神經網絡的發展歷史
神經網絡的發展歷史 先來在視覺上感受一下“深度學習”的地位。下圖是AI、機器學習和深度學習三個概念的一個關系圖。 AI的領域要相對較廣泛，機器學習是AI的一個子領域，而深度學習是機器學習領域中的一個子集。 深度學習算法最近變得越來越流行和越來越有用的算法，然而深度學習或者深度 ...
原文：神經網絡歷史與缺點
歷史 人工神經網絡誕生於 世紀 年代，那時她叫感知機。 年，Marvin Minsky出版的 Perceptrons 將她打入了冷宮。 年，暗戀她的Paul Werbos在博士畢業論文中深刻分析了將BP算法運用於神經網絡方面的可能性 年，BP算法開始流行開來 年，燕大俠加入貝爾實驗室，他開始將 年提出的標准反向傳播算法應用於深度神經網絡，CNN誕生 年代中期，支持向量機 Support Vecto ...
2017-08-07 17:48 0 1983 推薦指數：
相關推薦
神經網絡的優點和缺點，python神經網絡實例
科霍寧SOFM是一個前饋無監督學習網絡，它由兩層組成：輸入層和輸出層。輸入層，也稱匹配層，計算輸入模式向量與權重向量的距離，即匹配度；輸出層也叫比賽層，諸神按照匹配度比賽，匹配度大(距離小)的神經元確定獲勝。獲勝神經元及其場中神經元的權重向量在更接近模式向量的方向上更新。經過反復的競爭和更新 ...
BP神經網絡講解以及優缺點
轉載於：https://www.jianshu.com/p/3d96dbf3f764 http://blog.csdn.net/jiajunlee/article/detai ...
BP神經網絡 [神經網絡 2]
本文來自於 [1] BP神經網絡 和 [2] Wikipedia: Backpropagation，感謝原文作者！ 1- M-P模型 按照生物神經元，我們建立M-P模型。為了使得建模更加簡單，以便於進行形式化表達，我們忽略時間整合作用、不應期等復雜因素，並把 ...
神經網絡與BP神經網絡
一、神經元 神經元模型是一個包含輸入，輸出與計算功能的模型。（多個輸入對應一個輸出） 一個神經網絡的訓練算法就是讓權重（通常用w表示）的值調整到最佳，以使得整個網絡的預測效果最好。 事實上，在神經網絡的每個層次中，除了輸出層以外，都會含有這樣一個偏置單元。這些節點是默認存在的。它本質上 ...
神經網絡：卷積神經網絡
一、前言 這篇卷積神經網絡是前面介紹的多層神經網絡的進一步深入，它將深度學習的思想引入到了神經網絡當中，通過卷積運算來由淺入深的提取圖像的不同層次的特征，而利用神經網絡的訓練過程讓整個網絡自動調節卷積核的參數，從而無監督的產生了最適合的分類特征。這個概括可能有點抽象，我盡量在下面描述細致一些 ...
什么是遞歸神經網絡
無論即將到來的是大數據時代還是人工智能時代，亦或是傳統行業使用人工智能在雲上處理大數據的時代，作為一個有理想有追求的程序員，不懂深度學習這個超熱的技術，會不會感覺馬上就out了？現在救命稻草來了，中國知名黑客教父，東方聯盟創始人郭盛華曾在新浪微博作了以下技術分析： 遞歸神經網絡是深度學習 ...