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 ...
转自:http: www.ruanyifeng.com blog neural network.html 眼下最热门的技术,绝对是人工智能。 人工智能的底层模型是 神经网络 neural network 。许多复杂的应用 比如模式识别 自动控制 和高级模型 比如深度学习 都基于它。学习人工智能,一定是从它开始。 什么是神经网络呢 网上似乎缺乏通俗的解释。 前两天,我读到 Michael Niels ...
2018-12-09 11:56 0 1572 推荐指数:
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 ...
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 ...
1. 神经网络基础知识 1.1 神经元 神经网络(Neural Net)是由大量的处理单元相互连接形成的网络。神经元是神经网络的最小单元,神经网络由若干个神经元组成。一个神经元的结构如下: 上面的神经元x1,x2,x3和1是输入,hw,b(x)是输出。 其中f(x)是激活函数,常用 ...
https://www.zhihu.com/question/22410747 ...
一、BP神经网络的概念 BP神经网络是一种多层的前馈神经网络,其基本的特点是:信号是前向传播的,而误差是反向传播的。详细来说。对于例如以下的仅仅含一个隐层的神经网络模型: watermark/2/text ...
###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,x1 ...
在神经网络中,广泛的使用反向传播和梯度下降算法调整神经网络中参数的取值。 梯度下降和学习率: 假设用 θ 来表示神经网络中的参数, J(θ) 表示在给定参数下训练数据集上损失函数的大小。 那么整个优化过程就是寻找一个参数θ, 使得J(θ) 的值 ...
学习方式 根据数据类型的不同,对一个问题的建模有不同的方式。在机器学习或者人工智能领域,人们首先会考虑算法的学习方式。在机器学习领域,有几种主要的学习方式。将算法按照学习方式分类是一个不错的想法,这样可以让人们在建模和算法选择的时候考虑能根据输入数据来选择最合适的算法来获得最好 ...