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 ...
國內鏡像:蘇軼然 CSDN 論文地址:https: arxiv.org pdf . .pdf 原文地址:機器之心 深度神經網絡全面概述:從基本概念到實際模型和硬件基礎 目前,包括計算機視覺 語音識別和機器人在內的諸多人工智能應用已廣泛使用了深度神經網絡 deep neural networks,DNN 。DNN 在很多人工智能任務之中表現出了當前最佳的准確度,但同時也存在着計算復雜度高的問題。因此 ...
2017-04-04 16:25 0 6614 推薦指數:
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 ...
1、什么是神經網絡? (1)房價預測模型Ⅰ: 神經網絡:size x ——> O ——> price y ReLU函數(Rectified linear unit 修正線性單元):修改線性的函數,避免出現price未負數的情況. (2)房價預測模型 ...
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 ...
神經網絡學習筆記-01-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 ...
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 ...
1、相關知識 從廣義上來說,NN(或是更美的DNN)確實可以認為包含了CNN、RNN這些具體的變種形式。有很多人認為,它們並沒有可比性,或是根本沒必要放在一起比較。在實際應用中,所謂的深度神經網絡DNN,往往融合了多種已知的結構,包括convolution layer 或是 LSTM 單元 ...
中,所謂的深度神經網絡DNN,往往融合了多種已知的結構,包括convolution layer 或是 ...
一、卷積神經網絡(CNN) 1、常見的CNN結構有:LeNet-5、AlexNet、ZFNet、VGGNet、ResNet等。目前效率最高的是ResNet。 2、主要的層次: 數據輸入層:Input Layer 卷積計算層:CONV Layer ReLU激勵層:ReLU ...