神经网络总结 from 吴恩达的机器学习

最新推荐文章于 2024-07-24 15:17:20 发布
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分类专栏： 机器学习 from 吴恩达
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/melon__/article/details/80889728
本文详细介绍了神经网络的搭建过程，包括如何选择网络结构、确定隐藏层的层数及单元数；并深入讲解了训练神经网络的具体步骤，如参数初始化、正向传播、反向传播等关键环节。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

使用神经网络时的步骤：

选择网络结构

选择网络结构，即决定选择多少层以及决定每层分别有多少个单元。

第一层的单元数即我们训练集的特征数量。

最后一层的单元数是我们训练集的结果的类的数量。

如果隐藏层数大于1，确保每个隐藏层的单元个数相同，通常情况下隐藏层单元的个数越多越好。

我们真正要决定的是隐藏层的层数和每个中间层的单元数。

训练神经网络：

  1. 参数的随机初始化
  2. 利用正向传播方法计算所有的
  3. 编写计算代价函数 J的代码
  4. 利用反向传播方法计算所有偏导数
  5. 利用数值检验方法检验这些偏导数
  6. 使用优化算法来最小化代价函数
吴恩达机器学习课程个人总结4.0（神经网络及反向传播）
qq_38656557的博客
02-21 433
神经网络是一种运算模型，由大量的节点（或称神经元）之间相互联接构成。每个节点代表一种特定的输出函数，称为激励函数（activation function）。每两个节点间的连接都代表一个对于通过该连接信号的加权值，称之为权重，这相当于人工神经网络的记忆。网络的输出则依网络的连接方式，权重值和激励函数的不同而不同。而网络自身通常都是对自然界某种算法或者函数的逼近，也可能是对一种逻辑策略的表达。 以...
吴恩达《神经网络和深度学习》课程总结
you1314520me的专栏
05-29 1146
本文新地址：此处 Note This is my personal summary after studying the course neural-networks-deep-learning, which belongs to Deep Learning Specialization. and the copyright belongs to deeplearning.ai. My pe...
吴恩达神经网络和深度学习笔记
01-09
该文档包含了吴恩达神经网络和深度学习的课程笔记（包含第一门课到第五门课），还有相关的论文和数据。有兴趣可以下载学习！
吴恩达《机器学习》课程总结（9）神经网络的学习
weixin_33922672的博客
07-02 132
9.1代价函数 （1）假设神经网络的训练样本有m个，每一个包含一组输入x和一组输出信号y，L表示神经网络的层数，Sl表示每一层的神经元个数，SL代表最后一层中处理单元的个数。 则代价函数为（同样不对θ0正则化）： 9.2反向传播算法 前向传播算法： 用δ表示误差，则δ（4）=a(4)-y 前一层的误差为： 再前一层的误差为： 。 输入层不存在误差...
神经网络——吴恩达课程总结（卷积神经网络_目标检测）
weixin_45964083的博客
04-28 1404
目标检测 目标定位 目标定位会通过输出四个参数bx by bh bw 给出图像中对象的边界框 平方误差策略可以减少这八个元素预测值和实际输出结果之间差值的平方 如果y1=0，那么Y矩阵中的后7个元素都不用考虑，只需要考虑神经网络评估Y1（即Pc）的准确度 特征点检测 以中间的人脸识别为例，假设脸部有64个特征点 选定特征点个数，并生成包含这些特征点的标签训练集，然后利用神经网络输出脸部关键特征点的位置 具体做法是 准备一个卷积网络和一些特征集，将人脸输入卷积网络，输出1或0表示是否有人脸，然后输出各个特
吴恩达机器学习-可选实验室：简单神经网络（Simple Neural Network）
qyk666的博客
03-20 1540
