神经网络是如何工作的 前言 　　计算机所在的在本质上都是一系列的加法操作，只是计算机运行速度要快很多。但是有些任务对于人来说很简单，对于计算机来说却很困难（比如图像识别）。 预测器 　　神经网络和计算机一样，对于输入和输出都做了一些处理，当我们不知道这些是什么具体处理的时候，可以使用模型 ...

神经网络简史 　　神经网络技术起源于上世纪五、六十年代，当时叫感知机（perceptron），拥有输入层、输出层和一个隐含层。输入的特征向量通过隐含层变换达到输出层，在输出层得到分类结果。但是，Rosenblatt的单层感知机有一个严重得不能再严重的问题，即它对稍复杂一些的函数都无能为力 ...

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。它的权值共享网络结构使之更类似于生物神经网络，降低了网络模型的复杂度，减少了权值的数量。该优点在网络的输入是多维图像时表现的更为明显，使图像 ...

卷积神经网络入门 CNN fly 多层卷积网络的基本理论 卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN) 是一种前馈神经网络 ...

拜读了Jure Leskovec的《Representation Learning on Networks》才明白图神经网络到底在学什么，是如何学的，不同GNN模型之间的关系是什么。总的来说，不同类型的模型都是在探讨如何利用图的节点信息去生成节点（图）的embedding表示。 图表示学习的两大 ...

神经网络编程入门 本文主要内容包括： 1、 介绍神经网络基本原理 2、 Matlab 实现前向神经网络的方法 3、 AForge.NET实现前向神经网络的方法 第0节 引例 本文以Fisher的Iris数据集作为神经网络程序的测试数据集。Iris数据集简介：有一批Iris花，已知这批 ...

}}$$ 神经网络传递信号 神经网络便是通过一个一个神经元连接，使用权值x输入的和在通过sigmoid函数得到最终 ...

传统神经网络： 　　是全连接形式，即样本的每个特征属性都通过所有的隐藏层节点映射，最后输出数据。由于是全连接，所以计算极为复杂，且模型不易学习。 卷积神经网络：卷积神经网络(Convolutional Neural Networks, CNN), CNN可以有效的降低反馈神经网络(传统神经网络 ...