原文:neural network(神經網絡): an introduction(一)

當下深度學習技術已經運用到很多領域和任務中,筆者也是一個初學者,主要研究方向是自然語言處理,接觸時間大概一年左右,也不算深入,在這里寫下一些讀書筆記吧,和大家一起學習。鑒於筆者水平有限,難免有些不正確的地方,還望看到的朋友不吝賜教。 我個人在學習中,應用深度學習技術到自然語言處理任務中,取得了一些較好的效果,比如中文分詞 機器翻譯 基於生成式的對話系統 情感分析 文本分類 關系模板等等。由於經常 ...

2016-10-25 18:15 0 1928 推薦指數:

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神經網絡(Neural Network)

1 引言 機器學習(Machine Learning)有很多經典的算法,其中基於深度神經網絡的深度學習算法目前最受追捧,主要是因為其因為擊敗李世石的阿爾法狗所用到的算法實際上就是基於神經網絡的深度學習算法。本文先介紹基本的神經元,然后簡單的感知機,擴展到多層神經網絡,多層前饋 ...

Sun Jul 21 19:36:00 CST 2019 0 1540
神經網絡(Neural Network)

一、激活函數 激活函數也稱為響應函數,用於處理神經元的輸出,理想的激活函數如階躍函數,Sigmoid函數也常常作為激活函數使用。 在階躍函數中,1表示神經元處於興奮狀態,0表示神經元處於抑制狀態。 二、感知機 感知機是兩層神經元組成的神經網絡,感知機的權重調整方式如下所示 ...

Fri Mar 30 18:03:00 CST 2018 0 1031
4.5 RNN循環神經網絡(recurrent neural network

自己開發了一個股票智能分析軟件,功能很強大,需要的點擊下面的鏈接獲取: https://www.cnblogs.com/bclshuai/p/11380657.html 1.1 RNN循環神經網絡(recurrent neural network) 1.1.1 RNN ...

Tue Jul 06 01:09:00 CST 2021 0 179
循環神經網絡(Recurrent Neural Network,RNN)

  為什么使用序列模型(sequence model)?標准的全連接神經網絡(fully connected neural network)處理序列會有兩個問題:1)全連接神經網絡輸入層和輸出層長度固定,而不同序列的輸入、輸出可能有不同的長度,選擇最大長度並對短序列進行填充(pad)不是一種很好 ...

Thu Aug 23 04:59:00 CST 2018 0 2928
深度學習:卷積神經網絡(convolution neural network

(一)卷積神經網絡 卷積神經網絡最早是由Lecun在1998年提出的。 卷積神經網絡通暢使用的三個基本概念為: 1.局部視覺域; 2.權值共享; 3.池化操作。 在卷積神經網絡中,局部接受域表明輸入圖像與隱藏神經元的連接方式。在圖像處理操作中采用局部視覺域的原因是:圖像中的像素並不是 ...

Tue Jan 05 04:56:00 CST 2016 0 2219
卷積神經網絡(Convolutional Neural Network,CNN)

  全連接神經網絡(Fully connected neural network)處理圖像最大的問題在於全連接層的參數太多。參數增多除了導致計算速度減慢,還很容易導致過擬合問題。所以需要一個更合理的神經網絡結構來有效地減少神經網絡中參數的數目。而卷積神經網絡(Convolutional ...

Sat Aug 18 07:28:00 CST 2018 0 1253
 
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