在第一个可选实验室中，您在NumPy和Tensorflow中构建了一个神经元，并注意到它们的相似性。如讲座中所述，可以使用for循环访问层中的每个单元（j），并对该单元（W[:,j]）执行权重的点积，并对单元（b[j]）的偏差求和以形成z。回想一下，我们模型的输出是一个概率。让我们从编写一个类似于Tensorflow的model.product（）的例程开始。此图显示了整个网络的操作，与之前实验室的Tensorflow结果相同。我们可以在Tensorflow中复制以前实验室中训练过的权重和偏差。
吴恩达机器学习_可选实验_简单的神经网络
qq_45930344的博客
07-24 1820
在本次实验中，我们将构建一个简单的神经网络。
吴恩达机器学习基础课程笔记
tjujackson的博客
03-06 1345
吴恩达机器学习2022笔记
吴恩达机器学习代码
wenchlove的博客
04-15 1379
后续内容持续更新
吴恩达机器学习课后作业Python实现(三)：多类分类与前馈神经网络
在无人问津的日子里默默努力
08-11 1883
在前一部分实现了多类逻辑回归识别手写数字，然后，逻辑回归并不能形成更复杂的假设，在这一部分，将搭建一个前馈神经网络对相同的数据集实现识别手写数字，神经网络可以实现非常复杂的非线性模型，在这部分我们将利用已经训练好的权重进行预测。接着加载数据，其中包含5000个训练示例，每个训练示例为20×20的数字灰度图，每个像素都有一个浮点数表示，其中20×20被转为1×400，每个训练示例为数据矩阵X的一行，每一行都是一个手写数字图像的训练示例。共5000行，10列，每行代表一个样本，每列是预测对应数字的概率。....
机器学习- 吴恩达Andrew Ng Week4 神经网络Neural Networks知识总结
AI架构师易筋
06-12 511
Coursera课程地址 因为Coursera的课程还有考试和论坛，后续的笔记是基于Coursera https://www.coursera.org/learn/machine-learning/home/welcome 神经网络 Neural Networks 1. 非线性假设 Non-linear Classification 使用具有许多特征的复杂数据集执行线性回归非常笨拙。假设您想从包含所有二次项的三 (3) 个特征中创建一个假设 这给了我们 6 个特征。计算所有多项式项有多少特征的确切方法是具
机器学习——吴恩达第4~5周总结（神经网路）
来自小白的挖掘算法入门
07-21 401
总结下自己这段时间看的神经网络结构，主要介绍的算法是FP/BP 算法的推导的过程和对课程的总结。 会涉及到，FP/BP算法，正则优化，基础推导。 一、神经网路（Neural Networks） 为什么要用NN：之前介绍的回归和逻辑回归，都有一个缺点，就是特征太多的时候计算负荷大。所以这个时候神经网络出现了。 什么是NN：找出大脑的学习算法，然后在计算机上执行大脑学习算法或与之相似的算法。 ...
吴恩达机器学习总结：第六课 神经网络-学习（大纲摘要及课后作业）
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04-02 445
为了更好的学习，充分复习自己学习的知识，总结课内重要知识点，每次完成作业后都会更博。英文非官方笔记总结1.神经网络代价函数2.后向算法（被用来最小化代价函数）    （1）误差        a. 第四层输出误差表示为δj4 = aj4 - yj   δ4 = a4 - y                b.因为g'(z3) = a3 . * (1 - a3)，所以δ3 = (Ɵ3)T δ4 . ...
吴恩达机器学习---总结
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吴老师机器学习公开课完结，本篇博客是基于自己的理解对整个课程内容进行回顾并梳理，由于博主实力有限，可能会有一些理解不到位或者有误的地方，希望大家能指出，理性讨论与交流。 综合来看，整个课程可以分成一下四个大块，本篇博客也将按照以下四个模块来谈一些自己的理解。 监督学习； 无监督学习； 特殊主题； 实际建立机器学习系统的一些建议。 首先来看，机器学习系统整体可以分为监督学习和无监督学...
吴恩达神经网络和深度学习心得总结（一）:神经网络基础和logistic回归
