深层神经网络结构及可能存在的致命问题详解

Logistic回归、传统多层神经网络1.1 线性回归、线性神经网络、Logistic/Softmax回归线性回归是用于数据拟合的常规手段,其任务是优化目标函数:h(θ)=θ+θ1x1+θ2x2+....θnxnhθθθ1x1θ2x2θnxn线性回归的求解法通常为两种:①解优化多元一次方程(矩阵)的传统方法,在数值分析里通常被称作”最小二乘法",公式θ=(XTX)−1XTYθXTX1XTY②迭代法

神经网络文本分类技术实践总结

本文内容为学校的工程实践项目总结,项目名为:“基于深度学习的书评情感分析”。 https://github.com/guanchongz/TextClassifier 数据处理及word embedding模型数据来源首先,我们的任务是做书评的情感分析工作,那么就要考虑,我们需要什么样的数据。 文本处理上代码:首先对于CSV文件中的每一行,将评价转化成int数字,便于分类处理,然后使用正则表达式

几种使用了CNN(卷积神经网络)的文本分类模型

谈到文本分类,就不得不谈谈CNN(Convolutional Neural Networks)。这个经典的结构在文本分类中取得了不俗的结果,而运用在这里的卷积可以分为1d 、2d甚至是3d的。 1 yoon kim 的《Convolutional Neural Networks for Sentence Classification》。(2014 Emnlp会议) 2 《A Convolution

卷积神经网络文本分类

前言卷积神经网络(CNN)在图像处理领域取得了很大的成绩,它的卷积和池化结构能很好提取图像的信息,而在 NLP 领域循环神经网络(RNN)则使用的更多,RNN 及其各种变种因拥有记忆功能使得它们更擅长处理上下文。但 NLP 领域很多方面使用 CNN 取得了出色的效果,比如语义分析、查询检索、文本分类等任务。这篇文章看看如何用 CNN 进行文本分类。模型结构模型结构可以通过下图一层层来看,总共由4部

神经网络在文本分类中的应用

在自然语言的文本分类中,主要使用两类模型,一类是使用传统的机器学习模型,如朴素贝叶斯,最大熵,支持向量机等,第二类就是使用神经网络模型,包括CNN和RNN。传统的机器模型在分类前首先要做特征工程,例如把文本转换成词袋,并转化为TF-IDF矩阵,然后再做分类。而使用神经网络模型可以使它自己提取特征并进行文本分类,并能获得优于传统机器学习模型的能力。CNN模型的文本分类CNN原来是用于对图像分类,后来

神经网络分类

人工神经网络(Artificial Neural Network,ANN)简称神经网络(NN),是基于生物学中神经网络的基本原理,在理解和抽象了人脑结构和外界刺激响应机制后,以网络拓扑知识为理论基础,模拟人脑的神经系统对复杂信息的处理机制的一种数学模型。一、神经网络的发展第一阶段-启蒙 批处理? 第二阶段—-低潮 自组织神经网络和 K-means 聚类算法的比较分析http://bl

Adaline神经网络简单介绍和MATLAB简单实现

Adaline神经网络Adaline利用了最小二乘法的思想,相较于感知机神经网络,对于数据的线性可分的要求更低一些,可以允许一些异常数据。 x0(k+1)x_0(k+1)这里没看懂,如果是更新θ\theta应该是w0(k+1)w_0(k+1)才对。应该是PPT有错。 θ\theta并入到ww中去,因为θ\theta前面的系数始终是1,所以xx也多了一列,这一列都是1。 x=[1,x1,x2,⋯

BP神经网络模型及梯度下降法

BP(Back Propagation)网络是1985年由Rumelhart和McCelland为首的科学家小组提出,是一种按误差逆传播算法训练的多层前馈网络,是目前应用最广泛的神经网络模型之一。BP网络能学习和存贮大量的输入-输出模式映射关系,而无需事前揭示描述这种映射关系的数学方程。它的学习规则是使用最速下降法,通过反向传播来不断调整网络的权值和阈值,使网络的误差平方和最小。BP神经网络模型拓

神经网络的反向传播公式推导

写在前面机器学习算法工程师的面试中常会问到一个很基础的问题,那就是反向传播公式的推导,今天看了下吴恩达老师的公开课《神经网络和深度学习》,将一些推导过程记录下来。逻辑回归反向传播的推导逻辑回归是最简单的神经网络,先从逻辑回归入手,有助于后面的理解。 损失函数L(a,y)=−yloga−(1−y)log(1−a)L(a,y)=−yloga−(1−y)log(1−a)L(a, y) = -yloga

单隐层BP神经网络C++实现

    这几天抽时间学习了一下很久之前就想学习的BP神经网络。通过阅读西瓜书的神经网络部分的原理和参考了网上几篇博客,我自己用C++编写、实现了一个单隐层BP神经网络。    简单画了个示意图,好理解下面给出的公式:(注意:图中省略了其他的节点之间的连线)    西瓜书上的BP神经网络训练流程:训练流程:输入:训练集D={(xk,yk)},学习率η过程:在(0,1)范围内随机初始化网络中的所有连接

