Coursera_机器学习_week4&5_神经网络

神经网络与反向传播算法
最新推荐文章于 2022-02-04 16:23:56 发布
最新推荐文章于 2022-02-04 16:23:56 发布
阅读量4.6k 收藏 7
点赞数 5
CC 4.0 BY-SA版权
分类专栏： 公开课笔记 文章标签： octave 机器学习
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/icecutie/article/details/51046035
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
最低0.47元/天 解锁文章

新学期VIP享超值加赠
coursera-斯坦福-机器学习-吴恩达-第4周笔记-神经网络
和而不流
11-30 1万+
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
matlab的 fmincg 函数,algorithm - Octave：逻辑回归：fmincg和fminunc之间的差异 - 堆栈内存溢出...
weixin_33326218的博客
03-17 834
为什么fmincg有效？这是源代码的副本，其中包含解释所使用的各种算法的注释。 这是一种愚蠢的行为，因为在学习区分狗和椅子时，孩子的大脑会做同样的事情。这是fmincg.m的Octave源。function [X, fX, i] = fmincg(f, X, options, P1, P2, P3, P4, P5)% Minimize a continuous differentialble m...
matlab fmincg,LBP-DBN-face-recognition
weixin_42517807的博客
03-18 223
LBP-DBN-face-recognition使用LBP特征提取算法提取人脸特征，DBN网络来实现人脸识别，测试数据库-ORL数据库，识别率可达90%以上###工程使用方法：clone下工程，要根据实际情况修改test_example_DBN.m中的文件路径我们在该文件中，a=imread(strcat('E:\My RBM-DBN matlab\ORL\ORL\s',num2str(i),'_...
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
ShadyPi的IT笔记
01-22 4823
来自coursea机器学习课程ex3
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
Coursera机器学习笔记 第4周 第八章 神经网络：表述（一）
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）...
神经网络实现分类matlab代码-Coursera_MachineLearning:Coursera_机器学习
06-16
神经网络实现分类matlab代码...Week_4：神经网络 在每个文件中，有： LectureNote.md：本周课堂笔记； Script_intro.md：方法在脚本中是如何实现的，并附有实例以及与MATLAB内置函数的结果对比 Method.m：代码实现。
Machine Learning - Coursera 吴恩达机器学习教程 Week4 学习笔记
zhang35的博客
02-04 1375
背景 当目标函数非线性时（比如下图明显需要一条曲线），就需要增加高次项来获得曲线，当特征数量比较多时，增加高次项会使特征数量爆炸式增长。 比如图像识别问题，对50 * 50像素的图像，如果将每个像素作为特征，增加二次特征就会产生约3 * 10 ^ 6个特征（C22500 = 2500 * 2499 / 2） 这种情况下，若要使用普通逻辑回归学习所有特征，计算量就过大了。 此时用神经网络学习这种复杂的非线性假设函数，就比较合适了。 神经网络 首先学习几个术语： dendrite: 树突（输入） cell
吴恩达 cousera 机器学习课件 Lecture_Notes week1-week10全
08-26
4. **神经网络与感知机**：这是深度学习的基础，课件会深入讲解多层神经网络的结构，权重更新规则，以及如何用反向传播算法训练网络。 5. **多元线性回归与正规方程**：扩展单变量线性回归，讨论多重共线性、特征...
Coursera Machine Learning 第五周week5 ex4Neural Networks Learning编程全套满分题目+注释
12-10
《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，...
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
基于Andrew Ng机器学习视频的神经网络作业，自己写的优化算法，速度相比于给的fmincg函数慢了很多，但可以帮助你加深共轭梯度法在实际寻优工程中应用的理解
11-25
基于Andrew Ng机器学习视频的神经网络作业，自己写的优化算法，速度相比于给的fmincg函数慢了很多，但可以帮助你加深共轭梯度法在实际寻优工程中应用的理解，matlab程序
Coursera机器学习 week4 assignment
StephenFengz的博客
09-02 1196
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)
matlab fmincg库函数,MATLAB的’fminsearch’与Octave的’fmincg’不同
weixin_29276847的博客
03-20 541
我试图在MATLAB和Octave中的两个函数之间找到一个简单优化问题的一致答案.这是我的代码：options = optimset('MaxIter', 500 , 'Display', 'iter', 'MaxFunEvals', 1000);objFunc = @(t) lrCostFunction(t,X,y);[result1] = fminsearch(objFunc, theta, ...
【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
matlab的 fmincg 函数,matlab优化函数（比如fmincon）的具体实现代码能不能看到
weixin_39996762的博客
03-17 875
★小木虫: 金币+0.5, 给个红包，谢谢回帖引用回帖:kubilife at 2016-05-27 23:33:51看起来乱乱的，感觉最核心的代码是看不到的...内置函数的看不到!这个可以看到啊!function [X,FVAL,EXITFLAG,OUTPUT,LAMBDA,GRAD,HESSIAN] = fmincon(FUN,X,A,B,Aeq,Beq,LB,UB,NONLCON,optio...
机器学习吴恩达编程作业题3-多类分类与神经网络
qq_42148307的博客
07-14 1433
1、 多级分类 对于本练习，您将使用逻辑回归和神经网络来识别手写数字（从0到9）。在练习的第一部分中，您将扩展先前的逻辑回归实现，并将其应用于一对多分类。 1.1数据集 将数据集ex3data1.m和ex3weights.m文件复制到D:\Machine Learning\ex3文件目录下。 在ex3data1.mat中为您提供了一个数据集，其中包含5000个手写训练示例数字。ex3data1.mat中有5000个训练示例，其中每个训练示例都是数字的20像素×20像素灰度图像。每个像素由一个浮点数表示，该浮
matlab fmincg库函数,MATLAB的'fminsearch'与Octave'fmincg'不同
weixin_36457572的博客
03-20 468
我试图在MATLAB和Octave中的两个函数之间得到一个简单优化问题的一致答案。这是我的代码：options = optimset('MaxIter', 500 , 'Display', 'iter', 'MaxFunEvals', 1000);objFunc = @(t) lrCostFunction(t,X,y);[result1] = fminsearch(objFunc, theta, ...
评论 2
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值