神经网络学习笔记 - lecture3:The backpropagation learning proccedure

最新推荐文章于 2024-08-21 20:59:34 发布
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本文汇总了Coursera上神经网络课程的视频链接及PPT下载资源，并精选了几篇重要论文，包括《Dropout:一种简单而有效改善神经网络的方法》、《早期停止》等，涉及Dropout技术、贝叶斯方法以及无监督预训练等内容。

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

 视频地址： https://class.coursera.org/neuralnets-2012-001/lecture/index

PPT下载： https://d396qusza40orc.cloudfront.net/neuralnets/lecture_slides%2Flec3.pptx

笔记：

还没整理成电子版，先放上来纸质版。

参考资料：

《Dropout: A simple and effective way to improve neural networks》 Geoffrey E Hinton, George E Dahl 2012

《Early stopping》 wikipedia

《A New Framework for Machine Learning ---贝叶斯方法》 廖红虹 2012

《Why Does Unsupervised Pre-training Help Deep Discriminant Learning?》 Dumitru Erhan 2010 （视频）


网址：http://www.cnblogs.com/elaron/archive/2013/05/13/3076367.html

斯坦福CS229机器学习笔记-Lecture3 局部加权线性回归和 logistic regression
朝花&夕拾
06-28 1687
声明：此系列博文根据斯坦福CS229课程，吴恩达主讲 所写，为本人自学笔记，写成博客分享出来          博文中部分图片和公式都来源于CS229官方notes。          CS229的视频和讲义均为互联网公开资源Lecture3Lecture3的主要内容· Locally weighted linear regression（局部加权线性回归）· Probabilistic inte...
吴恩达 机器学习笔记三（lecture 3）（矩阵和向量）
11-23 1233
矩阵和向量（Matrices and vectors） m * n的矩阵就是指m行（横向）n列（纵向），Aij是指第i行，第j个元素。一般用大写来表示矩阵。矩阵的运算也比较简单，矩阵求和就是对应位置求和即可，所以维数不同的矩阵不可以求和，矩阵的倍数就是所有位置乘以相应的倍数。还有矩阵的逆（可以用一些工具来求，如Octave 和Matlab），矩阵的转置这些都比较简单。
弹性反向传播算法
....
05-10 2396
Rprop( resilient backpropagation )：弹性反向传播算法。分为两步，一是调整步长，而是根据步长调整权重。+表示权重会回退，-表示不会回退。 公式中字符的表示： 步长调整规则：（以下算法通用） Rprop+ Rprop- iRprop+ iRprop- ...
coursera-斯坦福-机器学习-吴恩达-第3周笔记-逻辑回归
和而不流
11-28 7320
coursera-斯坦福-机器学习-吴恩达-第3周笔记coursera-斯坦福-机器学习-吴恩达-第3周笔记 分类 和 模型表示 1分类的概念 Classification 2 分类模型表示 3 分类边界 逻辑回归模型 logistic regression 1 代价函数 cost func 2 梯度下降 3 高级优化方法相对于梯度下降 4 复习逻辑回归 多分类任务 过拟合overfitting 1
【CS231n 学习笔记】Lecture5：Training Neural Networks Part 1
weixin_44564705的博客
08-21 267
Some wrong views 错误观点：ConvNets need a lot of data to train 事实上对于设计目的来说这是一个错误的观点，完全可以使用小数据集来训练，原因是我们可以通过一些细调来得到更多的细节。 大多数情况下我们不会一开始就进行卷积网络的训练，通常会先进行预训练和细调，先在一些大的训练集上（如ImageNet数据集）进行训练，再将训练的结果转移到自己的小数据集中。而ImageNet的预训练已经有人做好了，很多人用了数月的时间对卷积神经网络在不同的数据集上进行测试，
