淺談深度學習之一：神經網絡基本概念與分類
一、深度學習概念 1.什么是深度學習 深度學習(Deep Learning)是機器學習的一種形式，概念源於人工神經網絡的研究。含多隱層的多層感知器就是一種深度學習結構。深度學習通過組合低層特征形成更加抽象的高層表示屬性類別或特征，以發現數據的分布式特征表示。它是機器學習研究中的一個新的領域 ...
原文：神經網絡學習筆記-01-基本概念
神經網絡學習筆記 基本概念 基本概念 Artificial Neural Network 基於神經元的計算方向。 一個人工神經網絡系統一般包含多個層，每層包含多個神經元 也稱為節點 。 第一層是輸入層。 基本上沒有什么計算功能，主要是將輸入數據映射到每個節點上。 中間的層次為隱藏層。 每層都會有一個輸出，包含了本層每個節點的輸出數據。 每層的輸出數據，也是下一層的輸入數據。 每層的每個節點會對輸入 ...
2017-01-23 14:48 0 1639 推薦指數：
相關推薦
神經網絡與深度學習-邱錫鵬-學習筆記10-關於概率的一些基本概念
注解： 1.隨機變量和隨機事件不等價，一個隨機事件可以定義很多隨機變量。 2.隨機變量是定義在一個隨機事件里面的變量，可以有很多種定義方法，比如可以定義出現某 ...
卷積神經網絡CNN的原理（一）－－－基本概念
什么是卷積神經網絡呢？這個的確是比較難搞懂的概念，特別是一聽到神經網絡，大家腦海中第一個就會想到復雜的生物學，讓人不寒而栗，那么復雜啊．卷積神經網絡是做什么用的呢？它到底是一個什么東東呢？ 卷積神經網絡的靈感源一種生物進程，其中神經元之間的聯結模式和動物視覺皮層組織非常相似。所以發明者 ...
神經網絡學習筆記（六） 廣義回歸神經網絡
https://blog.csdn.net/cyhbrilliant/article/details/52694943 廣義回歸神經網絡 GRNN （General Regression Neural Network） 廣義回歸神經網絡是基於徑向基函數神經網絡的一種改進。 結構分析 ...
1- 基本概念(復雜網絡學習筆記)
目錄 復雜網絡 1. 基本概念 2. 聚類系數 3. 度與度分布 度分布 復雜網絡 1. 基本概念 網絡的圖表示 ：\(G=(V，E)\)， 節點數 ：\(N=|V ...
數模學習筆記（五）——BP神經網絡
1、BP神經網絡是一種前饋型網絡（各神經元接受前一層的輸入，並輸出給下一層，沒有反饋），分為input層，hide層，output層 2、BP神經網絡的步驟: 1）創建一個神經網絡：newff a.訓練樣本：歸一化（premnmx ，postmnmx ，tramnmx） b.確定節點 ...
卷積神經網絡學習筆記——DenseNet
完整代碼及其數據，請移步小編的GitHub地址 傳送門：請點擊我 如果點擊有誤：https://github.com/LeBron-Jian/DeepLearningNote 這里結合網絡的資料和DenseNet論文，捋一遍DenseNet，基本代碼和圖片都是來自網絡 ...
【學習筆記】神經網絡基礎
目錄 感知機 神經網絡 神經網絡的特點 神經網絡的組成 淺層人工神經網絡模型 SoftMax回歸 損失計算-交叉熵損失 SoftMax計算、交叉熵 准確性計算 Mnist數據集 ...