2. 程式人生 > >【Ian Goodfellow課件】深度前饋網路

【Ian Goodfellow課件】深度前饋網路

阿新 • • 發佈：2018-11-26

本課件主要內容包括：

  1. 路線圖

  2. XOR問題不是線性可分的

  3. 線性整流的啟用函式

  4. 網路示意圖

  5. 求解XOR問題

  6. 基於梯度的學習

  7. 條件分佈與交叉熵

  8. 混合密度輸出

  9. 隱藏單元

  10. 組成結構基礎

  11. 泛逼近定理

  12. 深度指數表示的優勢

  13. 後向傳播

  14. 簡單的後向傳播示例

  15. 神經網路損失函式

  16. Hessian向量積

在這裡插入圖片描述

在這裡插入圖片描述

在這裡插入圖片描述

完整課件下載地址：

http://page5.dfpan.com/fs/4lcj5221229156825b2/

更多精彩文章請關注微訊號：在這裡插入圖片描述

相關推薦

【Ian Goodfellow課件】深度前饋網路

本課件主要內容包括： 路線圖 XOR問題不是線性可分的 線性整流的啟用函式 網路示意圖 求解XOR問題 基於梯度的學習 條件分佈與交叉熵 混合密度輸出 隱藏單元 組成結構基礎 泛

【Ian Goodfellow課件】深度學習中的正則化

本課件主要內容包括： 正則化定義 權值退化與約束優化 範數懲罰 資料集擴充 多工學習 學習曲線 稀疏表達 Dropout 切線傳播 完整課件下載地址： http:/

【Ian Goodfellow課件】深度學習的應用

本課件主要內容包括： 大規模深度學習 快速實現方法 分散式實現 同步SGD 示例：ImageNet 模型壓縮 量化 動態結構 計算機視覺的資料集擴充 視訊產生 基於模型的優化

【Ian Goodfellow課件】梯度下降與神經網路代價函式的結構

本課件主要內容包括： 導數與二階導數 方向曲率 泰勒級數近似 臨界點 牛頓法 牛頓法失效的情況 為何不會收斂？ 鞍點或區域性極小值更常見嗎？ 為何優化過程如此之慢？ 二維子空間視覺化

【Ian Goodfellow課件】卷積網路

本課件主要內容包括： 矩陣點乘 矩陣轉置 二維卷積 稀疏連通性 Growing Receptive Fields 引數共享 通過卷積進行邊緣檢測 卷積運算效率 卷積網路組成 MAX池化

【Ian Goodfellow課件】蒙特卡洛方法

本課件主要內容包括： 隨機演算法 基於取樣樣本求和/積分 非唯一分解 重要取樣 為什麼使用重要取樣？ 最優q值 無向模型的取樣 簡單馬爾可夫鏈：Gibbs取樣 Gibbs取樣示例

【Mark Schmidt課件】機器學習與資料探勘——深度學習

本課件的主要內容為： 有監督訓練路線圖 關於神經網路 線性-線性模型 非線性簡介 為什麼使用Sigmoid函式？ 為什麼使用神經網路？ 大腦中的深層結構 深度學習 ML與深度學習的歷史 ImageNet挑戰 人工神經網

【Mark Schmidt課件】機器學習與資料探勘——特徵選擇

本課件的主要內容如下： 上次課程回顧：尋找“真實”模型 資訊準則 貝葉斯資訊準則 關於食物過敏 特徵選擇 全基因組關聯分析 “迴歸權重”方法 搜尋評分法 評分函式的選擇 “特徵數量”懲罰

【Mark Schmidt課件】機器學習與資料探勘——非線性迴歸

本課件主要內容包括： 魯棒迴歸 體育運動中的非線性級數 自適應計數/距離法 線性模型的侷限性 非線性特徵變換 一般多項式特徵(d = 1) 英文原文課件下載地址： http://page5.dfpan

【Mark Schmidt課件】機器學習與資料探勘——數值優化與梯度下降

本課件主要包括以下內容： 優化簡介 上次課程回顧：線性迴歸 大規模最小二乘 尋找區域性最小值的梯度下降法 二維梯度下降 存在奇異點的最小二乘 魯棒迴歸 基於L1-範數的迴歸 L1-範數的平滑近似

【Mark Schmidt課件】機器學習與資料探勘——正規方程組

本課件的主要內容包括： d維資料的梯度和臨界點 最小二乘偏導數 矩陣代數回顧 線性最小二乘 線性和二次梯度 正規方程組 最小二乘問題的不正確解 最小二乘解的非唯一性 凸函式 如何判斷函式的

【Mark Schmidt課件】機器學習與資料探勘——普通最小二乘

本課件主要內容包括： 有監督學習：迴歸 示例：依賴與解釋變數 數字標籤的處理 一維線性迴歸 最小二乘目標 微分函式最小化 最小二乘解 二維最小二乘 d維最小二乘 偏微分

【Mark Schmidt課件】機器學習與資料探勘——進一步討論線性分類器

本課件主要內容包括： 上次課程回顧：基於迴歸的分類方法 Hinge損失 Logistic損失 Logistic迴歸與SVMs “黑盒”分類器比較 最大餘量分類器 支援向量機 魯棒性與凸近似 非凸0-

【Mark Schmidt課件】機器學習與資料探勘——線性分類器

本課件主要內容包括： 上次課程回顧：L1正則化 組合特徵選擇 線性模型與最小二乘 梯度下降與誤差函式 正則化 辨識重要郵件 基於迴歸的二元分類？ 一維判決邊界 二維判決邊界 感知器演算法

【Mark Schmidt課件】機器學習與資料探勘——多元分類

本課件主要內容： 上次課程回顧：隨機梯度 無限資料的隨機梯度 詞性標註POS POS特徵 多元線性分類 題外話：多標籤分類 多元SVMs 多元Logistic迴歸 題外話：Frobenius範數

【Mark Schmidt課件】機器學習與資料探勘——MLE與MAP

本課件的主要內容包括： 上次課程回顧：多元線性分類器 決策邊界形狀 識別重要電子郵件 Sigmoid函式 最大似然估計MLE 最小化負對數似然NLL 樸素貝葉斯的MLE 有監督學習的MLE Logi

【Mark Schmidt課件】機器學習與資料探勘——主元分析PCA

本課件主要內容包括： 上次課程回顧：MAP估計 人類 vs. 機器感知 隱因子模型 向量量化 向量量化 vs. PCA 主元分析PCA的應用 PCA目標函式 英文原文課件下載地址： h

【Mark Schmidt課件】機器學習與資料探勘——進一步討論PCA

本課件的主要內容包括： 機器學習工程師需要精通的10種演算法 上次課程回顧：隱因子模型 上次課程回顧：主元分析 上次課程回顧：PCA幾何描述 題外話：資料凝聚 PCA計算：交替最小化 PCA計算：預測 PCA

【Mark Schmidt課件】機器學習與資料探勘——稀疏矩陣分解

本課件主要內容包括： 上次課程回顧：基於正交/序貫基的PCA 人眼的顏色對立 顏色對立表示法 應用：人臉檢測 特徵臉 VQ vs. PCA vs. NMF 面部表示 非負最小二乘法 稀疏性與非負最小

【Mark Schmidt課件】機器學習與資料探勘——推薦系統

本課件主要內容： 上次課程回顧：隱因子模型 魯棒PCA 隱因子模型的變化形式 Netflix獎 協同過濾問題 協同過濾的矩陣分解 基於內容的濾波 vs. 協同濾波 混合方法 SVD特徵的隨機梯度