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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分类专栏： 数学
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

吴恩达 机器学习笔记三（lecture 3）（矩阵和向量）
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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。
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【CS231n 学习笔记】Lecture5：Training Neural Networks Part 1
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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
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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^-^。...............
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sunny121li-DeepNLPLib-30076-1755347980442.zip
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