深度学习笔记(九):神经网络剪枝(Neural Network Pruning)详细介绍
1:What is pruning 剪枝是一种模型压缩的方法，这种方法可以有效的裁剪模型参数且最小化精度的损失。由于深度学习模型可以看作是一个复杂树状结构，如果能减去一些对结果没什么影响的旁枝，也就是修剪神经网络中不重要的权重，就可以实现模型的减小。比如说看下图 我们通过观察这个函数发现有些项对应的系数是很小的，也就是说对于拟合的贡献不是很大，如果我们把系数小的去掉得到-1.2x^2-2x-...
深度学习笔记(七):如何用Mxnet来将神经网络可视化
一:环境依赖 我自己的环境在这篇博客上https://developer.aliyun.com/article/1624222下面是我为了实现可视化需要安装新的环境依赖包 step1：pip install mxnet-cu100 -i https://pypi.douban.com/simple step2：pip install graphviz==0.8.4并把F:\Anaconda...
深度学习笔记(四):神经网络之链式法则详解
简单的说链式法则就是原本y对x求偏导，但是由于过程较为复杂，我们引入了一个中间层z，先利用y对z求偏导，在乘上z对x求偏导，这样会使整个计算更为简单。 作用:通过链式法则我们就可以把最后一层的误差，一层一层的输出到中间层上面去，从而得到中间层的梯度信息，通过梯度信息我们就能很好的更新权值，从而达到更好的优化效果。 从上面可以知道E为最右边，当E对w1做偏微分，可以更新w1；同理E对w2做偏微分，....
深度学习笔记(三):神经网络之九种激活函数Sigmoid、tanh、ReLU、ReLU6、Leaky Relu、ELU、Swish、Mish、Softmax详解
1.什么叫激活函数 激活函数可作用于感知机(wx+b)累加的总和 ,所谓的激活就是把输出值必须要大于，节点才可以被激活，不然就处于睡眠状态。 2.激活函数的作用 提供网络的非线性建模能力。如果没有激活函数，那么该网络仅能够表达线性映射，此时即便有再多的隐藏层，其整个网络跟单层神经网络也是等价的。因此也可以认为，只有加入了激活函数之后，深度神经网络才具备了分层的非线性映射学习能力。由于输出值是有限....
深度学习笔记(一): 神经网络之感知机详解
在这篇文章我们主要了解感知机定义、功能、模型如何去获得损失函数、以及有哪些方法去将损失函数极小化，从而确定模型参数 感知机模型的定义： 输入空间由xi(xi(1),xi(2),xi(3)…xi(n))组成，输出空间为{-1, +1}，由输入空间到输出空间的映射函数为 f(x)=sign(w·x+b) 称为感知机。其中w是权重向量，b称为偏置，w·x为w和x的内积。sign(x)是符号函数，即：0....
深度学习入门笔记4 深度神经网络
多层感知器在之前的课程中，我们了解到，感知器（指单层感知器）具有一定的局限——无法解决异或问题，即线性不可分的问题。将多个单层感知器进行组合，就可以得到一个多层感知器（MLP——Multi-Layer Perceptron）结构。 多层感知器包含输入层，一个或多个隐藏层以及一个输出层。每层的神经元与下一层进行完全连接。如果网络中包含一个以上的隐层，则称其为深度人工神经网络。说明：通常我们说的神经....
【吴恩达深度学习笔记-改善深层神经网络】——第一周深度学习的实用层面（1.4）
1.4 正则化正则化用来解决神经网络过度拟合数据（即高方差）的问题，正则化的作用原理：1.在逻辑回归中的正则化用逻辑回归来实现，求成本函数的最小值，成本函数中的参数包括一些训练数据和不同数据中个体预测的损失,w和b是逻辑回归的两个参数，其中w是一个多维度的参数矢量，b是一个实数，在逻辑回归中添加正则化就是加入一个参数入（正则化参数），w欧几里得范数的平方等于wj（j从1到nx）平方的和，此方法称....
【吴恩达深度学习笔记-改善深层神经网络】——第一周深度学习的实用层面（1.3）
【吴恩达深度学习笔记-改善深层神经网络】——第一周深度学习的实用层面（1.3）1.3机器学习基础训练神经网络的基本方法：初识模型训练完成后，要看下算法的偏差高不高，如果较高，就试着评估训练集或训练数据的性能，如果的确很高，甚至无法拟合训练集，那就选择一个新的网络（含有更多隐藏层或隐藏单元的神经网络），或者花费更多的时间来训练网络，训练算法，尝试更先进的优化算法。采用新的网络架构，采用更大规模的神....
【吴恩达深度学习笔记-改善深层神经网络】——第一周深度学习的实用层面（1.2）
【吴恩达深度学习笔记-改善深层神经网络】——第一周深度学习的实用层面（1.2）1.2 偏差/方差假设图中的ooxx代表数据集，现用一条直线去拟合左图的数据，可能会得到一个逻辑回归拟合，但是可以看到这条直线并不能很好的拟合数据，这种就属于高偏差情况，通常称为欠拟合。而对于一个非常复杂的分类器，比如深度神经网络或者含有隐藏单元的神经网络，就适用于右边的数据集，但也不是一个合适的拟合方式，这种属于分类....
【吴恩达深度学习笔记-改善深层神经网络】——第一周深度学习的实用层面（1.1）
【吴恩达深度学习笔记-改善深层神经网络】——第一周深度学习的实用层面（1.1）1.1训练/开发/测试集如果想要构建一个高效的神经网络，那么配置训练、验证、测试集就要好好斟酌了。在创建神经网络时，要做一些决策，包括网络有几层，每层有几个隐藏单元，学习率，各层用到的激活函数等。但在实际应用中，我们不可能一开始就能够准确的预测出这些超参数的值，因而，可以说，应用型机器学习是一个高度迭代的过程。如果想要....
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