DL study2 神经网络基础知识

最新推荐文章于 2021-02-20 23:12:28 发布
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分类专栏： DeepLearning
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/weixin_41974053/article/details/80680228
本文深入解析了Logistic回归的工作原理，特别关注了损失函数如何帮助我们优化预测概率，确保当真实值为1时预测值也尽可能接近1，反之亦然。此外还探讨了求导过程。

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

1、logistic Regression

可以看到当y=1的时候，要想loss function小那么y^=1

当y=0时，要想loss function小那么y^=0

2、logistic regression求导


神经网络基础-梯度下降和BP算法
weixin_38206214的博客
07-21 1万+
在深度学习的路上，从头开始了解一下各项技术。本人是DL小白，连续记录我自己看的一些东西，大家可以互相交流。 本文参考：本文参考吴恩达老师的Coursera深度学习课程，很棒的课，推荐  本文默认你已经大致了解深度学习的简单概念，如果需要更简单的例子，可以参考吴恩达老师的入门课程： http://study.163.com/courses-search?keyword=%E5%90%B4%E6...
神经网络基础-GRU和LSTM
weixin_38206214的博客
07-25 3608
在深度学习的路上，从头开始了解一下各项技术。本人是DL小白，连续记录我自己看的一些东西，大家可以互相交流。 本文参考：本文参考吴恩达老师的Coursera深度学习课程，很棒的课，推荐  本文默认你已经大致了解深度学习的简单概念，如果需要更简单的例子，可以参考吴恩达老师的入门课程： http://study.163.com/courses-search?keyword=%E5%90%B4%E6...
DL-Study
03-10
深度学习の実装 有线电视新闻网
DL study11 学习
nn的博客
07-11 166
关于参数的调优：现在较大的范围内试试参数，然后在再一个比较好的参数范围内选择。10-z次方选择参数。z=-5~5;batch normalization 是对每次的minibatch 做某一个层的减均值除方差，然后乘以阿尔法加β，然后再通过激活函数。阿尔法和β也是要训练的参数。batch normalization有正则化的作用，但是不能当作是正则化。类似dropout,每个minibatch可以...
DL study 7 过拟合和欠拟合 high bias and high variance
nn的博客
06-25 335

