UFLDL学习笔记4——Multi-Layer Neural Network

最新推荐文章于 2025-01-09 14:58:48 发布
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这节主要讲了forward propagation和back propagation algorithm。

  • 隐藏层最后一层到输出层是用的是softmax函数，之前层的活化函数是sigmoid函数；
  • 练习中cost function用的也是和softmax regression基本相同的cross entropy；最后加上了weight decay项(注意没有把b包括进来，PRML 1.1
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UFLDL supervised_dnn_cost.m
Zhaohui1995_Yang的专栏
08-08 870
本函数在实现的时候犯了几个非常傻逼的错误，最开始导致不能收敛，甚至有的时候还会增长。第一个就是在实现forward的时候，最开始的for循环，我将最后一个softmax层的结果也进行了sigmoid然后再求概率分布等，这个就非常蠢了。。。。所以最后将其单独拿出来。第二个是bp的时候，最后一层的delta没有加负号。。。然后就是在sparse的时候，要用一个list而不是一个数，比如说： spa
Multi-Layer Neural Network
Surge
09-22 4486
接触机器学习有一段时间了，但是对于神经网络一直感觉比较“神秘”，再加之深度学习的概念炒得这么热，都不好意思说自己不懂神经网络了。本文主要是为了记录自己对神经网络的理解以及一些心得，由于是一个新手，其中的一些理解不免有些错误，望各位能够指正。本文主要参考 UFLDL Tutorial的同名教程【1】，在理解过程中主要参考了博客，反向传播BP算法【2】。正如【2】所说【1】中变量的上下标比较多，理解起
ufldl学习笔记与编程作业：Multi-Layer Neural Network(多层神经网络+识别手写体编程)
linger(心怀梦想，活在当下，知乎ID：linger liu)
08-10 8930
ufldl学习笔记与编程作业：Multi-Layer Neural Network(多层神经网络+识别手写体编程) ufldl出了新教程，感觉比之前的好，从基础讲起，系统清晰，又有编程实践。 在deep learning高质量群里面听一些前辈说，不必深究其他机器学习的算法，可以直接来学dl。 于是最近就开始搞这个了，教程加上matlab编程，就是完美啊。 新
ufldl学习笔记与编程作业：Multi-Layer Neural Network(多层神经网络+识别手写体编程)...
weixin_34262482的博客
04-26 201
ufldl学习笔记与编程作业：Multi-Layer Neural Network(多层神经网络+识别手写体编程) ufldl出了新教程，感觉比之前的好，从基础讲起，系统清晰，又有编程实践。 在deep learning高质量群里面听一些前辈说，不必深究其它机器学习的算法，能够直接来学dl。 于是近期就開始搞这个了。教程加上matlab编程。就是完美啊...
UFLDL新版教程与编程练习（六）：Multi-Layer Neural Network（多层神经网络）
laizi_laizi的博客
08-10 684
UFLDL是吴恩达团队编写的较早的一门深度学习入门，里面理论加上练习的节奏非常好，每次都想快点看完理论去动手编写练习，因为他帮你打好了整个代码框架，也有详细的注释，所以我们只要实现一点核心的代码编写工作就行了，上手快！ 我这里找不到新版对应这块的中文翻译了，-_-，趁早写一下，否则又没感觉了！ 第六节是：Multi-Layer Neural Network（多层神经网络） 多层神经网络，其实讲的就...
