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机器学习

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Hinton神经网络公开课9 Ways to make neural networks generalize better

Hinton神经网络公开课9 Ways to make neural networks generalize better

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这节课介绍防止模型过拟合的各种方法,给出了正则化项、惩罚因子的贝叶斯解读;并展示了基于贝叶斯解读的一种实践有效的惩罚因子调参方法。 复习:过拟合 训练数据中不光有正确的规律,而且还有偶然的规律(采样误差,只取决于训练实例的选择)。拟合模型的...

Hinton神经网络公开课8 More recurrent neural networks

Hinton神经网络公开课8 More recurrent neural networks

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首先简要介绍Hessian-Free优化理论。这是块硬骨头,并不要求一定掌握。 在给定方向上的移动能够将误差降低多少 在训练神经网络的时候,我们想要在error surface上尽量多地下降。梯度有了之后,具体能够迈多大一步呢?以二次曲线为...

Hinton神经网络公开课7 Recurrent neural networks

Hinton神经网络公开课7 Recurrent neural networks

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首先复习一下常见序列模型,包括BiGram、linear dynamic system和HMM。通过对简单模型的比较学习,加深对RNN的理解。 为序列建模 目的是将一个输入序列转化为一个输出序列,如机器翻译、语音识别。 当不区分输入和输出序...

随机梯度下降与卷积神经网络

随机梯度下降与卷积神经网络

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斯坦福UFLDL中CNN剩下两章的笔记,辅以两次编程练习,至此完成了CNN的学习。 梯度下降概述 诸如L-BFGS之类的批优化方法每次更新都使用整个训练集,能够收敛到局部最优。因为要设置的超参数很少,所以很好用,matlab里也有许多类似m...

使用卷积进行特征提取

使用卷积进行特征提取

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这是关于斯坦福大学的UFLDL(Unsupervised Feature Learning and Deep Learning)中CNN一章的笔记,用来补足Hinton神经网络公开课略过的部分。 概览 前几次练习解决了处理低分辨率图片的问题...

理解深度学习中的卷积

理解深度学习中的卷积

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译自Tim Dettmers的Understanding Convolution in Deep Learning。有太多的公开课、教程在反复传颂卷积神经网络的好,却都没有讲什么是“卷积”,似乎默认所有读者都有相关基础。这篇外文既友好又深入...

Hinton神经网络公开课5 Object recognition with neural nets

Hinton神经网络公开课5 Object recognition with neural nets

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这节课蜻蜓点水地讲了图像识别和卷积神经网络,老爷子讲得实在很简略。所以这节课不能当作CNN的入门资料,如果感觉任何地方不清楚,不要沮丧,因为根本没讲。 图像识别的难处 为什么最新的技术只能做到十几二十几的error rate呢,因为图像识别...

Hinton神经网络公开课编程练习2 Learning Word Representations

Hinton神经网络公开课编程练习2 Learning Word Representations

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这次练习的任务是设计一个神经网络语言模型,给定前三个词语,预测第四个词语。通过训练该语言模型学习词的稠密表示,大部分代码已经写好,少量难点以选择题的方式给出。 数据集 词表大小250,训练集由30万个4-gram构成,开发集和测试集大小为5...

Hinton神经网络公开课4 Learning feature vectors for words

Hinton神经网络公开课4 Learning feature vectors for words

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词的向量表示 关系信息的特征表示 引子很新奇,是一张英国人的家谱和一张结构相似的意大利人的家谱: 这是一种关系信息,比如甲的父亲是乙,=表示夫妻。神经网络可以通过反向传播学习这些关系对,将关系信息转为特征向量。最终的效果是,提问“乙的儿子是...

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