目錄 1.理解神經網絡 1)基本概念 2)激活函數 3)網絡拓撲 4)訓練算法 2.神經網絡應用示例 1)收集數據 2)探索和准備數據 3)訓練數據 4)評估模型 5)提高 ...
本篇博客將會介紹R中的一個神經網絡算法包:Neuralnet,通過模擬一組數據,展現其在R中是如何使用,以及如何訓練和預測。在介紹Neuranet之前,我們先簡單介紹一下神經網絡算法。 人工神經網絡 ANN ,簡稱神經網絡,是一種模仿生物神經網絡的結構和功能的數學模型或計算模型。神經網絡由大量的人工神經元聯結進行計算。大多數情況下人工神經網絡能在外界信息的基礎上改變內部結構,是一種自適應系統。現 ...
2014-06-04 10:34 0 7182 推薦指數:
目錄 1.理解神經網絡 1)基本概念 2)激活函數 3)網絡拓撲 4)訓練算法 2.神經網絡應用示例 1)收集數據 2)探索和准備數據 3)訓練數據 4)評估模型 5)提高 ...
1. 背景: 1.1 以人腦中的神經網絡為啟發,歷史上出現過很多不同版本 1.2 最著名的算法是1980年的 backpropagation 2. 多層向前神經網絡(Multilayer Feed-Forward Neural Network ...
###神經網絡基礎概念 人工神經網絡又叫神經網絡,是借鑒了生物神經網絡的工作原理形成的一種數學模型。神經網絡是機器學習諸多算法中的一種,它既可以用來做有監督的任務,如分類、視覺識別等,也可以用作無監督的任務。同時它能夠處理復雜的非線性問題,它的基本結構是神經元,如下圖所示: 其中,x1 ...
在解決一些簡單的分類問題時,線性回歸與邏輯回歸就足以應付,但面對更加復雜的問題時(例如對圖片中車的類型進行識別),運用之前的線性模型可能就得不到理想的結果,而且由於更大的數據量,之前方法的計算量也會變得異常龐大。因此我們需要學習一個非線性系統:神經網絡。 我在學習 ...
神經網絡是深度學習的基礎,上節提到由LR能夠聯系到神經網絡,本節就對神經網絡和BP算法進行一個回顧和總結。 1.由LR到神經網絡 前面在邏輯回歸的文章末尾提到,當樣本是線性不可分時,需要對樣本數據進行轉換,轉換過后在進行分類,那么轉換的這個步驟就成為特征的提取的過程,結構如圖所示 ...
先來說一下這幾者之間的關系:人工智能包含機器學習,機器學習包含深度學習(是其中比較重要的分支)。深度學習源自於人工神經網絡的研究,但是並不完全等於傳統神經網絡。所以深度學習可以說是在傳統神經網絡基礎上的升級。神經網絡一般有輸入層->隱藏層->輸出層,一般來說隱藏層大於2的神經網絡 ...
學習)都基於它。學習人工智能,一定是從它開始。 什么是神經網絡呢?網上似乎缺乏通俗的解釋。 前兩 ...
0 前言 卷積神經網絡DNN和CNN 循環神經網絡RNN 神經網絡發展歷史 自然語言處理 NLP 循環神經網絡想要整理的內容包括: 循環神經網絡結構 經典循環神經網絡 循環神經網絡的變體 1 循環神經網絡 ...