我們在設計機器學習系統時，特別希望能夠建立類似人腦的一種機制。神經網絡就是其中一種。但是考慮到實際情況，一般的神經網絡（BP網絡）不需要設計的那么復雜，不需要包含反饋和遞歸。 人工智能的一大重要應用，是分類問題。本文通過分類的例子，來介紹神經網絡。 1.最簡單的線性分類 一個最簡單的分類 ...

神經網絡可以采用有監督和無監督兩種方式來進行訓練。傳播訓練算法是一種非常有效的有監督訓練算法。6種傳播算法如下： 　　　　　　　　　　　　　　　　　　1·Backpropagation Training 　　　　　　　　　　　　　　　　　　2·Quick Propagation ...

的問題：（好吧，這塊受訓練水平的影響，還是借鑒另一篇博客的翻譯：神經網絡六大坑） 　　1，you d ...

在前面的博客人工神經網絡入門和訓練深度神經網絡，也介紹了與本文類似的內容。前面的兩篇博客側重的是如何使用TensorFlow實現，而本文側重相關數學公式及其推導。 1 神經網絡基礎 1.1 單個神經元 一個神經元就是一個計算單元，傳入$n$個輸入，產生一個輸出，再應用於激活函數。記$n$維 ...

　　為什么要加速神經網絡，數據量太大，學習效率太慢。越復雜的神經網絡 , 越多的數據，需要在訓練神經網絡的過程上花費的時間也就越多。原因很簡單，就是因為計算量太大了。可是往往有時候為了解決復雜的問題，復雜的結構和大數據又是不能避免的，所以需要尋找一些方法, 讓神經網絡訓練變得快起來。為了便於理解 ...

神經網絡訓練的過程可以分為三個步驟 1.定義神經網絡的結構和前向傳播的輸出結果 2.定義損失函數以及選擇反向傳播優化的算法 3.生成會話並在訓練數據上反復運行反向傳播優化算法 神經元 神經元是構成神經網絡的最小單位，神經元的結構如下 一個神經元可以有多個輸入和一個輸出，每個神經 ...

參數初始化 是否可以將全部參數初始化為0 同一層的任意神經元都是同構的 它們的輸入輸出都相同，因此前向反向傳播的取值完全相同 訓練一直是對稱的，同一層參數都是相同的 隨機初始化參數 初始化參數為取值范圍\((-\dfrac ...

...