DL study9 训练的技巧
nn的博客
06-27 173
注意输入的特征需要归一化。因为如果特征的范围不一样，那么网络需要优化的函数会是一个狭长的圆，这样不利于快速的收敛。使用L2范数的时候，需要多次测试lambda的值哪个好early stopping根据训练error和dev data 的error曲线找到合适和stopping 位置。但是这种方式实际上是综合了需要cost function还要兼顾不要过拟合（需要设置正则化项等）...
DL模型（study）
Jorah的博客
03-11 3630
request 5: 1）使用自己感兴趣的DL模型对赛题进行研究（例如：RCNN/fasttext/textCNN等），学习理论并用于实践; 2）线上提交结果; 要求：至少完成RCNN代码 + fasttext/textCNN中的一个 由于电脑爆memory，可运用以下代码分块读取数据 import sys,csv import pandas as pd ‘’’ 解决报错：_csv.Error: ...
大话卷积神经网络CNN（干货满满）
热门推荐
种树最好的时间是10年前，其次是现在！！！
08-25 4万+
文章目录O、前言一、简介二、人类视觉原理三、神经网络四、卷积神经网络4.1、CNN定义4.2、卷积(Convolution)4.3、步长（stride）4.4、填充（padding）4.5、池化(Pooling)4.6、激活函数4.7、局部感知4.8、参数（权值）共享4.9、感受野（Receptive field）五、可视化六、应用七、深度学习的本质八、境界九、学习资源9.1、编程9.2、理论9....
AAAI2021 | 最新图神经网络研究进展解读
zenRRan的博客
02-20 3019
点击上方，选择星标，每天给你送干货！整理：北邮 Gamma LabAAAI 的英文全称是 Association for the Advance of Artificial Intelli...
全网最全人工智能学习资料，包含机器学习基础ML、深度学习基础DL、计算机视觉CV、自然语言处理NLP_ai-study.zip
09-18
DL通过模拟人脑神经网络结构来处理数据，特别是以多层次的神经网络模型来实现对复杂数据的特征提取和决策。在“ai-study-main”目录下，学习者可能会找到大量关于深度学习的理论材料和实践案例，以及不同深度学习...
AI_STUDY:友邦保险学院（AI ML DL）
03-16
【AI_STUDY:友邦保险学院（AI ML DL）】是友邦保险学院举办的一系列关于人工智能、机器学习和深度学习的培训课程，涵盖了从2020年12月28日至2021年7月6日的时间跨度。这个项目的主要目标可能是提升学员在AI领域的...
cv-study：仅用于研究计算机视觉（CV）和MLDL的存储库
02-10
在深度学习时代，预训练的卷积神经网络（CNN）可以自动学习高级特征，如VGG、ResNet、Inception等模型。 3. 目标检测：定位图像中的特定对象是CV的一大挑战。传统方法如滑动窗口、AdaBoost等已逐渐被基于深度学习的...
基于SSM的一线式酒店管理系统-su0v7503【附万字论文+PPT+包部署+录制讲解视频】.zip
08-15
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STM32F4高级定时器定时器应用示例代码
08-15
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【python毕业设计】基于数据挖掘的音乐推荐系统(django)（完整项目源码+mysql+说明文档）.zip
08-15
基于数据挖掘的音乐推荐系统设计与实现 需要一个代码说明，不需要论文 采用python语言，django框架，mysql数据库开发 编程环境：pycharm，mysql8.0 系统分为前台+后台模式开发 网站前台： 用户注册， 登录 搜索音乐，音乐欣赏（可以在线进行播放） 用户登陆时选择相关感兴趣的音乐风格 音乐收藏 音乐推荐算法：（重点） 本课题需要大量用户行为（如播放记录、收藏列表）、音乐特征（如音频特征、歌曲元数据）等数据 （1）根据用户之间相似性或关联性，给一个用户推荐与其相似或有关联的其他用户所感兴趣的音乐； （2）根据音乐之间的相似性或关联性，给一个用户推荐与其感兴趣的音乐相似或有关联的其他音乐。 基于用户的推荐和基于物品的推荐 其中基于用户的推荐是基于用户的相似度找出相似相似用户，然后向目标用户推荐其相似用户喜欢的东西（和你类似的人也喜欢**东西）； 而基于物品的推荐是基于物品的相似度找出相似的物品做推荐（喜欢该音乐的人还喜欢了**音乐）； 管理员 管理员信息管理 注册用户管理，审核 音乐爬虫（爬虫方式爬取网站音乐数据） 音乐信息管理（上传歌曲MP3，以便前台播放） 音乐收藏管理 用户 用户资料修改 我的音乐收藏 完整前后端源码，部署后可正常运行！ 环境说明 开发语言：python后端 python版本：3.7 数据库：mysql 5.7+ 数据库工具：Navicat11+ 开发软件：pycharm
MPU6050.zip
08-15
MPU6050是一款广泛应用在无人机、机器人和运动设备中的六轴姿态传感器，它集成了三轴陀螺仪和三轴加速度计。这款传感器能够实时监测并提供设备的角速度和线性加速度数据，对于理解物体的动态运动状态至关重要。在Arduino平台上，通过特定的库文件可以方便地与MPU6050进行通信，获取并解析传感器数据。 `MPU6050.cpp`和`MPU6050.h`是Arduino库的关键组成部分。`MPU6050.h`是头文件，包含了定义传感器接口和函数声明。它定义了类`MPU6050`，该类包含了初始化传感器、读取数据等方法。例如，`begin()`函数用于设置传感器的工作模式和I2C地址，`getAcceleration()`和`getGyroscope()`则分别用于获取加速度和角速度数据。 在Arduino项目中，首先需要包含`MPU6050.h`头文件，然后创建`MPU6050`对象，并调用`begin()`函数初始化传感器。之后，可以通过循环调用`getAcceleration()`和`getGyroscope()`来不断更新传感器读数。为了处理这些原始数据，通常还需要进行校准和滤波，以消除噪声和漂移。 I2C通信协议是MPU6050与Arduino交互的基础，它是一种低引脚数的串行通信协议，允许多个设备共享一对数据线。Arduino板上的Wire库提供了I2C通信的底层支持，使得用户无需深入了解通信细节，就能方便地与MPU6050交互。 MPU6050传感器的数据包括加速度（X、Y、Z轴）和角速度（同样为X、Y、Z轴）。加速度数据可以用来计算物体的静态位置和动态运动，而角速度数据则能反映物体转动的速度。结合这两个数据，可以进一步计算出物体的姿态（如角度和角速度变化）。 在嵌入式开发领域，特别是使用STM32微控制器时，也可以找到类似的库来驱动MPU6050。STM32通常具有更强大的处理能力和更多的GPIO口，可以实现更复杂的控制算法。然而，基本的传感器操作流程和数据处理原理与Arduino平台相似。 在实际应用中，除了基本的传感器读取，还可能涉及到温度补偿、低功耗模式设置、DMP（数字运动处理器）功能的利用等高级特性。DMP可以帮助处理传感器数据，实现更高级的运动估计，减轻主控制器的计算负担。 MPU6050是一个强大的六轴传感器，广泛应用于各种需要实时运动追踪的项目中。通过 Arduino 或 STM32 的库文件，开发者可以轻松地与传感器交互，获取并处理数据，实现各种创新应用。博客和其他开源资源是学习和解决问题的重要途径，通过这些资源，开发者可以获得关于MPU6050的详细信息和实践指南
【python毕业设计】通用排课系统(django)（完整项目源码+mysql+说明文档+LW+PPT）.zip
08-15
对于学生端，核心需求在于能够轻松访问并管理自己的课程表[8]。学生需要能够方便地完成注册、登录，并查看专属于自己的课程详细信息，包括不限于时间、地点、教师等。系统应支持当课程表中任何课程时间发生变动，需要及时在系统内进行更新，保障课程信息的时效性。 教师端的功能需求主要集中在课程表的查看和管理。教师与学生一样，同样需要能够方便地查看自己的教学课表，了解课程时间、地点和相关学生班级信息。系统应允许教师接收课程安排的更新通知，并查看学生的出勤情况，以便及时跟进学生的课程进展。 管理员的功能需求主要集中在课程维护和用户管理。管理员负责管理用户的权限设置，包括教师和学生的账户管理。与此同时，管理员负责监控系统的性能和安全状态，并执行必要的系统升级和维护。管理员重点需要管理课程信息、班级信息，并进行教室分配和课程表生成，确保系统功能的正常运行，满足教师和学生的日常使用需求。 完整前后端源码，部署后可正常运行！ 环境说明 开发语言：python后端 python版本：3.7 数据库：mysql 5.7+ 数据库工具：Navicat11+ 开发软件：pycharm
nctoolbox20121106用于matlab读取GRIB数据
08-15
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ms6111组合惯导相关软件，上位机
最新发布
08-15
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Java深度学习框架DL4J的使用与神经网络构建指南
2. 构建模型：DL4J允许用户定义神经网络的结构，包括各层的类型和参数。用户可以根据需要构建不同的网络层，例如全连接层、卷积层、池化层等。 3. 配置训练过程：用户需要配置训练参数，包括优化算法、损失函数和...
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