这个人总结的太好了 ， 忍不住想学习一下，放到这里。 为了尊重原创作者，说明一下是转载于：http://blog.csdn.net/MyArrow/article/details/51322433 学习总结 1. 简介 神经网络和深度学习是由Michael Nielsen所写 ...

深度学习引言 AI是最新的电力 大约在一百年前，我们社会的电气化改变了每个主要行业，从交通运输行业到制造业、医疗保健、通讯等方面，我认为如今我们见到了AI明显的令人惊讶的能量，带来了同样巨大的转变。 什么是神经网络？ 神经网络的一部分神奇之处在于，当你实现它之后，你要做的只是输入x，就能 ...

考虑一个监督学习问题，现在有一些带标签的训练样本(x(i),y(i)).神经网络就是定义一个复杂且非线性的假设hW,b(x)，其中W,b 是需要拟合的参数. 下面是一个最简单的神经网络结构，只含有一个神经元，后面就用下图的形式代表一个神经元： 把神经元看作是一个计算单元，左边的x1,x2 ...

前面一章我们详细讲解了神经网络的组成，工作原理，信号在网络中如何流动，以及如何求解每一个输入信号赋予的权重等计算过程；同时我们还构建了一个逻辑回归网模型来解决鸢尾花分类问题，很明显，这种网络很“浅”，但它对于分类鸢尾花数据还是非常有效的，而且不仅仅是鸢尾花，对于有需要的其他二分类问题，该模型 ...

1、什么是神经网络？ （1）房价预测模型Ⅰ： 神经网络：size x ——> O ——> price y ReLU函数（Rectified linear unit 修正线性单元）：修改线性的函数，避免出现price未负数的情况. （2）房价预测模型 ...

1、计算神经网络的输出（正向传播）： 矩阵表示： 向量化： 2、多个样本的向量化（正向传播）： 3、激活函数： （1）sigmoid函数仅用于二分分类的情况，较少使用； a = 1 / (1 + e-z) g'(z) = g(z ...

Google 超分辨率技术 RAISR 全称是“Rapid and Accurate Image Super-Resolution”，意为“快速、精确的超分辨率技术”。 利用机器学习，把低分辨率图片转为高分辨率图片 效果能达到甚至超过现在的超分辨率解决方案，同时速度提升大约 10 至 100 ...

，结点，单元，像素点，patch 局部感受野的大小 = 滤波器的大小 1、 引入 　　在人工神经网络 ...