原文:[翻譯]用神經網絡做回歸(Using Neural Networks With Regression)

本文英文原文出自這里, 這個博客里面的內容是Java開源, 分布式深度學習項目deeplearning j的介紹學習文檔. 簡介: 一般來說, 神經網絡常被用來做無監督學習, 分類, 以及回歸. 也就是說, 神經網絡可以幫助對未標記數據進行分組, 對數據進行分類, 或者在有監督訓練之后輸出連續的值.典型的神經網絡在分類方面的應用, 會在網絡的最后一層使用邏輯回歸分類器 之類 的將連續 conti ...

2016-10-24 12:22 0 17155 推薦指數:

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NNs(Neural Networks神經網絡)和Polynomial Regression(多項式回歸)等價性之思考,以及深度模型可解釋性原理研究與案例

1. Main Point 0x1:行文框架 第二章:我們會分別介紹NNs神經網絡和PR多項式回歸各自的定義和應用場景。 第三章:討論NNs和PR在數學公式上的等價性,NNs和PR是兩個等價的理論方法,只是用了不同的方法解決了同一個問題,這樣我們就形成了一個統一的觀察視角,不再將深度 ...

Wed Aug 28 20:13:00 CST 2019 0 937
Convolutional Neural Networks卷積神經網絡

轉自:http://blog.csdn.net/zouxy09/article/details/8781543 9.5、Convolutional Neural Networks卷積神經網絡 卷積神經網絡是人工神經網絡的一種,已成為當前語音分析和圖像識別領域的研究熱點。它的權值 ...

Tue May 19 18:35:00 CST 2015 0 3289
使用卷積神經網絡做回歸任務

Caffe應該是目前深度學習領域應用最廣泛的幾大框架之一了,尤其是視覺領域。絕大多數用Caffe的人,應該用的都是基於分類的網絡,但有的時候也許會有基於回歸的視覺應用的需要,查了一下Caffe官網,還真沒有很現成的例子。這篇舉個簡單的小例子說明一下如何用Caffe和卷積神經網絡(CNN ...

Mon Jan 16 05:20:00 CST 2017 1 19127
Recurrent Neural Networks(RNN) 循環神經網絡初探

1. 針對機器學習/深度神經網絡“記憶能力”的討論 0x1:數據規律的本質是能代表此類數據的通用模式 - 數據挖掘的本質是在進行模式提取 數據的本質是存儲信息的介質,而模式(pattern)是信息的一種表現形式。在一個數據集中,模式有很多不同的表現形式,不管是在傳統的機器學習訓練的過程 ...

Fri Apr 28 03:58:00 CST 2017 0 2666
遞歸神經網絡(Recurrent Neural Networks,RNN)

在深度學習領域,傳統的多層感知機(MLP)具有出色的表現,取得了許多成功,它曾在許多不同的任務上——包括手寫數字識別和目標分類上創造了記錄。甚至到了今天,MLP在解決分類任務上始終都比其他方法要略勝一 ...

Sat Jun 18 00:28:00 CST 2016 0 27840
循環神經網絡(Recurrent Neural Networks, RNN)介紹

目錄 1 什么是RNNs 2 RNNs能干什么   2.1 語言模型與文本生成Language Modeling and Generating Text   2.2 機器翻譯Machine Translation   2.3 語音識別Speech Recognition   2.4 圖像描述 ...

Thu Apr 27 19:29:00 CST 2017 0 1431
 
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