神经元中不添加偏置项可以吗？答案是，不可以每个人都知道神经网络中的偏置（bias）是什么，而且从人类实现第一个感知器开始，每个人都知道神经元需要添加偏置项。但你是否考虑过我们为什么要使用偏置项呢?就我而言，直到不久前我才弄清楚这个问题。当时我和一个本科生讨论了一些神经网络模型，但不知何故她把“偏置 ...

　　神经网络是一门重要的机器学习技术。它是目前最为火热的研究方向--深度学习的基础。学习神经网络不仅可以让你掌握一门强大的机器学习方法，同时也可以更好地帮助你理解深度学习技术。 　　本文以一种简单的，循序的方式讲解神经网络。适合对神经网络了解不多的同学。本文对阅读没有一定的前提要求，但是懂一些 ...

转自：计算机的潜意识。原文链接：http://www.cnblogs.com/subconscious/p/5058741.html 　　神经网络是一门重要的机器学习技术。它是目前最为火热的研究方向--深度学习的基础。学习神经网络不仅可以让你掌握一门强大 ...

神经元的变换函数 从净输入到输出的变换函数称为神经元的变换函数，即 阈值型变换函数比如符号函数 非线性变换函数比如单极性Sigmoid函数 又比如双极性S型（又曲正切）函数 分段性变换函数比如 概率型变换函数这时输入与输出之间的关系是不确定的，需要用一个随机函数 ...

一、激活函数 二、线性回归与梯度下降 三、矩阵乘法 一、激活函数 在第一节中我们了解到，神经元不是单纯线性的，线性函数是只要有输入\(x\)，必定会有一个输出\(y\)与之对应，而神经元接收到信号不会马上做出响应，它会等待输入信号强度增大到超过阈值才会有输出，这就 ...

目录 神经网络的结构 梯度下降法 深度学习 神经网络的结构 当你看到这三个“3”的时候，其实它们还是有着不小的区别，但是我们的大脑可以分辨出来。 现在我们提出一个小问题：一个N*N像素的方格，我们来编写程序判断里面的数字到底是什么？ 要解决 ...

一、神经网络的结构 二、神经网络的变种 　 ①convolutional neural network（卷积神经网络）---->good for image recognition（擅长图像识别） 　 ②long short-term memory network（长短 ...

神经元 3B1B先讨论最简单的MLP（多层感知器），只是经典的原版，就已经能识别手写数字。 这里一开始我们把神经元看作装有数字的容器，装着一个0~1之间的数字。但是最后更准确一些，我们把神经元看作一个函数，它输入的是上一层所有神经元的输出。 手写数字识别示例 看下面这个手写数字 ...