BP单隐层神经网络介绍

在上一篇博客的基础上,研究了下单隐层神经网络,下面详细的说下步骤:X0输入层的输出(隐层的输入)  就是 X0 和W0 的乘积: 记做 y0通过隐层的激励函数 tanh(), 隐层的输出 为 tanh(y0) : 记做X1输出层的输入 就是 隐层的输出和对应权重的乘积,即X1*W1 : 记做 y1通过对输出层的输入进行挤压后即为输出层的输出 tanh(y1) : 记做Y总计下就是:y0  =  X

BP单隐层神经网络 代码实现 以及 详细步骤

在上一篇博客的基础上,研究了下单隐层神经网络,下面详细的说下步骤:上一篇博客中,不管是加没加激励函数,都是输入后直接输出.而单隐层神经网络就是输入和输出中间有一个隐层,即 输入层的输出是隐层的输入 ,隐层的输出和对应权重的乘积是输出层的输入 ,输出层的输出才是最终的输出.有点拗口,下面理一下上面的话: (以下加粗变量都是向量)如上图输入层的输入 就是 N个样本的Hog特征维度(A) : 记做 X0

经典卷积神经网络模型

1.AlexNet       AlexNet模型是通过2个GPU同时运行,该模型包括:5个卷积层,3个全连接层。其中,在第1、2卷积层后有LRN层(Local Response Normalization,局部响应归一化),在LRN层和第5卷积层后有最大池化层。       AlexNet相对于之前模型(LeNet)的改进:       1)使用ReLU函数替代了Sigmoid函数作为神经元的激

神经网络中反向误差反馈

反向反馈1 提出背景:1.1简单的只包含输入层和输出层的神经网络不能模拟复杂模型1.2为了提高神经网络使用的广泛性,可以像感知器一样,增加大量的特征1.3 神经网络的中心问题:(1)怎样学习多层神经网络(包含隐藏层)的特征;(2)怎样学习隐藏层的权重2 与随机的改变权重相比:2.1随机的改变权重方式是一种reinforcement learning,其目标是为了实现最优值。2.2随机的改变权重方式

一步一步演示神经网络回馈算法过程

原文:A Step by Step Backpropagation Example声明最近在复习神经网络方面的知识。 Andrew NG的机器学习公开课的时候,对于BP神经网络里的错误反向传播的一个公式(类似这样的)不是特别明白。感觉和我之前看的不太一样。就在网上找到了这篇带样例的文章。 背景反向传播(回馈,backpropagation)是一种训练神经网络的常见方法。网上有大量的文章尝试解释反向

神经网络模型分类

本文主要介绍一下几种不同类型的神经网络模型,主要有前馈神经网络,反馈神经网络,自组织神经网络,随机神经网络1.前馈神经网络1)自适应线性神经网络(Adaline)自适应线性神经网络(Adaptive Linear,简称Adaline) 是由威德罗(Widrow)和霍夫(Hoff)首先提出的。它与感知器的主要不同之处在于其神经元有一个线性激活函数,这允许输出可以是任意值,而不仅仅只是像感知器中那样只

人脸识别之算法理论-双层异构深度神经网络

一、前言无论我们处理何种AI的问题,数据是根本,数据是AI之源。对于人脸的场景,一个大规模人脸信息库可以定义为:1.1、 人脸标签信息丰富对于一张人脸图片元素而言,具有以下内容的部分标签或全信息: 1.2、 一个 ID 多结构标签图片对于一人多张脸图片而言, 具有结构化的标签人脸图片组合; 1.3、多人多张结构化标签照片多人多张的结构化人脸标签照片,构成结构化人脸信息库,一般都是千万乃至亿级的超大

基于BP神经网络的人脸识别

一、实验要求采用三层前馈BP神经网络实现标准人脸YALE数据库的识别,编程语言为C系列语言。二、BP神经网络的结构和学习算法实验中建议采用如下最简单的三层BP神经网络,输入层为,有n个神经元节点,输出层具有m个神经元,网络输出为,隐含层具有k个神经元,采用BP学习算法训练神经网络。BP神经网络的结构BP网络在本质上是一种输入到输出的映射,它能够学习大量的输入与输出之间的映射关系,而不需要任何输入和

基于PCA与BP神经网络的人脸识别

基于PCA与BP神经网络的人脸识别引言1、PCA算法2、PCA原理推导3、神经网络4、matlab代码5、C++代码引言前面的特征提取部分采用的是PCA,后面的识别分类是采用的BP神经网络。1、PCA算法算法大致步骤:2)将X的每一行(这里是图片也就是一张图片变换到一行)进行零均值化,即减去这一行的均值(样本中心化和标准化);将所有的样本融合到一个矩阵里面特征向量就是变换空间的基向量U=[u1,u

基于神经网络的二分类问题

       在之前的文章中,介绍了神经网络的概念和算法思想,甚至给出了公式推导。但依然没有掌握神经网络的精髓,于是打算进一步学习就在网上观看了吴恩达大佬的《神经网络和深度学习》这门课程,觉得收获很大。目前只学习了单个神经元的原理及应用,下面简单总结一下。1. 损失函数的定义       与之前介绍的单个神经元的工作原理不同之处在于损失函数的定义,这里把损失函数定义为:       推导思路:利用