及它所存在的局限性。为了克服单层神经网络的局限性,我们必须拓展到多层神经网络,围绕多层神经网络我们会进一步介绍激活函数以及反向传播算法等。本章的内容是深度学习的基础,对于理解后续章节的内容非常重要。
神经网络学习笔记 - 激活函数的作用、定义和微分证明 看到知乎上对激活函数(Activation Function)的解释。 我一下子迷失了。 因此,匆匆写下我对激活函数的理解。 激活函数被用到了什么地方 目前为止,我见到使用激活函数的地方有两个。 逻辑回归(Logistic Regression) 神经网络(Neural Network) 这两处,激活函数都用于计算一个线性函数的结果。 了解激活函数 激活函数的作用:就是将权值结果转化成分类结果。 2类的线性分类器 先说一个简单的情况 - 一个2类的
本文结构: 什么是激活函数 为什么要用 都有什么 sigmoid ,ReLU, softmax 的比较 如何选择 ---- 1. 什么是激活函数 如下图,在神经元中,输入的 inputs 通过加权,求
导语:据介绍,Google Developers Codelabs 提供了有引导的、教程式的和上手式的编程体验。大多数 Codelabs 项目都能帮助你了解开发一个小应用或为一个已有的应用加入新功能的过程。这些应用涉及到很多主题,包括 Android Wear、Google Compute Engine、Project Tango、和 iOS 上的 Google API。 本项目的原文可参阅:https://codelabs.developers.google.com/codelabs/cloud-tens
标题:Mitigating Neural Network Overconfidence with Logit Normalization
本文使用深度强化技术来优化网站上的广告位,以最大限度地提高用户点击的概率并增加数字营销收入。在介绍概念的同时提供了带有代码的详细案例,可以作为在任何真实示例中实施解决方案。
0.说在前面1.Softmax向量化1.1 Softmax梯度推导1.2 Softmax向量化实现2.两层神经网络2.1 反向传播推导2.2 两层神经网络实现3.作者的话
激活函数是深度学习,也是人工神经网络中一个十分重要的学习内容,对于人工神经网络模型去学习、理解非常复杂和非线性的函数来说具有非常重要的作用。那么,激活函数的作用应该如何来理解呢?
人工智能,深度学习和机器学习,不论你现在是否能够理解这些概念,你都应该学习。否则三年内,你就会像灭绝的恐龙一样被社会淘汰。 ——马克·库班(NBA小牛队老板,亿万富翁) 马克·库班的这番话可能听起来挺吓人的,但道理是没毛病的!我们正经历一场大革命,这场革命就是由大数据和强大电脑计算能力发起的。 让我们花几分钟回想一下20世纪初的景象。那个时候很多人都不懂什么是电,在过去几十年,甚至几百年的时间里,人们一直沿用一种方式去做某件事情,但是突然间,好像身边的一切都变了。 以前需要很多人才能做成的事情,现在只需要
前言 上月导师在组会上交我们用tensorflow写深度学习和卷积神经网络,并把其PPT的参考学习资料给了我们, 这是codelabs上的教程:《TensorFlow and deep learning,without a PhD》 https://codelabs.developers.google.com/codelabs/cloud-tensorflow-mnist/#0 当然需要安装python,教程推荐使用python3。 好多专业词太难译了,查了下,大家有些都是不译的。 比如:dropou
损失函数对于机器学习而言,是最基础也最重要的环节之一,因此在损失函数上「做好文章」,是一个机器学习项目顺利进行的前提之一。Deep Learning Demystified 编辑、数据科学家 Harsha Bommana 以浅显易懂的文字介绍了在不同的深度学习任务中如何设置损失函数,以期大家能够对损失函数有一个更加清晰的认识。雷锋网 AI 科技评论编译如下。
AI (Artificial Intelligence)人工智能及机器学习(Machine Learning)最近大热,Google - Deep Mind的AlphaGo踢馆人类所向披靡,最终宣布正式进入智能时代1.0。我们今天也来体验学习一下Google的人工智能项目。 1. Jeff Dean 老传统,我们先来看看这位Google TensoFlow的主要负责人,在加州山景城除了拉里佩奇Larry Page和布林Sergey Brin,Google数一数二,被用来打造下一代Google核心大脑的(Go
【导读】1月4日,Mateusz Dziubek发布了一篇基础的介绍神经网络的博文,作者用一种直观的方法来解释神经网络以及其学习过程,作者首先探讨了导致神经网络过于复杂的几个因素:大量系数、梯度计算慢
什么是 CNN?Convolutional Neural Network,中文译为「卷积神经网络」。
