UFLDL Tutorial 笔记
来源:互联网 发布:淘宝直播安卓版 编辑:程序博客网 时间:2024/05/17 16:46
关于反向传播误差的推导,可以参考下面这个博客,讲得更清楚。
其实一句话就可以讲清楚:多层复合函数的求导,足矣!
http://blog.sina.com.cn/s/blog_88d97475010164yn.html
另外,看了一下网易上加州理工Yaser Abu-Mostafa的机器学习与数据挖掘课程,第十讲神经网络讲得很好。首先从期望的角度对比了batch gradient descent&stochastic gradient descent(SGD)。 然后从逻辑学角度阐述了单层感知器只能实现OR /AND (不能实现XOR), 而双层感知器则可以实现XOR。
进而解释了双层感知器可以逼近任意的函数(课上用圆为例子,隐层神经元数目很多时相当于就有多个线性决策边界,综合各个决策边界就好比多边形逼近圆了)。最后过渡到神经网络,并说道为了避免复杂的权重优化问题(是一个组合优化问题),用软阀值函数(比如tanh)代替了硬阀值函数(正半轴+1,负半轴-1),从而可以对光滑的函数进行求导,并使用stochastic descent.
总的来说,感觉讲得比较深一些,而且逻辑很清晰,以后有机会要整个过一遍。
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