cs231n学习笔记-lecture4（Backpropagation and Neural Networks）以及作业解答
stesha_chen的博客
11-17 656
Backpropagation 学习笔记 这部分主要是比较详细的介绍使用计算树进行反向传播的计算方法。 首先举了一个很简单的例子，例子中详细的介绍了前向传播和反向传播的计算方式，其实就是链式法则。每个节点的导数都是用后一个部位的导数乘以当前节点的导数。 然后总结了一个节点导数的求法，就是上一个节点的导数乘以当前节点的local gradient。 然后举了一个相对复杂的例子，也是...
台湾大学深度学习课程 学习笔记 lecture2-1 Backpropagation
scxyz的博客
12-17 864
以下内容和图片均来自台湾大学深度学习课程。 课程地址：https://www.csie.ntu.edu.tw/~yvchen/f106-adl/syllabus.html 上节课程 lecture1-2 Neural Network Basics 讲了神经网络的结构以及正向传播的方法公式，最后也快速讲了一下使用梯度下降的方法进行优化，并且比较了GD、SGD、Mini-Batch三种方法。本节
CS231n-2022 Module1: 神经网络3：Learning之参数更新
chenxy_bwave的专栏
08-26 1265
本文编译自斯坦福大学的CS231n课程（2022） Module1课程中神经网络部分之一，原课件网页参见：https://cs231n.github.io/neural-networks-3/本文（本系列）不是对原始课件网页内容的完全翻译，只是作为学习笔记的摘要总结，主要是自我参考，而且也可能夹带一些私货（自己的理解和延申，不保证准确性）。如果想要了解更具体的细节，还请服用原文。如果本摘要恰巧也对小伙伴们有所参考则纯属无心插柳概不认账^-^。...............
《深度学习》学习笔记（一）：稀疏自编码器（Sparse Autoencoder）
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chenynCV的专栏
07-14 4万+
本笔记主要记录学习《深度学习》的总结体会。主要学习途径为UFLDL教程，本篇记录我对稀疏自编码器（Sparse Autoencoder）的理解，并具有完整的matlab代码实现，可以直接运行查看效果。
Deep Learning for Computer Vision 课程笔记
qq_34929889的博客
05-19 1055
Deep Learning for Computer Vision 课程笔记–Lecture 1 计算机视觉(Computer Vision)和机器学习(Machine Learning)都属于人工智能(Artificial Intelligence)。深度学习(Deep Learning)是机器学习的一个子集，它与计算机视觉相交，并属于更大的AI领域。 CV和DL的背景 计算机视觉的历史是从60年代初开始的，Block World 是由Larry Roberts出版的一部作品，被广泛地称为计算机视觉的第一
【TD3：学习与人工智能一起运行】TD3: Learning To Run With AI
wq6qeg88的博客
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然后，我们的代理政策将继续变得更糟，因为它正在更新有很多错误的州。Up，2018 年）。[2] Lillicrap， TP， Hunt， J. J.， Pritzel， A.， Heess， N.， Erez， T.， Tassa， Y.， Silver， D.， and Wierstra， D. 具有深度强化学习的持续控制。[9] Wu， Y.， Mansimov， E.， Grosse， R. B.， Liao， S.， and Ba， J. 使用克罗内克因子近似进行深度强化学习的可扩展信任区域方法。
吴恩达 深度学习 编程作业（4-1）- Convolutional Neural Networks & CNN Application
大树先生的博客
11-13 2万+
Part 1：Convolutional Neural Networks: Step by Step Part 2：Convolutional Neural Networks: Application
计算机科学知识体系全面整理与系统归纳项目-包含数据结构与算法分析计算机网络协议详解操作系统原理剖析数据库系统设计编译原理实现计算机组成结构软件工程方法论人工智能基础.zip
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08-23
