一、Introduction Perceptron can represent AND,OR,NOT 用初中的線性規划問題理解 異或的里程碑意義 想學的通透,先學歷史! 據說在人工神經網絡(artificial neural network, ANN)發展初期,由於無法實現對多層 ...
注:在吳恩達老師講的 機器學習 課程中,最開始介紹神經網絡的應用時就介紹了含有一個隱藏層的神經網絡可以解決異或問題,而這是單層神經網絡 也叫感知機 做不到了,當時就覺得非常神奇,之后就一直打算自己實現一下,一直到一周前才開始動手實現。自己參考 機器學習 課程中數字識別的作業題寫了代碼,對於作業題中給的數字圖片可以達到 左右的識別准確度。但是改成訓練異或的網絡時,怎么也無法得到正確的結果。后來查了一 ...
2017-04-15 11:52 16 31346 推薦指數:
一、Introduction Perceptron can represent AND,OR,NOT 用初中的線性規划問題理解 異或的里程碑意義 想學的通透,先學歷史! 據說在人工神經網絡(artificial neural network, ANN)發展初期,由於無法實現對多層 ...
1.標准卷積神經網絡 標准的卷積神經網絡由輸入層、卷積層(convolutional layer)、下采樣層(downsampling layer)、全連接層(fully—connected layer)和輸出層構成。 卷積層也稱為檢測層 下采樣層也稱為池化層(pooling ...
BP神經網絡是深度學習的重要基礎,它是深度學習的重要前行算法之一,因此理解BP神經網絡原理以及實現技巧非常有必要。接下來,我們對原理和實現展開討論。 1.原理 有空再慢慢補上,請先參考老外一篇不錯的文章:A Step by Step Backpropagation Example ...
神經網絡算法以及Tensorflow的實現 一、多層向前神經網絡(Multilayer Feed-Forward Neural Network) 多層向前神經網絡由三部分組成:輸入層(input layer), 隱藏層 (hidden layers), 輸入層 (output ...
神經網絡在機器學習中有很大的應用,甚至涉及到方方面面。本文主要是簡單介紹一下神經網絡的基本理論概念和推算。同時也會介紹一下神經網絡在數據分類方面的應用。 首先,當我們建立一個回歸和分類模型的時候,無論是用最小二乘法(OLS)還是最大似然值(MLE)都用來使得殘差達到最小。因此我們在建立模型 ...
1. 背景: 1.1 以人腦中的神經網絡為啟發,歷史上出現過很多不同版本 1.2 最著名的算法是1980年的 backpropagation 2. 多層向前神經網絡(Multilayer Feed-Forward Neural Network ...
###神經網絡基礎概念 人工神經網絡又叫神經網絡,是借鑒了生物神經網絡的工作原理形成的一種數學模型。神經網絡是機器學習諸多算法中的一種,它既可以用來做有監督的任務,如分類、視覺識別等,也可以用作無監督的任務。同時它能夠處理復雜的非線性問題,它的基本結構是神經元,如下圖所示: 其中,x1 ...
什么是異或 在數字邏輯中,異或是對兩個運算元的一種邏輯分析類型,符號為XOR或EOR或⊕。與一般的或(OR)不同,當兩兩數值相同時為否,而數值不同時為真。異或的真值表如下: XOR truth table Input Output ...