深度学习基础介绍-机器学习

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14.神经网络算法应用上
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  • 15773259902 18天前

    我都没有通过这个代码成功测试, nn=NN1([2,2,1],'tanh') TypeError: 'module' object is not callable 这是为什么? 我的前面from NeuralNetwork import NN1 NN1是定义的class

  • 13019408951 2个月前

    代码有两个硬伤: 第一,w矩阵的生成有误。w矩阵的行列数没有问题,多出来的一行其实就是b(机器学习惯称w0),多出来的一列为了保留特征向量最后加上的1。但是问题就出在多出来的这一列上,如果这一列不特定赋值而是随机生成的话,无法保证下一个特征向量a的最后一个值还是1(很可能与输入的值有关),那么下一次运算中的b就不是常数项了。 第二,激活函数导数部分的概念模糊。O(1-O)其实是来自于逻辑斯蒂函数的导数,不过O其实就是对应的f(x),也就是说O(1-O) = f(x)(1-f(x)) = activition_deriv(x)。

    提问于 00:00
  • 13328109979 4个月前

    老师你好我想请问下在赋予初始权重的代码中,self.weights.append((2*np.random.random((layers[i-1]+1,layers[i]+1))-1)*0.25) self.weights.append((2* np.random.random((layers[i] + 1, layers[i+1]))-1) * 0.25) layers[i-1]表示前面的一层那么layers[i-1]+1是代表什么。2*np.random又是什么意思

    提问于 24:56
  • 紫藤 7个月前

    感觉最后讲乱了都,代码写的都不清晰何况讲解呢

    提问于 00:42

    906451488 6个月前

    讲的挺好,代码写得很精彩~不过有几处错得无法理解。。1.bias没更新 2.只适用于两层的神经网络,且完全搞不懂为啥层节点突然加1,以及self.activation_deriv瞎调用。。然后我自己照着老师的课件写了一份自己的代码。妈蛋,老师的预测性能居然比我好~难以置信

    15773259902 回复 906451488 18天前

    能交流下吗?我都没有通过这个代码成功测试, nn=NN1([2,2,1],'tanh') TypeError: 'module' object is not callable 这是为什么?

  • 陈哥哥哥哥 7个月前

    就不能补上漏的视频啊,还有我发的提问不能删除吗?暴露电话了,用房体验不给力

    提问于 00:00

    15755384873 7个月前

    楼的视频在后面有 应该是第19集

  • 18889190566 7个月前

    漏视频啊,在哪可以看到啊,能不能补上啊

    提问于 00:00
  • Supersai 8个月前

    我也是怀疑这个视频中代码在构造权重那里有问题。权重会重复赋值,而且节点为什么前面的要+1呢?

    提问于 00:00
  • zhangcj200209 9个月前

    这个视频之前是不是丢了一个介绍神经网络基础的啊?

    提问于 00:00
  • forinstall 10个月前

    老师,你好下载下来的资料里面的图片显示不出来,怎么版

    提问于 21:44
  • 872650270 10个月前

    为什么感觉漏了课程啊,老师

    提问于 23:19

    zhangcj200209 9个月前

    对啊,感觉这节课前面还有一个神经网络的介绍丢了啊

  • 6149888 10个月前

    这段代码其实是有问题的,只要神经网络多于2层,就会出现权重初始化重复的情况,在这里没出问题是因为后面的例子都是2层神经网格。另一个问题就是Bias,这段代码中默认为1,并且不更新,在复杂的分类问题中存在设计缺陷。看了很久才看明白,特别注明让后面的同学不至于疑惑。

    提问于 28:04
  • hutaoran 12个月前

    为什么没有第六阶段的第一节课

    提问于 00:11

    13240807667 11个月前

    请问你收到答复没(我同问阿)

    forinstall 回复 13240807667 10个月前

    你打开课件能不能看到图片?

  • fengxhao 1年前

    还有个问题,就是在输出层的delta的值应该是error*self.activation_deriv(z[l]),z[l]是最后一层的输入的值,没有经过激活函数的值,而不是a[l]吧,这是最后一层的值,对于logistic delta=error*a[l]*(1-a[l])吧??请教

    提问于 38:11

    软件开发 回复 fengxhao 1年前

    你好同学,如果专业老师不能及时回复。欢迎你去问答区域和其他同学互动交流,或者是参加试学体验约老师1V1服务。

  • fengxhao 1年前

    老师,你的weights,random值时你的for循环第二个weights.append,应该放在外面吧,不需要每次都random倒数第二层和输出层的weights吧,应该你是三层,所以没问题,如果四层就会出问题吧?coding比较烂,希望老师指教,

    提问于 26:58

    软件开发 回复 fengxhao 1年前

    你好同学,如果专业老师不能及时回复。欢迎你去问答区域和其他同学互动交流,或者是参加试学体验约老师1V1服务。

  • wgx7054 1年前

    是不是14节,神经网络算法应用上 之前漏了一节课?

    提问于 00:35

    收起↑

    wgx7054 回复 wgx7054 1年前

    sorry,找到了

    胡明星 回复 wgx7054 1年前

    好的。

    上海+沈佳巍 回复 wgx7054 12个月前

    tanx求导不是1+tanx*tanx嘛,14这个视频好像说错了

    Supersai 回复 上海+沈佳巍 8个月前

    没错,这是tanh(x),双曲函数。

  • 18826103730 1年前

    老师好!在给weights赋初始值时,前半部分(layers[i - 1] + 1, layers[i] + 1),数组的大小为什么要加一呢?而后半部分(layers[i] + 1, layers[i + 1])又不是都加一呢?

    提问于 27:39

    收起↑

    胡明星 回复 18826103730 1年前

    你好,请看一下这篇算法讲解http://www.cnblogs.com/wentingtu/archive/2012/06/05/2536425.html,希望对你有所帮助。

    18826103730 回复 胡明星 1年前

    谢谢老师!

    1012928556 回复 胡明星 11个月前

    老师好!前半部分(layers[i - 1] + 1, layers[i] + 1)这里是不是出错了?这里计算的是前一层(n个节点)以及当前层 (m个节点)之间的权重,那么,全连接的话,最后得到的weights的大小应该是 (n+1)*m才对吧? 而代码上的却是(layers[i - 1] + 1, layers[i] + 1)(即: (n+1)*(m+1))?这个是不是错了?求解答。

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