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 ...

考慮一個監督學習問題，現在有一些帶標簽的訓練樣本(x(i),y(i)).神經網絡就是定義一個復雜且非線性的假設hW,b(x)，其中W,b 是需要擬合的參數. 下面是一個最簡單的神經網絡結構，只含有一個神經元，后面就用下圖的形式代表一個神經元： 把神經元看作是一個計算單元，左邊的x1,x2 ...

前面一章我們詳細講解了神經網絡的組成，工作原理，信號在網絡中如何流動，以及如何求解每一個輸入信號賦予的權重等計算過程；同時我們還構建了一個邏輯回歸網模型來解決鳶尾花分類問題，很明顯，這種網絡很“淺”，但它對於分類鳶尾花數據還是非常有效的，而且不僅僅是鳶尾花，對於有需要的其他二分類問題，該模型 ...

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 ...

1、計算神經網絡的輸出（正向傳播）： 矩陣表示： 向量化： 2、多個樣本的向量化（正向傳播）： 3、激活函數： （1）sigmoid函數僅用於二分分類的情況，較少使用； a = 1 / (1 + e-z) g'(z) = g(z ...

Google 超分辨率技術 RAISR 全稱是“Rapid and Accurate Image Super-Resolution”，意為“快速、精確的超分辨率技術”。 利用機器學習，把低分辨率圖片轉為高分辨率圖片 效果能達到甚至超過現在的超分辨率解決方案，同時速度提升大約 10 至 100 ...

，結點，單元，像素點，patch 局部感受野的大小 = 濾波器的大小 1、 引入 　　在人工神經網絡 ...