深度神经网络参数训练过程,深度神经网络应用实例

如何训练深度神经网络

第三层将能够识别更加复杂的形状。依此类推。这些多层的抽象看起来能够赋予深度网络一种学习解决复杂模式识别问题的能力。然后，正如线路的示例中看到的那样，存在着理论上的研究结果告诉我们深度网络在本质上比浅层网络更加强大。

deeplearinig就是神经网络的一类，就是解决的训练问题的深层神经网络，所以你这问题“深度学习会代替神经网络‘就不对，BP么，BP有自己的优势，也是很成熟的算法，做手写识别等等效果已经商用化了，不会被轻易替代。

先别着急写代码 训练神经网络前，别管代码，先从预处理数据集开始。我们先花几个小时的时间，了解数据的分布并找出其中的规律。Andrej有一次在整理数据时发现了重复的样本，还有一次发现了图像和标签中的错误。

AutoEncoder

1、简介 Autoencoder是一种无监督学习过程，由encode和decode构成，给定输入之后，经过encode将输入编码成code，然后在经过decode将code解码成输出，通过不断地训练，使得输入和输出尽可能相似。

2、 autoencoder 可以用来初始化神经网络的权重（即预训练：pre-training）和降维。如果在做 autoencoder 的时候 激活函数为 linear 的话，那么这就相当于在做PCA了。

3、无监督。自编码器（autoencoder， AE）是一类在半监督学习和非监督学习中使用的人工神经网络，属于无监督学习模型，其功能是通过将输入信息作为学习目标，对输入信息进行表征学习。

深层神经网络的超参数调试、正则化及优化

1、神经网络中的超参数主要分为三类：网络参数、优化参数、正则化参数。 网络参数 可指网络层与层之间的交互方式(相加、相乘或者串接等)、卷积核数量和卷积核尺寸、网络层数(也称深度)和激活函数等。

2、指的是某些神经元可能永远不会被激活，导致相应的参数永远不能被更新。

3、根据前一次运行的情况做调整，例如出现梯度爆炸则要调低学习速率，出现过拟合则要调高正则化参数的系数。

30分钟讲清楚深度神经网络

就是一开始用随机数初始化我们每个联结的权值，然后通过神经网络计算出来的y值跟真实的y值做比对。如果这个值相差比较大，则修改当前层的联结的权重。当发现这个值相差不大时，则修改更低一层的权重。

RBF网络全程径向基函数(Radial Basis Function)网络，是一种单隐层前馈神经网络，其与BP网络最大的不同是采用径向基函数作为隐层神经元激活函数。

意思是：starter_learning_rate 开始的学习率，global_step：到达的步速，每隔：100000 步，学习率减少到原来的94%。 注意：学利率的设置具有经验性，并且需要重复设置。已达到速度快但又不会略过最优解。

年，hinton提出了在非监督数据上建立多层神经网络的一个有效方法，简单的说，分为两步，一是每次训练一层网络，二是调优使原始表示x向上生成的高级表示r和该高级表示r向下生成的x尽可能一致。

如何使用SparkNet进行分布式深度神经网络训练

这两个概念实际上是互相交叉的，例如，卷积神经网络（Convolutional neural networks，简称CNNs）就是一种深度的监督学习下的机器学习模型，而深度置信网（Deep Belief Nets，简称DBNs）就是一种无监督学习下的机器学习模型。

第三层将能够识别更加复杂的形状。依此类推。这些多层的抽象看起来能够赋予深度网络一种学习解决复杂模式识别问题的能力。然后，正如线路的示例中看到的那样，存在着理论上的研究结果告诉我们深度网络在本质上比浅层网络更加强大。

Spark streaming： 构建在Spark上处理Stream数据的框架，基本的原理是将Stream数据分成小的时间片断（几秒），以类似batch批量处理的方式来处理这小部分数据。

运行Python Shell cd spark-0-bin-hadoop4 ./bin/pyspark 在本节中不会使用Python Shell进行演示。Scala交互式命令行由于运行在JVM上，能够使用java库。

一般使用框架。做工程需要考虑开发效率，尽量避免重复造轮子。

一旦训练完成，程序可以使用由训练确定的权值进行计算，这个使用网络完成任务的操作被被称为推断（inference）。接下来，如图3所示，我们用图像分类作为例子来展示如何训练一个深度神经网络。