机器学习-神经网络算法(一)
1. 背景: 1.1 以人脑中的神经网络为启发，历史上出现过很多不同版本 1.2 最著名的算法是1980年的 backpropagation 2. 多层向前神经网络(Multilayer Feed-Forward Neural Network ...
原文：机器学习——神经网络
神经网络基础概念 人工神经网络又叫神经网络，是借鉴了生物神经网络的工作原理形成的一种数学模型。神经网络是机器学习诸多算法中的一种，它既可以用来做有监督的任务，如分类 视觉识别等，也可以用作无监督的任务。同时它能够处理复杂的非线性问题，它的基本结构是神经元，如下图所示： 其中，x x x 代表输入，中间部分为神经元，而最后的hw,b x 是神经元的输出。整个过程可以理解为输入 gt 处理 gt 输 ...
2018-06-25 22:46 0 7865 推荐指数：
相关推荐
《机器学习》学习笔记（二）：神经网络
在解决一些简单的分类问题时，线性回归与逻辑回归就足以应付，但面对更加复杂的问题时（例如对图片中车的类型进行识别），运用之前的线性模型可能就得不到理想的结果，而且由于更大的数据量，之前方法的计算量也会变得异常庞大。因此我们需要学习一个非线性系统：神经网络。 我在学习 ...
【机器学习基础】神经网络/深度学习基础
神经网络是深度学习的基础，上节提到由LR能够联系到神经网络，本节就对神经网络和BP算法进行一个回顾和总结。 1.由LR到神经网络 前面在逻辑回归的文章末尾提到，当样本是线性不可分时，需要对样本数据进行转换，转换过后在进行分类，那么转换的这个步骤就成为特征的提取的过程，结构如图所示 ...
机器学习，深度学习，神经网络，深度神经网络
先来说一下这几者之间的关系：人工智能包含机器学习，机器学习包含深度学习（是其中比较重要的分支）。深度学习源自于人工神经网络的研究，但是并不完全等于传统神经网络。所以深度学习可以说是在传统神经网络基础上的升级。神经网络一般有输入层->隐藏层->输出层，一般来说隐藏层大于2的神经网络 ...
机器学习之--神经网络算法原理
转自: https://blog.csdn.net/lyl771857509/article/details/78990215 神经网络 好了，前面花了不少篇幅来介绍激活函数中那个暗藏玄机的e，下面可以正式介绍神经元的网络形式了。下图是几种比较常见的网络形式： 左边蓝色的圆圈 ...
机器学习 - 从线性回归到神经网络
之前写的线性回归，充斥了大量的公式，对于入门来说显得过于枯燥，所以打算重写这一部分，而了解了线性回归后，它又可以为我们解释深度学习的由来。 一、机器学习简述 机器学习可以理解为计算机根据给定的问题及数据进行学习，并可根据学习结果解决同类型的问题。可以把机器学习比作一个函数，把我们已知的数据输入 ...
【机器学习与R语言】8- 神经网络
目录 1.理解神经网络 1）基本概念 2）激活函数 3）网络拓扑 4）训练算法 2.神经网络应用示例 1）收集数据 2）探索和准备数据 3）训练数据 4）评估模型 5）提高 ...
机器学习之人工神经网络
人工神经网络由一系列神经元组成: 每个神经元都代表了一个特定的线性函数： 每个单元都会进行以下的计算过程： ini = ΣWj,iaj ai = g(ini) 通过调整每一个神经元的权值W，可以使得整个神经网络非常好的拟合数据。 激活函数 每个神经元中都有一个激活函数，通常 ...