UFLDL cnnExercise.m
Zhaohui1995_Yang的专栏
08-09 843
主要就是检查conv 和 pool 两个函数的实现情况。我认为最有价值的是isequal函数，知道了能够直接比较数组。%% Convolution and Pooling Exercise% Instructions % ------------ % % This file contains code that helps you get started on the % convolut
《Multi-Modal Features Representation-Based Convolutional Neural Network Model for Malicious Website》
buyaotutou的博客
07-27 479
文章链接基于多模态特征表示的卷积神经网络恶意网站检测模型Web applications have proliferated across various business sectors, serving as essential tools for billions of users in their daily lives activities. However, many of these applications are malicious which is a major threat to I
深度学习学习笔记——C2W3-9——Softmax回归
预见未来to50的专栏
01-09 782
所以t将是e的5次方，e的2次方，e的-1次方，e的3次方。e的5次方是1484，e的2次方大约是7.4，e的-1次方是0.4，e的3次方是20.1。所以这里的第一个节点应该输出，或者我们希望它输出概率是其它类，给定输入x，这将输出是猫的概率。给定x，这将输出机会。猫是类别1，狗是类别2，我猜你那是考拉，所以那是其它类，所以那是类别0，类别3，等等。所以这显示了Softmax交叉层可以在没有隐藏层的情况下所做的类型，而这些类型甚至可以用更深的神经网络进行，其X和一些隐藏单元，然后更多的隐藏单元，依此类推。
论文笔记--Recurrent Neural Network for Text Classification with Multi-Task Learning
weixin_38124427的博客
05-21 343
三种基于多任务学习的RNN训练框架，充分利用多任务数据集完成下游任务
UFLDL Exercise: Convolutional Neural Network
Hiworldofice
01-22 2674
Structure: Input layer --> Conv layer --> Subsampling layer --> Softmax layer Property: 1. Cross-entropy loss function 2. Sigmoid activation function 3. Stochastic Gradient Descent with weight
UFLDL学习笔记5（Building Deep Networks for Classification）
richard2357的专栏
01-19 2517
最近在学习UFLDL Tutorial，这是一套关于无监督学习的教程。在此感觉Andrew Ng做的真的是非常认真。下面把我的代码贴出来，方便大家学习调试。所有代码已经过matlab调试通过。 Building Deep Networks for Classification练习 这一章是用fine-tune的多层网络进行mnist数字的识别。特征提取层使用unlabeld数据
Convolutional neural networks(CNN) (十三) Convolutional Neural Network Exercise
ColdCode's Hello World~
09-18 1103
{作为CNN学习入门的一部分，笔者在这里逐步给出UFLDL的各章节Exercise的个人代码实现，供大家参考指正} 基于 Convolutional neural networks(CNN) (十二) Convolutional Neural Network Theory 理论分析，对 Exercise: Convolutional Neural Network进行了MatLab实现，同
斯坦福大学卷积神经网络教程UFLDL Tutorial - Convolutional Neural Network
GarfieldEr007的专栏
03-28 4048
Convolutional Neural Network Overview A Convolutional Neural Network (CNN) is comprised of one or more convolutional layers (often with a subsampling step) and then followed by one or more ful
k-means及isodata算法的matlab实现
05-20 9514
最近上模式识别课涉及到聚类算法，主要讲了一下kmeans和isodata，这里是我用matlab实现的两个算法的粗略版，还有很大的改进空间，先把原始版放这上面。function Kmeans(x,k) n = size(x,1); mean = cell(k,1); for i=1:k mean{i} = x(i,:);%initialize end while 1 class =
UFLDL学习笔记1——Linear Regression
05-04 1280
UFLDL地址想了解下深度学习，看到网上有人推荐Andrew NG团队做的UFLDL，他们给的上机练习挺多，而且是用matlab，感觉自己编程太菜，顺便可以跟着练练实际操作。第一节linear regression，内容没有什么难度，上机也不难，但还是遇到了点小麻烦。% YOUR CODE HERE % for num=1:m f = f + 1/2*(theta'*X(:,num)-y
UFLDL学习笔记2——Logistic Regression
05-05 671
Logistic Regression和前一节linear regression类似，只是logistic regression用于二分类问题，借助于sigmoid函数σ(x)=11+e−x\sigma(x)=\frac{1}{1+e^{-x}}的良好性质，使得可以从概率的角度去考虑二分类问题。判别函数定义为P(y=1|x)=hθ(x)=11+e−θTxP(y=1|x)=h_{\theta}(x)=
UFLDL学习笔记3——Softmax Regression
05-06 532
total = bsxfun(@rdivide,exp(theta'*X),sum(exp(theta'*X)); I = sub2ind(size(total),y,1:size(total,2)); f = sum(total(I));
Matlab中基于蚁群算法的二维路径规划：实现无碰撞智能寻路 · 智能寻路
最新发布
08-14
内容概要：本文介绍了在Matlab中利用蚁群算法实现的二维路径规划方法。首先简述了路径规划的重要性和应用场景，特别是对于存在大量障碍物的复杂环境。接着详细解释了蚁群算法的基本原理，即模仿蚂蚁觅食过程中信息素传递机制，在二维空间中通过网格化表示可行区域，设置起始点、终止点和障碍物位置。然后阐述了算法的具体流程，包括初始化、信息素初始化、蚂蚁寻路、信息素更新和迭代优化五个主要步骤。最后展示了部分Matlab代码片段，用于演示算法的实现细节及其可操作性。该算法能有效解决机器人导航、无人驾驶等领域的路径规划问题。 适合人群：对路径规划算法感兴趣的研究人员和技术开发者，尤其是那些希望深入了解蚁群算法及其在Matlab环境下应用的人士。 使用场景及目标：适用于需要在二维平面内避开障碍物进行高效路径搜索的应用场合，如机器人自主行走、无人机飞行路线规划、自动化仓库货物搬运等。目标是提供一种可靠的解决方案，确保系统能在复杂环境中安全稳定地运行。 其他说明：文中提供的代码仅为框架示意，实际部署时还需针对特定任务做进一步调整和完善。
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