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摘要：作者微信號(hào)微信公眾號(hào)簡(jiǎn)書地址在大多數(shù)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)教科書中，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)一般都會(huì)使用或者的形式。但是在或者中，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的實(shí)現(xiàn)都是采用了的形式。從理論上講，和在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中是等價(jià)的其實(shí)就是一個(gè)矩陣的轉(zhuǎn)置。然而，當(dāng)我們計(jì)算兩者的導(dǎo)數(shù)的時(shí)候卻差別很大。
作者：chen_h
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在大多數(shù)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)教科書中，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)一般都會(huì)使用 y = WX+B 或者 y = XW+B 的形式。但是在 tensorflow 或者 theano 中，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的實(shí)現(xiàn)都是采用了 y = XW+B 的形式。這是為什么呢？我花了很多的時(shí)間去查找資料，最后發(fā)現(xiàn)一點(diǎn)，可能是 y = XW+B 計(jì)算導(dǎo)數(shù)比 y = WX+B 容易。
從理論上講，XW+B 和 WX+B 在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中是等價(jià)的（其實(shí)就是一個(gè)矩陣的轉(zhuǎn)置）。然而，當(dāng)我們計(jì)算兩者的導(dǎo)數(shù)的時(shí)候卻差別很大。我們通過具體的數(shù)學(xué)推導(dǎo)來感受一下吧。
比如：y = XW
比如：y = WX
作者：chen_h
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摘要：讓我們觀察一下這個(gè)例子中的損失函數(shù)到底長(zhǎng)什么樣子。因此，我們可以通過梯度下降的方法求解使得損失函數(shù)達(dá)到最小值的。 機(jī)器學(xué)習(xí)基礎(chǔ) 線性回歸 邏輯回歸 Softmax分類 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 線性回歸 什么是回歸？ showImg(https://segmentfault.com/img/bVXGfb?w=765&h=514);通俗地講：給定X1, X2, ..., Xn，通過模型或算法預(yù)測(cè)數(shù)值...
摘要：舉例，神經(jīng)元，感知機(jī)，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)行為主義智能機(jī)器人認(rèn)為人工智能源于控制論。人工智能的研究領(lǐng)域包括專家系統(tǒng)推薦系統(tǒng)等等。是一種實(shí)現(xiàn)人工智能的方法根據(jù)某些算法，通過大量數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練和學(xué)習(xí)，然后對(duì)真實(shí)世界中的事件做出決策和預(yù)測(cè)。 1. 緒論 四大流派 符號(hào)主義(知識(shí)圖譜)原理主要為物理符號(hào)系統(tǒng)(即符號(hào)操作系統(tǒng))假設(shè)和有限合理性原理 用數(shù)理邏輯描述智能行為, 在計(jì)算機(jī)上實(shí)現(xiàn)了邏輯演繹系統(tǒng)。 ...
摘要：我仍然用了一些時(shí)間才從神經(jīng)科學(xué)轉(zhuǎn)向機(jī)器學(xué)習(xí)。當(dāng)我到了該讀博的時(shí)候，我很難在的神經(jīng)科學(xué)和的機(jī)器學(xué)習(xí)之間做出選擇。 1.你學(xué)習(xí)機(jī)器學(xué)習(xí)的歷程是什么？在學(xué)習(xí)機(jī)器學(xué)習(xí)時(shí)你最喜歡的書是什么？你遇到過什么死胡同嗎？我學(xué)習(xí)機(jī)器學(xué)習(xí)的道路是漫長(zhǎng)而曲折的。讀高中時(shí)，我興趣廣泛，大部分和數(shù)學(xué)或科學(xué)沒有太多關(guān)系。我用語音字母表編造了我自己的語言，我參加了很多創(chuàng)意寫作和文學(xué)課程。高中畢業(yè)后，我進(jìn)了大學(xué)，盡管我不想去...
摘要：我們提出了，它是一個(gè)分布式在上可實(shí)現(xiàn)高效通信的架構(gòu)。利用深度程序中的層級(jí)模型結(jié)構(gòu)而疊加通信與計(jì)算，這樣以減少突發(fā)性網(wǎng)絡(luò)通信。此外，使用混合的通信方案，并根據(jù)層級(jí)屬性和機(jī)器數(shù)量?jī)?yōu)化每一層同步所要求的字節(jié)數(shù)。表神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的評(píng)估。 論文：Poseidon: An Efficient Communication Architecture for Distributed Deep Learning on...
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