Публикации по теме 'backpropagation'
Проверочный набор — Для проверки нашей модели и для ранней остановки во избежание переобучения.
Пошаговая реализация на Python
В этом посте мы поговорим о преимуществах использования Validation set. Они привыкли видеть, насколько хорошо обучается наша модель, и когда нам нужно остановить обучение, чтобы избежать переобучения. Он будет проиллюстрирован в конце поста.
Вы можете скачать Jupyter Notebook здесь .
Примечание. В этом посте используется многое из предыдущих глав. Рекомендуется просмотреть предыдущие сообщения.
Вернуться к предыдущему сообщению
Вернуться..
Понимание нейронных сетей: руководство для начинающих по машинному обучению
Представьте, что вы смотрите на небрежное изображение числа 6 в низком разрешении. Несмотря на низкое качество, ваш мозг без труда распознает число 6. цифры - совсем другое дело. И здесь в дело вступают сети нейронов.
Эта статья призвана объяснить концепцию нейронных сетей простым языком, не требуя каких-либо предварительных знаний. Я буду использовать классический пример распознавания рукописных цифр, чтобы помочь вам понять, как работают нейронные сети. Этот пример отлично..
Only Numpy: обычная рекуррентная нейронная сеть с активацией, вызывающей обратное распространение во времени ...
Итак, сегодня мы сделаем то же самое, но добавим еще один компонент - функцию активации. А пока давайте сохраним простоту и воспользуемся логистической функцией. (Обратите внимание, что мы будем использовать нотацию log (), и когда она будет реализована на Python, она может выглядеть примерно так, как показано ниже.)
import numpy as np
function log(x):
return 1 / ( 1 + np.exp(-1 *x))
function d_log(x):
return log(x) * (1 - log(x))
В любом случае, это отправная точка, обучающие..
Понимание простой нейронной сети, особенно обратного распространения по размерам матрицы, из…
Понимание простой нейронной сети, особенно обратного распространения по размерам матрицы, со стороны программирования.
Смотри больше постов на моем сайте здесь .
Аннотация. Этот пост предназначен для тех, кто имеет общее представление о том, что такое нейронная сеть, но застрял в реализации программы из-за того, что не совсем ясно представляет себе, что происходит под капотом. Если вы новичок в машинном обучении, я предлагаю вам добавить этот пост в закладки и вернуться к нему в..
Обратное распространение для чайников
Содержание:
Введение и мотивация Помещение Алгоритм Расчет для отдельной единицы Вычисление для универсальной единицы Резюме и интерпретация Выводы Фрагмент кода использованная литература Другие полезные источники
1. Введение и мотивация
Алгоритм обратного распространения ошибки существовал уже в семидесятых годах, но его важность не была полностью оценена до тех пор, пока в 1986 году не была опубликована знаменитая статья Дэвида Рамелхарта, Рональда Уильямса и..
Что происходит при обратном распространении
Обучение черного ящика
Предыдущая статья была посвящена прямому распространению в нейронных сетях , как оно работает и почему оно работает. Одним из важных объектов в прямом распространении являются веса. Мы увидели, как настройка весов может использовать нелинейность, представленную в каждом слое, для усиления результирующего вывода. Как мы уже говорили, мы собираемся случайным образом инициализировать веса и смещения и позволить сети изучить эти веса с течением времени. Теперь..
Глубокое обучение: нематематическая интуиция того, как обучается нейронная сеть.
Во-первых, мы делаем данные удобными для компьютеров, то есть преобразуем их в векторы и матрицы. Данные также должны быть организованы в виде образцов и признаков. Затем мы разделяем его на наборы для обучения, проверки и тестирования. Для обучающего набора для каждой выборки у нас есть цель или значение для прогнозирования, называемое y.
y — фактическое значение цели в обучающей выборке. y_hat — значение, которое будет предсказано путем прямого распространения.
Прямое..
