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handwriting recognition

saber-YY
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发布于 2016/12/23 17:56
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#神经网络 输入图片说明

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#问题一: 在书中说了为什么使用10个输出而不是4个输出,于是它做了如下假设:

假设隐藏层中神经元的第一个、第二个、第三个、第四个神经元节点分别验证图中是否含有如下图片中的像素点,方法就是给与下图中像素重叠的地方加权,而其余地方减少其权重。

输入图片说明输入图片说明输入图片说明输入图片说明

可以看出它们组成了此张写着“0”的图片:

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_但是由于4个输出的话,2^4,那么却没有一个检测可以直接决定使用四位bit中的哪位,特别是对于第一位,它一下就很大的改变了值。作者也提供了一个题目,叫我们去写如下图的网络,试着给它们赋权值,从而达到用4位作为输出的结果,当然我现在是拒绝的,因为算法不变的情况下会这样只会加大计算量,有时间再说了^=^ _

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#问题二

"Why not try to maximize that number directly, rather than minimizing a proxy measure like the quadratic cost?"

这是书中原话,原因就是直接使用正确的图片数作为判断,那么函数不是连续的的,而用二次成本函数这种形式就是连续的了。

#问题三 输入图片说明

原文是这样写的,所以之后它在解释为什么这样写,这是因为它要使用该公式进行计算:

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而上文中又有该公式:

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作者说这两个公式是等价的,可以有一下简图说明,当网络的情况是如下时:

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有对应的w和a相乘情况:

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可以知道,这样写对于计算是非常方便的。

#问题四

代码的数据结构

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至于biases和weights,都是一个list里面包括了几个array,并且从维度上来说都是箭头指向的节点所指向的神经元代表的,具体可以看问题三

#问题五 输入图片说明

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Proof (BP3)

由于有:

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所以:

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(BP4)的证法与之相同

额,余下的一下子想整理来着,又有点乱,也许我以后会回过头来再看的,所以,先这样,这些问题恰恰是我在初次看的时候碰到的,以后就算再看,也不会有更多的问题了,只是思绪还是有些乱,奈何如今我的时间不多。

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