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,多层前馈 ...
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, 表示神经元处于兴奋状态, 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: 按照正常思路wi wi是正常y的取值,wi是y 的取值,所以两者做差,增减性应当同 y y xi一致。参数 是一个取值区间在 ...
2018-03-30 10:03 0 1031 推荐指数:
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,多层前馈 ...
Reference: Alex Graves的[Supervised Sequence Labelling with RecurrentNeural Networks] Alex是RNN最著名变 ...
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 ...
自己开发了一个股票智能分析软件,功能很强大,需要的点击下面的链接获取: https://www.cnblogs.com/bclshuai/p/11380657.html 1.1 RNN循环神经网络(recurrent neural network) 1.1.1 RNN ...
为什么使用序列模型(sequence model)?标准的全连接神经网络(fully connected neural network)处理序列会有两个问题:1)全连接神经网络输入层和输出层长度固定,而不同序列的输入、输出可能有不同的长度,选择最大长度并对短序列进行填充(pad)不是一种很好 ...
(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 ...
全连接神经网络(Fully connected neural network)处理图像最大的问题在于全连接层的参数太多。参数增多除了导致计算速度减慢,还很容易导致过拟合问题。所以需要一个更合理的神经网络结构来有效地减少神经网络中参数的数目。而卷积神经网络(Convolutional ...
本文结构: 模型 训练算法 基于 RNN 的语言模型例子 代码实现 1. 模型 和全连接网络的区别 更细致到向量级的连接图 为什么循环神经网络可以往前看任意多个输入值 循环神经网络种类繁多,今天只看最基本的循环 ...