原文:机器学习-神经网络算法(一)

. 背景: . 以人脑中的神经网络为启发,历史上出现过很多不同版本 . 最著名的算法是 年的backpropagation . 多层向前神经网络 Multilayer Feed Forward Neural Network . Backpropagation被使用在多层向前神经网络上 . 多层向前神经网络由以下部分组成: 输入层 input layer , 隐藏层 hidden layers , ...

2019-02-24 18:58 0 1564 推荐指数:

查看详情

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 ...

Mon May 20 06:12:00 CST 2019 1 12037
Spark机器学习(12):神经网络算法

1. 神经网络基础知识 1.1 神经神经网络(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 ...

Fri Jul 28 01:32:00 CST 2017 0 2993
机器学习---算法---神经网络入门

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 ...

Sun Dec 09 19:56:00 CST 2018 0 1572
简单易学的机器学习算法——神经网络之BP神经网络

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 ...

Fri May 26 03:42:00 CST 2017 0 1670
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 ...

Tue Jun 26 06:46:00 CST 2018 0 7865
机器学习之路: 深度学习 tensorflow 神经网络优化算法 学习率的设置

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 ...

Fri Jun 08 00:31:00 CST 2018 0 942
机器学习算法汇总:人工神经网络、深度学习及其它

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 ...

Mon Feb 06 23:25:00 CST 2017 0 3661
机器学习|深度学习算法模型——人工神经网络(ANN)

1、什么是人工神经网络(ANN) 人工神经网络的灵感来自其生物学对应物。生物神经网络使大脑能够以复杂的方式处理大量信息。大脑的生物神经网络由大约1000亿个神经元组成,这是大脑的基本处理单元。神经元通过彼此之间巨大的连接(称为突触)来执行其功能。人脑大约有100万亿个突触,每个神经 ...

Thu Jan 28 19:10:00 CST 2021 0 2258
 
粤ICP备18138465号  © 2018-2025 CODEPRJ.COM