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1.什么是神经网络和深度学习 神经网络是一种我们用于预估数据的数学模型。它就像是一个黑匣子，当我们输入一些参数的数值时，通过神经网络我们就可以得到另一些参数的预测值，从这一点来看，神经网络与我们学习自动控制原理和现代控制理论时所接触到的传递函数或是状态空间有一些类似，不同的是我们对于传递函数和状态空间的内部结构是知道的，而神经网络内部的结构我们不知道也不需要知道，从某种意义上讲，不需要知道神经网...
01.神经网络与深度学习课程总结 -- 吴恩达(deeplearning.ai)
简之的通向技术之路
11-04 462
1.3 浅层神经网络
吴恩达机器学习-BP神经网络-核心公式推导
优快云5529的博客
01-10 3123
Note：课程中采用的代价函数J(theta)，相当于这里的C，w（权重）相当于课程中的theta http://blog.youkuaiyun.com/lanchunhui/article/details/50086025（博客名字： BP神经网络——从二次代价函数（Quadratic cost）到交叉熵（cross-entropy cost）代价函数 ） http://blog
吴恩达深度学习课程总结归纳（二）
这是飞翔的感觉
07-08 391
之前的学习中了解了一些基本的知识和定义，接下来开始学习核心一点点的东西了。 一、神经网络表示 神经网络的表示方法主要有层数、特征数这些来标记。 在给出的PPT中，层数是通过在右上角加入[i]进行标记。 在我的理解中，对于不同的神经元，我们可以配置不同的参数来提取不同的特征。在每个神经元中，保存如下信息：该神经元的参数w、bw、bw、b。通过神经元参数和输入的特征，计算a=σ(wTx+b)a=\sigma(w^Tx+b)a=σ(wTx+b)并作为该神经元的输出提供给下一层神经网络。 所以如这张图所示，我们
吴恩达机器学习 -- 神经网络学习
猪の成长日记
08-18 1022
9.1 非线性假设 无论是线性回归还是逻辑回归都有这样一个缺点，即：当特征太多时，计算的负荷会非常大。 吴恩达老师举了一个例子： 当我们使用 的多次项式进行预测时，我们可以应用的很好。 之前课程学习过，使用非线性的多项式项，能够建立更好的分类模型。假设有非常多的特征，例如大于100个变量，希望用这100个特征来构建一个非线性的多项式模型，结果将是数量非常惊人的特征组合，即便只采用两两特征...
吴恩达机器学习中文版
最新发布
02-04
### 吴恩达机器学习课程中文资料 《吴恩达机器学习笔记》是对吴恩达机器学习课程内容的详细记录和总结，该资源为中文版本[^1]。这份笔记不仅覆盖了广泛的理论基础，还通过具体实例帮助理解复杂的概念和技术。 #### 主要内容概述 - **定义与背景** Arthur Samuel在五十年代给出了早期关于机器学习的一个重要定义——即赋予计算机无需显式编程即可获得的学习能力[^2]。 - **核心算法解析** 笔记深入探讨了几种基本却强大的算法，比如线性回归、逻辑回归以及聚类分析等方法。这些工具被形象化描述成解决问题的有效手段而非抽象的概念。 - **实践应用指导** 面对高维度数据挑战时（如图像识别中的大量像素特征），传统方法变得不再适用；此时则需借助更先进的技术来应对复杂情况下的模式识别任务[^4]。 #### TensorFlow 实现指南 对于希望进一步探索实际编码实现的同学，《吴恩达机器学习笔记》也提供了有关构建神经网络的具体步骤说明： ```python from tensorflow.keras.models import Sequential from tensorflow.keras.layers import Dense, Activation model = Sequential() # 添加一层具有25个节点并采用Sigmoid作为激活函数的全连接层 model.add(Dense(25, input_dim=..., activation='sigmoid')) ... ``` 上述代码片段展示了如何利用TensorFlow框架搭建一个多层感知器架构，并指定了各层之间的连接关系及其参数配置详情[^3]。
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