本文翻译自 SATYA MALLICK 的 "Neural Networks : A 30,000 Feet View for Beginners" 原文链接: https://www.learnopencv.com ...
本文英文原文出自这里, 这个博客里面的内容是Java开源, 分布式深度学习项目deeplearning j的介绍学习文档. 简介: 一般来说, 神经网络常被用来做无监督学习, 分类, 以及回归. 也就是说, 神经网络可以帮助对未标记数据进行分组, 对数据进行分类, 或者在有监督训练之后输出连续的值.典型的神经网络在分类方面的应用, 会在网络的最后一层使用逻辑回归分类器 之类 的将连续 conti ...
2016-10-24 12:22 0 17155 推荐指数:
本文翻译自 SATYA MALLICK 的 "Neural Networks : A 30,000 Feet View for Beginners" 原文链接: https://www.learnopencv.com ...
1. Main Point 0x1:行文框架 第二章:我们会分别介绍NNs神经网络和PR多项式回归各自的定义和应用场景。 第三章:讨论NNs和PR在数学公式上的等价性,NNs和PR是两个等价的理论方法,只是用了不同的方法解决了同一个问题,这样我们就形成了一个统一的观察视角,不再将深度 ...
)是deep learning的基础。传统的全连接神经网络(fully connected networks) ...
转自:http://blog.csdn.net/zouxy09/article/details/8781543 9.5、Convolutional Neural Networks卷积神经网络 卷积神经网络是人工神经网络的一种,已成为当前语音分析和图像识别领域的研究热点。它的权值 ...
Caffe应该是目前深度学习领域应用最广泛的几大框架之一了,尤其是视觉领域。绝大多数用Caffe的人,应该用的都是基于分类的网络,但有的时候也许会有基于回归的视觉应用的需要,查了一下Caffe官网,还真没有很现成的例子。这篇举个简单的小例子说明一下如何用Caffe和卷积神经网络(CNN ...
1. 针对机器学习/深度神经网络“记忆能力”的讨论 0x1:数据规律的本质是能代表此类数据的通用模式 - 数据挖掘的本质是在进行模式提取 数据的本质是存储信息的介质,而模式(pattern)是信息的一种表现形式。在一个数据集中,模式有很多不同的表现形式,不管是在传统的机器学习训练的过程 ...
在深度学习领域,传统的多层感知机(MLP)具有出色的表现,取得了许多成功,它曾在许多不同的任务上——包括手写数字识别和目标分类上创造了记录。甚至到了今天,MLP在解决分类任务上始终都比其他方法要略胜一 ...
目录 1 什么是RNNs 2 RNNs能干什么 2.1 语言模型与文本生成Language Modeling and Generating Text 2.2 机器翻译Machine Translation 2.3 语音识别Speech Recognition 2.4 图像描述 ...