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### 企业架构设计方法论详解（豪华版）
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基于Python+Django的旅游景点及路线推荐系统：协同过滤与机器学习的应用
08-23
如何使用Python和Django框架构建一个旅游景点及路线推荐系统。系统不仅实现了常见的登录、查看景点信息、搜索景点、评论评分等功能，还特别引入了四种推荐算法——热门推荐（基于评分）、随机推荐、猜你喜欢（基于协同过滤）以及类似推荐（基于地点）。作者深入探讨了每种推荐算法的具体实现方法和技术细节，如利用Django ORM进行高效查询、使用geopy库计算地理距离、优化协同过滤算法等。此外，文中还提到了一些实用技巧，如通过记录用户的登录位置来提高首次推荐的准确性，以及使用Django Admin快速搭建管理员后台。 适合人群：对Web开发感兴趣的开发者，尤其是熟悉Python和Django框架的技术人员。 使用场景及目标：适用于希望深入了解推荐系统实现机制并应用于实际项目的开发者。通过学习本文，读者能够掌握如何结合多种推荐算法提升用户体验，同时了解如何优化系统性能。 其他说明：作者强调推荐系统的设计不仅要考虑算法的有效性，还要兼顾用户的实际需求和体验。未来计划进一步改进系统，加入更多个性化元素，如实时用户画像等。
【Matlab语音处理】独立分量分析 Independent Component Analysis.zip
08-23
资 源 简 介 独立分量分析(Independent Component Analysis，简称ICA)是近二十年来逐渐发展起来的一种盲信号分离方法。它是一种统计方法，其目的是从由传感器收集到的混合信号中分离相互独立的源信号，使得这些分离出来的源信号之间尽可能独立。它在语音识别、电信和医学信号处理等信号处理方面有着广泛的应用，目前已成为盲信号处理，人工神经网络等研究领域中的一个研究热点。本文简要的阐述了ICA的发展、应用和现状，详细地论述了ICA的原理及实现过程，系统地介绍了目前几种主要ICA算法以及它们之间的内在联系， 详 情 说 明 独立分量分析(Independent Component Analysis，简称ICA)是近二十年来逐渐发展起来的一种盲信号分离方法。它是一种统计方法，其目的是从由传感器收集到的混合信号中分离相互独立的源信号，使得这些分离出来的源信号之间尽可能独立。它在语音识别、电信和医学信号处理等信号处理方面有着广泛的应用，目前已成为盲信号处理，人工神经网络等研究领域中的一个研究热点。 本文简要的阐述了ICA的发展、应用和现状，详细地论述了ICA的原理及实现过程，系统地介绍了目前几种主要ICA算法以及它们之间的内在联系，在此基础上重点分析了一种快速ICA实现算法一FastICA。物质的非线性荧光谱信号可以看成是由多个相互独立的源信号组合成的混合信号，而这些独立的源信号可以看成是光谱的特征信号。为了更好的了解光谱信号的特征，本文利用独立分量分析的思想和方法，提出了利用FastICA算法提取光谱信号的特征的方案，并进行了详细的仿真实验。 此外，我们还进行了进一步的研究，探索了其他可能的ICA应用领域，如音乐信号处理、图像处理以及金融数据分析等。通过在这些领域中的实验和应用，我们发现ICA在提取信号特征、降噪和信号分离等方面具有广泛的潜力和应用前景。
MATLAB实现虚拟电厂日前鲁棒优化调度——应对源荷双重不确定性
08-23
内容概要：本文介绍了基于MATLAB和CPLEX工具实现的虚拟电厂日前鲁棒优化调度模型。该模型针对光伏出力和负荷功率的双重不确定性进行了处理，采用了鲁棒优化方法来提升系统稳定性并降低风险。文中详细解析了从数据准备到模型构建、求解过程再到结果分析的具体步骤。通过引用相关文献，进一步完善了模型的理论基础和技术细节。最终，该模型能够有效提高电力系统的稳定性和可靠性，为虚拟电厂的实际运行提供了重要的参考依据。 适合人群：对电力系统优化调度感兴趣的科研人员、工程师及研究生。 使用场景及目标：适用于需要处理源荷双重不确定性的虚拟电厂或微网单元的日前调度任务，旨在提高调度决策的经济性和稳定性。 其他说明：本文不仅提供了详细的MATLAB代码实现，还深入探讨了鲁棒优化法的应用及其在电力系统中的意义。
操作系统研讨课-Lecture 41：同步原语与进程通信
"操作系统研讨课-Lecture 41：操作系统中的同步与进程通信" 在操作系统研讨课的第41讲中，蒋德钧教授探讨了操作系统中的一个重要主题——同步（Synchronization）及其与进程间通信（Inter-Process Communication, ...
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