機器學習-神經網絡算法(一)
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 ...
原文：機器學習——神經網絡
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，x x x 代表輸入，中間部分為神經元，而最后的hw,b x 是神經元的輸出。整個過程可以理解為輸入 gt 處理 gt 輸 ...
2018-06-25 22:46 0 7865 推薦指數：
相關推薦
《機器學習》學習筆記（二）：神經網絡
在解決一些簡單的分類問題時，線性回歸與邏輯回歸就足以應付，但面對更加復雜的問題時（例如對圖片中車的類型進行識別），運用之前的線性模型可能就得不到理想的結果，而且由於更大的數據量，之前方法的計算量也會變得異常龐大。因此我們需要學習一個非線性系統：神經網絡。 我在學習 ...
【機器學習基礎】神經網絡/深度學習基礎
神經網絡是深度學習的基礎，上節提到由LR能夠聯系到神經網絡，本節就對神經網絡和BP算法進行一個回顧和總結。 1.由LR到神經網絡 前面在邏輯回歸的文章末尾提到，當樣本是線性不可分時，需要對樣本數據進行轉換，轉換過后在進行分類，那么轉換的這個步驟就成為特征的提取的過程，結構如圖所示 ...
機器學習，深度學習，神經網絡，深度神經網絡
先來說一下這幾者之間的關系：人工智能包含機器學習，機器學習包含深度學習（是其中比較重要的分支）。深度學習源自於人工神經網絡的研究，但是並不完全等於傳統神經網絡。所以深度學習可以說是在傳統神經網絡基礎上的升級。神經網絡一般有輸入層->隱藏層->輸出層，一般來說隱藏層大於2的神經網絡 ...
機器學習之--神經網絡算法原理
轉自: https://blog.csdn.net/lyl771857509/article/details/78990215 神經網絡 好了，前面花了不少篇幅來介紹激活函數中那個暗藏玄機的e，下面可以正式介紹神經元的網絡形式了。下圖是幾種比較常見的網絡形式： 左邊藍色的圓圈 ...
機器學習 - 從線性回歸到神經網絡
之前寫的線性回歸，充斥了大量的公式，對於入門來說顯得過於枯燥，所以打算重寫這一部分，而了解了線性回歸后，它又可以為我們解釋深度學習的由來。 一、機器學習簡述 機器學習可以理解為計算機根據給定的問題及數據進行學習，並可根據學習結果解決同類型的問題。可以把機器學習比作一個函數，把我們已知的數據輸入 ...
【機器學習與R語言】8- 神經網絡
目錄 1.理解神經網絡 1）基本概念 2）激活函數 3）網絡拓撲 4）訓練算法 2.神經網絡應用示例 1）收集數據 2）探索和准備數據 3）訓練數據 4）評估模型 5）提高 ...
機器學習之人工神經網絡
人工神經網絡由一系列神經元組成: 每個神經元都代表了一個特定的線性函數： 每個單元都會進行以下的計算過程： ini = ΣWj,iaj ai = g(ini) 通過調整每一個神經元的權值W，可以使得整個神經網絡非常好的擬合數據。 激活函數 每個神經元中都有一個激活函數，通常 ...