神經網絡是如何工作的 前言 　　計算機所在的在本質上都是一系列的加法操作，只是計算機運行速度要快很多。但是有些任務對於人來說很簡單，對於計算機來說卻很困難（比如圖像識別）。 預測器 　　神經網絡和計算機一樣，對於輸入和輸出都做了一些處理，當我們不知道這些是什么具體處理的時候，可以使用模型 ...

神經網絡簡史 　　神經網絡技術起源於上世紀五、六十年代，當時叫感知機（perceptron），擁有輸入層、輸出層和一個隱含層。輸入的特征向量通過隱含層變換達到輸出層，在輸出層得到分類結果。但是，Rosenblatt的單層感知機有一個嚴重得不能再嚴重的問題，即它對稍復雜一些的函數都無能為力 ...

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。它的權值共享網絡結構使之更類似於生物神經網絡，降低了網絡模型的復雜度，減少了權值的數量。該優點在網絡的輸入是多維圖像時表現的更為明顯，使圖像 ...

卷積神經網絡入門 CNN fly 多層卷積網絡的基本理論 卷積神經網絡(Convolutional Neural Network,CNN) 是一種前饋神經網絡 ...

拜讀了Jure Leskovec的《Representation Learning on Networks》才明白圖神經網絡到底在學什么，是如何學的，不同GNN模型之間的關系是什么。總的來說，不同類型的模型都是在探討如何利用圖的節點信息去生成節點（圖）的embedding表示。 圖表示學習的兩大 ...

神經網絡編程入門 本文主要內容包括： 1、 介紹神經網絡基本原理 2、 Matlab 實現前向神經網絡的方法 3、 AForge.NET實現前向神經網絡的方法 第0節 引例 本文以Fisher的Iris數據集作為神經網絡程序的測試數據集。Iris數據集簡介：有一批Iris花，已知這批 ...

}}$$ 神經網絡傳遞信號 神經網絡便是通過一個一個神經元連接，使用權值x輸入的和在通過sigmoid函數得到最終 ...

傳統神經網絡： 　　是全連接形式，即樣本的每個特征屬性都通過所有的隱藏層節點映射，最后輸出數據。由於是全連接，所以計算極為復雜，且模型不易學習。 卷積神經網絡：卷積神經網絡(Convolutional Neural Networks, CNN), CNN可以有效的降低反饋神經網絡(傳統神經網絡 ...