只要神经元足够，神经网络可以以任意精度逼近任意函数。为了拟合非线性函数，需要向神经网络中引入非线性变换，比如使用\(sigmoid\)激活函数： \[ sigmoid(x)=\frac{1}{1+e^{-x}} \] \…

螃蟹的分类 这个例子的目的是根据螃蟹的品种、背壳的长宽等等属性来判断螃蟹的性别，雄性还是雌性。 训练数据一共有六个属性： 　　species, frontallip, rearwidth, length, width a…

　　上一章介绍了使用逻辑回归处理分类问题。尽管逻辑回归是个非常好用的模型，但是在处理非线性问题时仍然显得力不从心，下图就是一个例子：   　　线性模型已经无法很好地拟合上面的样本，所以选择了更复杂的模型，得到了…

1. 背景:      1.1 以人脑中的神经网络为启发，历史上出现过很多不同版本      1.2 最著名的算法是1980年的 backpropag…

在大数据时代，数据挖掘是最关键的工作。大数据的挖掘是从海量、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的大型数据库中发现隐含在其中有价值的、潜在有用的信息和知识的过程，也是一种决策支持过程。其主要基于人工智能，机器学习，模式学习，…

神经网络 深度学习（deep learning）是机器学习下的分支 它试图使用包含复杂结构或由多重非线性变换 构成的多个处理层对数据进行高层抽象的算法。 深度学习是机器学习中一种基于对数据进行表征学习的方法。 观测值（例…

1、什么是bias？ 偏置单元（bias unit），在有些资料里也称为偏置项（bias term）或者截距项（intercept term），它其实就是函数的截距，与线性方程 y=wx+b 中的 b 的意义是一致的。在…

4. Neural Networks (part one) Content: 　　4. Neural Networks (part one)  　　　　4.1 Non-linear Classification…

神经网络基础与人工神经网络 神经网络方面的研究很早就已出现，今天“神经网络”已是一个相当大的、多学科交叉的学科领域。神经网络中最基本的成分是神经元模型。 上图中每个圆圈都是一个神经元，每条线表示神经元之间的连接。我们可以…

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(\theta )=\theta+\theta_{…

      在上一篇文章中，介绍了BP神经网络的基本模型、模型中的一些术语并对模型进行了数学上的分析，对它的原理有了初步的认识。那么如何用程序语言来具体的实现它，将是我们下一步需要讨论的问题…

来源我的GitHub博客 点击更好的阅读体验 Addicted to Learning 网络上深度学习相关博客教程质量参差不齐，很多细节很少有文章提到，所以本着夯实深度学习基础的想法写下此系列博文。 本文会从神经网络的概…