往期回顧 在前面的文章中，我們介紹了循環神經網絡，它可以用來處理包含序列結構的信息。然而，除此之外，信息往往還存在着諸如樹結構、圖結構等更復雜的結構。對於這種復雜的結構，循環神經網絡就無能為力了。本文介紹一種更為強大、復雜的神經網絡：遞歸神經網絡 (Recursive Neural ...

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 ...

傳統神經網絡： 　　是全連接形式，即樣本的每個特征屬性都通過所有的隱藏層節點映射，最后輸出數據。由於是全連接，所以計算極為復雜，且模型不易學習。 卷積神經網絡：卷積神經網絡(Convolutional Neural Networks, CNN), CNN可以有效的降低反饋神經網絡(傳統神經網絡 ...

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 ...

1. 加載數據 2. 將整數序列編碼為二進制矩陣 3. 構建網絡 4. 編譯模型 5.配置優化器 6. 自定義損失和指標 7. 留出驗證集 8. 訓練模型 9. 繪制訓練損失 ...

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 ...

回顧： 【零基礎】AI神經元解析（含實例代碼） 一、序言 　　前兩天寫了關於單神經元的解析，這里再接再厲繼續淺層神經網絡的解析。淺層神經網絡即是“層次較少”的神經網絡，雖然層次少但其性能相對單神經元強大了不只一點。 　　注：本文內容主要是對“床長”的系列教程進行總結，強烈推薦“床長 ...

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 ...