Coursera_机器学习_week4&5_神经网络

最新推荐文章于 2022-01-22 21:44:36 发布
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#octave #机器学习

本文介绍了神经网络的表示，模型表示采用Logistic unit模拟神经元，代价函数包括二类分类和多类分类的情况。重点讲解了反向传播算法（BP算法）的基本原理，并提到了梯度下降算法的验证和随机初始化的重要性。此外，还涉及到在Octave中处理神经网络编程练习的相关函数。

神经网络的表示

52nlp的笔记
52nlp的笔记2

对于有大量特征的分类问题，除了逻辑回归，还可以选择神经网络算法，它对于复杂的假设空间和复杂的非线性问题有很好的学习能力。

Model representation 模型

用Logistic unit来模拟大脑中的神经元
这里写图片描述
其中 x0 为偏置单元(bias unit), hθ(x) 称为激活函数(activation function)，一般采取的形式为

g(z)=1
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coursera-斯坦福-机器学习-吴恩达-第4周笔记-神经网络
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coursera-斯坦福-机器学习-吴恩达-第4周笔记-神经网络coursera-斯坦福-机器学习-吴恩达-第4周笔记-神经网络 提出神经网络的动机 神经网络算法 1 神经元 2 神经网络 应用 1 例子1 and与or运算 2 例子2 3 多分类 复习作业 1测验 2编程作业-多分类 21多分类 22 Neural Networks 1 提出神经网络的动机前面我们学习了，线性回归、逻辑回归，他们可
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02-04 1375
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机器学习-coursera-exercise4-神经网络
coder
02-25 1206
一、神经网络-手写数字的识别 （1）可视化数据 跟前面一次练习题的可视化数据的函数一样，代码不贴了，同exercise3-可视化数据 跟之前一样将每一个样例（20pixel*20pixel）的灰度图像展开成一个向量（400维），这样得到的X矩阵包含m（m=5000）行，每一行是一个样例。 y是一个5000维的向量。 （2）模型表示 神经网络存在三层，一个输入层，一个隐藏层（25
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sch的学习笔记
03-12 611
第八章 神经网络：表述（一） 第1节 动机（Motivations） 8.1 非线性假设 参考视频：8 - 1 - Non-linear Hypotheses (10 min).mkv 前面我们学习了逻辑回归，它们可以很好的解决一些线性的分类问题。但是对于非线性问题，它们很难画出分类边界线。如下图。 如果要实现非线性模型，需要增加模型复杂度（增加特征组合和特征多次项）...
Coursera机器学习 week4 assignment
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09-02 1195
lrCostFunction.m: b = sigmoid(X*theta); J = -(1/m)*( (log(b'))*y + log(1-b')*(1-y) ) + (lambda/(2*m))*(sum(theta.^2)-theta(1)^2); k = X'*(b-y); grad(1) = (1/m)*k(1); long = length(k); k2 = (1/m)
机器学习：使用matlab实现逻辑回归解决数字识别（多元分类）问题
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01-22 4823
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06-16
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《Coursera机器学习课程第五周：神经网络学习编程练习详解》 在Coursera上的机器学习课程由斯坦福大学的Andrew Ng教授主讲，深受全球学员喜爱。本资料聚焦于第五周的学习内容，主要围绕神经网络的学习算法展开，...
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LBP-DBN人脸识别matlab代码
06-20
这个程序的功能，是使用DBN算法来实现人脸识别，数据库使用ORL数据库，在迭代次数达到3000时，识别准确率98%左右 1-此程序使用的是LBP（Local Binary Pattern）来实现特征的提取 2-此程序还附带了画学习曲线的功能，画正则参数，隐层结点数，训练样本数的学习曲线 3-DBN是有几层RBM构成，该程序实现的是4层网络，输入层-隐层1-隐层2-输出层 4-DBN的训练基本上分为两步，先用RBM的训练方法训练网络得到初始值，来初始化整个网络，然后用BP反向传播算法来微调整个网络 5-神经网络参数的更新，使用matlab提供的fmincg函数，前提是我们要先得到网络的代价函数nnCostFunction 在此感谢改程序作者，改程序很有参考价值，值得深度学习。ps.程序内的一些图片目录小伙伴们请自行修改
【吴恩达机器学习 - 3】利用fmincg函数与正则化实现多元分类问题及神经网络初体验（课后练习第三题ex3）
Beemo的博客
11-15 1947
目录 1. 多元分类 1.1 代价函数 1.2 求最优参数 1.3 分类预测 2. 神经网络 照旧，本练习的相关资料链接将会扔到评论区，大家自取 1. 多元分类 在上一节练习中已经完成了逻辑回归，也就是分类问题，实际上只是完成了二分类问题，而本节练习将会使用逻辑回归完成手写字体识别（多元分类）问题
Machine Learning Week4 oneVsAll.m
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07-29 1925
根据传入的参数们进行训练。fmincg和fminunc很类似的。function [all_theta] = oneVsAll(X, y, num_labels, lambda) %ONEVSALL trains multiple logistic regression classifiers and returns all %the classifiers in a matrix all_thet
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1、Multi-class Classification 如果将这个题转换为神经网络，相当于这个模型只有两层：输入层和输出层，输入层由400个神经元（像素）组成，输出层由10个神经元组成，输出层的神经元编号为1到10，分别表示1到9和0（10表示0），每个神经元输出结果是预测输入图像是该神经元编号的概率，选取概率最大的神经元编号作为预测的数字。 1.3 Vectorizing Logistic...
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Coursera机器学习 week4 神经网络的表示 编程作业代码
请叫我AXin
05-21 9137
这是Coursera上 Week4 的 “神经网络的表示” 的编程作业代码。经过测验，全部通过。下面是 lrCostFunction.mlrCostFunction.m 的代码：% lrCostFunction.mfunction [J, grad] = lrCostFunction(theta, X, y, lambda) %LRCOSTFUNCTION Compute cost and grad
Coursera机器学习课程：神经网络分类的MATLAB实现
它表明这是一个与Coursera上的机器学习课程相关的神经网络分类实现的Matlab代码示例。Andrew Ng是该在线课程的制作者，而“机器学习”是课程的主题。本系列笔记根据课程内容的周次进行了划分，并在文件名中注明了...
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