本教程将介绍Word2Vec的skip gram神经网络体系结构。我这篇文章的目的是跳过对Word2Vec的一般的介绍和抽象见解,并深入了解其细节。具体来说,我正在深入skipgram神经网络模型。 模型介绍 skip-gram神经网络模型其最基本的形式实际上是惊人的简单; Word2Vec使用了一个你可能在机器学习中看到过的技巧。我们将训练一个带有单个隐藏层的简单的神经网络来完成某个任务,但是实际上我们并没有将这个神经网络用于我们训练的任务。相反,目标实际上只是为了学习隐藏层的权重 - 我们会看到这些权重
如果你刚刚开始学习神经网络,激活函数的原理一开始可能很难理解。但是如果你想开发强大的神经网络,理解它们是很重要的。
关键词:Python,tensorflow,深度学习,卷积神经网络 正文如下: 前言 上月导师在组会上交我们用tensorflow写深度学习和卷积神经网络,并把其PPT的参考学习资料给了我们, 这是codelabs上的教程:《TensorFlow and deep learning,without a PhD》 https://codelabs.developers.google.com/codelabs/cloud-tensorflow-mnist/#0 当然需要安装python,教程推荐使用pytho
神经网络学习笔记-03-循环神经网络-反向传播计算公式的证明 本文是根据WildML的Recurrent Neural Networks Tutorial写的学习笔记。 原文的例子 原文中计划实现一个循环神经网络,用于发现自然语言句子中单词出现的模式,最终可以生成一些合理的句子。 数据来源 原文中,从网上下载了很多条句子(英文的)。 数据的前期处理 首先,统计了所有单词(包括标点符号)。 取出最常见的7997单词,并且编号,每个单词有一个token。 设置了3个特殊的token: UNKNOWN_
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
深度学习是近年来兴起的一种机器学习方法,它通过模拟人脑神经网络的结构和功能,实现对大规模数据进行高效处理和学习。卷积神经网络(Convolutional Neural Networks,简称CNN)是深度学习中最重要和最常用的算法之一,它在图像识别、计算机视觉和自然语言处理等领域取得了巨大的成功。
本文主要介绍了理解交叉熵作为损失函数在神经网络中的作用,说明了其在多分类问题中的重要性,并通过举例进行说明。最后,在TensorFlow中实现了交叉熵损失函数的计算,并进行了实例化应用。
在关于训练神经网路的诸多技巧Tricks(完全总结版)这篇文章中,我们大概描述了大部分所有可能在训练神经网络中使用的技巧,这对如何提升神经网络的准确度是很有效的。
在任何深度学习项目中,配置损失函数是确保模型以预期方式工作的最重要步骤之一。损失函数可以为神经网络提供很多实际的灵活性,它将定义网络的输出如何与网络的其他部分连接。
分类问题和回归问题是监督学习的两大种类。这一节将分别介绍分类问题和回归问题中使用到的经典损失函数。分类问题希望解决的是将不同的样本分到事先定义到的经典损失函数。分类问题希望解决的将不同的样本分到事先定义好的类别中。
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在前面一篇文章《一步步提高手写数字的识别率(1)》中,我们使用Softmax回归实现了一个简单的手写数字识别程序,在MNIST数据集上的准确率大约为92%。这是一个线性模型,其特点是简单易用,但拟合能力不强。而深度神经网络在线性模型的基础上引入隐藏层,并增加非线性激活函数,使得拟合复杂函数的能力大大增强。
1.熟悉numpy的一些基本函数 2.理解sigmoid, softmax, cross entropy loss等函数
上一篇学习笔记介绍了不使用pytorch包装好的神经网络框架实现logistic回归模型,并且根据autograd实现了神经网络参数更新。
激活函数(Activation Function),就是在人工神经网络的神经元上运行的函数,负责将神经元的输入映射到输出端。
在前言中,已经提到经常使用深度学习的领域就是模式识别。编程初学者都是从打印“Hello World”开始,深度学习中我们则是从识别手写数字开始。 本章中,我会讲解如何在TensorFlow中一步步建立单层神经网络,这个建立的神经网络用来识别手写数字,它是基于TensorFlow官方新手指南中的一个例子改变而来。 根据本书的风格,在本例子中会简化一些概念与理论证明。 如果读者在读完本章后,有兴趣研究例子中相关的理论概念,建议读者去阅读神经网络与深度学习一书,该书同样可在网上获得,该书阐述了本例子中的一些深度理
本系列为吴恩达老师《深度学习专项课程(Deep Learning Specialization)》学习与总结整理所得,对应的课程视频可以在这里查看。
人工神经网络( Artificial Neural Network, 简写为ANN)也简称为神经网络(NN),是一种模仿生物神经网络结构和功能的 计算模型。人脑可以看做是一个生物神经网络,由众多的神经元连接而成。各个神经元传递复杂的电信号,树突接收到输入信号,然后对信号进行处理,通过轴突输出信号。
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