6-1 三者都是典型的神經網絡模型。 卷積神經網絡是對前饋神經網絡增加卷積層和池化層。 延時神經網絡是對前饋神經網絡增加延時器。 循環神經網絡是對前饋神經網絡增加自反饋的神經元。 延時神經網絡和循環神經網絡是給網絡增加短期記憶能力的兩種重要方法。 卷積神經網絡和循環神經網絡的區別在循環層 ...

第四章 數值計算（numerical calculation）和第五章 機器學習基礎下去自己看。 一、深度前饋網絡（Deep Feedfarward Network，DFN）概要： DFN：深度前饋網絡，或前饋神經網絡（FFN）/多層感知機（MLP） 目標：近似模擬某函數f y=f ...

參考：https://github.com/chenyuntc/pytorch-book/tree/v1.0/chapter6-實戰指南 希望大家直接到上面的網址去查看代碼，下面是本人的筆記 將上面地址的代碼下載到本地后進行操作 1.安裝依賴 在https ...

卷積神經網絡(CNN)是一種具有局部連接、權重共享等特性的深層前饋神經網絡。 卷積神經網絡最早主要是用來處理圖像信息。在用全連接前饋網絡來處理圖像時，會存在以下兩個問題： （1）參數太多：隨着隱藏層神經元數量的增多，參數的規模也會急劇增加。這會導致整個神經網絡的訓練效率非常低，也很容易出現 ...

文章導讀： 1. 梯度消失問題 2. 是什么導致了梯度消失問題？ 3. 復雜神經網絡中的梯度不穩定問題 之前的章節，我們利用一個僅包含一層隱藏層的簡單神經網絡就在MNIST識別問題上獲得了98%左右的准確率。我們於是本能會想到用更多的隱藏層，構建更復雜的神經網絡將會為我們帶來更好 ...

1.卷積操作實質： 輸入圖像（input volume），在深度方向上由很多slice組成，對於其中一個slice，可以對應很多神經元，神經元的weight表現為卷積核的形式，即一個方形的濾波器（filter）（如3X3），這些神經元各自分別對應圖像中的某一個局部區域（local ...

這個人總結的太好了 ， 忍不住想學習一下，放到這里。 為了尊重原創作者，說明一下是轉載於：http://blog.csdn.net/MyArrow/article/details/51322433 學習總結 1. 簡介 神經網絡和深度學習是由Michael Nielsen所寫 ...

深度學習引言 AI是最新的電力 大約在一百年前，我們社會的電氣化改變了每個主要行業，從交通運輸行業到制造業、醫療保健、通訊等方面，我認為如今我們見到了AI明顯的令人驚訝的能量，帶來了同樣巨大的轉變。 什么是神經網絡？ 神經網絡的一部分神奇之處在於，當你實現它之后，你要做的只是輸入x，就能 ...