原文:Neural Network学习(二)Universal approximator :前向神经网络

. 概述 前面我们已经介绍了最早的神经网络:感知机。感知机一个非常致命的缺点是由于它的线性结构,其只能做线性预测 甚至无法解决回归问题 ,这也是其在当时广为诟病的一个点。 虽然感知机无法解决非线性问题,但是其给非线性问题的解决提供了一个思路。感知机的局限来自于其线性结构,如果我们能够给其加入非线性结构,比如先给输入做一个非线性变换,这样其就能拟合非线性问题。那么这就是我们这次要讲的前向神经网络。 ...

2016-12-15 16:34 0 1393 推荐指数:

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神经网络(Neural Network)

1 引言 机器学习(Machine Learning)有很多经典的算法,其中基于深度神经网络的深度学习算法目前最受追捧,主要是因为其因为击败李世石的阿尔法狗所用到的算法实际上就是基于神经网络的深度学习算法。本文先介绍基本的神经元,然后简单的感知机,扩展到多层神经网络,多层馈 ...

Sun Jul 21 19:36:00 CST 2019 0 1540
神经网络(Neural Network)

一、激活函数 激活函数也称为响应函数,用于处理神经元的输出,理想的激活函数如阶跃函数,Sigmoid函数也常常作为激活函数使用。 在阶跃函数中,1表示神经元处于兴奋状态,0表示神经元处于抑制状态。 二、感知机 感知机是两层神经元组成的神经网络,感知机的权重调整方式如下所示 ...

Fri Mar 30 18:03:00 CST 2018 0 1031
深度学习:卷积神经网络(convolution neural network

(一)卷积神经网络 卷积神经网络最早是由Lecun在1998年提出的。 卷积神经网络通畅使用的三个基本概念为: 1.局部视觉域; 2.权值共享; 3.池化操作。 在卷积神经网络中,局部接受域表明输入图像与隐藏神经元的连接方式。在图像处理操作中采用局部视觉域的原因是:图像中的像素并不是 ...

Tue Jan 05 04:56:00 CST 2016 0 2219
神经网络和深度学习 (Neural Network & Deep Learning)

  深度学习其实就是有更多隐层的神经网络,可以学习到更复杂的特征。得益于数据量的急剧增多和计算能力的提升,神经网络重新得到了人们的关注。 1. 符号说明 2. 激活函数   为什么神经网络需要激活函数呢?如果没有激活函数,可以推导出神经网络的输出y是关于输入x的线性组合 ...

Wed Jul 15 07:03:00 CST 2020 0 568
neural network(神经网络): an introduction(一)

  当下深度学习技术已经运用到很多领域和任务中,笔者也是一个初学者,主要研究方向是自然语言处理,接触时间大概一年左右,也不算深入,在这里写下一些读书笔记吧,和大家一起学习。鉴于笔者水平有限,难免有些不正确的地方,还望看到的朋友不吝赐教。   我个人在学习中,应用深度学习技术到自然语言处理任务中 ...

Wed Oct 26 02:15:00 CST 2016 0 1928
机器学习公开课笔记(4):神经网络(Neural Network)——表示

动机(Motivation) 对于非线性分类问题,如果用多元线性回归进行分类,需要构造许多高次项,导致特征特多学习参数过多,从而复杂度太高。 神经网络(Neural Network) 一个简单的神经网络如下图所示,每一个圆圈表示一个神经元,每个神经元接收上一层神经元的输出作为其输入 ...

Thu Dec 24 06:48:00 CST 2015 4 6815
 
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