转：http://blog.csdn.net/wbgxx333/article/details/41019453 深度神经网络已经是语音识别领域最热的话题了。从2010年开始，许多关于深度神经网络的文章在这个领域发表。许多大型科技公司（谷歌和微软）开始把DNN用到他们的产品系统里。（备注 ...

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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 ...

原图如下： 虽然这些节点图不能显示各个模型的内部工作过程，但是这些节点图的汇总可以让我们在同一层面上对比不同神经网络的结构特点，从而对不同神经网络之间的关系有一个更为具象的理解。 感知器（Perceptrons）和前馈神经网络（Feed Forward Neural Networks ...

本文来自于 [1] BP神经网络 和 [2] Wikipedia: Backpropagation，感谢原文作者！ 1- M-P模型 　　按照生物神经元，我们建立M-P模型。为了使得建模更加简单，以便于进行形式化表达，我们忽略时间整合作用、不应期等复杂因素，并把 ...

一、神经元 神经元模型是一个包含输入，输出与计算功能的模型。（多个输入对应一个输出） 一个神经网络的训练算法就是让权重（通常用w表示）的值调整到最佳，以使得整个网络的预测效果最好。 事实上，在神经网络的每个层次中，除了输出层以外，都会含有这样一个偏置单元。这些节点是默认存在的。它本质上 ...

一、前言 这篇卷积神经网络是前面介绍的多层神经网络的进一步深入，它将深度学习的思想引入到了神经网络当中，通过卷积运算来由浅入深的提取图像的不同层次的特征，而利用神经网络的训练过程让整个网络自动调节卷积核的参数，从而无监督的产生了最适合的分类特征。这个概括可能有点抽象，我尽量在下面描述细致一些 ...

　　无论即将到来的是大数据时代还是人工智能时代，亦或是传统行业使用人工智能在云上处理大数据的时代，作为一个有理想有追求的程序员，不懂深度学习这个超热的技术，会不会感觉马上就out了？现在救命稻草来了，中国知名黑客教父，东方联盟创始人郭盛华曾在新浪微博作了以下技术分析： 　　递归神经网络是深度学习 ...