摘要：神经网络与机器学习 第10章 EM算法 §10.1 EM算法引入 EM算法是一种迭代算法，1977年Dempster等提出的，用于隐变量的概率模型参数的极大似然估计，或者极大后验概率估计。 EM算法两步：E步求期望，M步求极大，所以叫做期望最大算法，再高斯混合模型的学习中应用非常成功，后来又推广为广 阅读全文

摘要：神经网络与机器学习 第6章 反向传播-多层前馈神经网络训练 §6.4 目标函数的选择 上一节详细推导了反向传播算法，并举了两个例子。我们再来回顾一下当取目标函数为均方误差的时候，反向传播敏感度 后向传播 可见敏感度输出层的激活函数导数和误差乘积，特别地分类问题中经常用到的sigmoid函数 sigm 阅读全文

摘要：2021年3月27日星期六 2020级系统科学研究生李增伟编制的程序：第5章作业 clc,clear rate = 0.003; p = [1 1 2 2 -1 -2 -1 -2;1 2 -1 0 2 1 -1 -2]; t = [-1 -1 -1 -1 1 1 1 1;-1 -1 1 1 -1 - 阅读全文

摘要：神经网络与机器学习 第9章 卷积神经网络 在机器视觉和其他很多问题上，卷积神经网络取得了当前最好的效果，它的成功促使我们思考一个问题，卷积神经网络为什么会这么有效？本章将学习卷积神经网络背后的奥秘。 Hubel和Weisel庆祝获得1981年诺贝尔生理医学奖 上世纪60年代，Hubel和Weisel 阅读全文