《神經網絡與深度學習》讀書筆記(完結)
第一章 使用神經網絡識別手寫數字 ---1.1 感知器 感知器是一種人工神經元.它接受幾個二進制輸出並產生一個二進制輸入.如果引入權重和閾值,那么感知器的參數可以表示為:,如果再引入偏置(表示激活感知器有多容易的估算),那么規則可以簡潔表示為: 感知器是單輸出的,但這個單輸出 ...
原文：《神經網絡算法與實現-基於Java語言》的讀書筆記
文章提綱 全書總評 讀書筆記 C .初識神經網絡 C .神經網絡是如何學習的 C .有監督學習 運用感知機 C .無監督學習 自組織映射 Rreferences 參考文獻 全書總評 書本印刷質量： 星。紙張很白，印刷清楚，文字排版合適，基本沒有排版過程中引入的錯誤，閱讀不累眼睛。 著作編寫質量： 星。入門書，看完后可能會對神經網絡有個基本概念，但是也可能就只有個基本概念。基本概念描述還是清楚的， ...
2019-03-19 11:54 0 632 推薦指數：
相關推薦
深入淺出圖神經網絡 第3章 卷積神經網絡 讀書筆記
第3章 卷積神經網絡 卷積神經網絡CNN是目前應用最廣泛的模型之一，具有局部連接、權值共享等特點，是一種深層前饋神經網絡。 3.1 卷積與池化 卷積與池化是CNN中的兩個核心操作。 3.1.1 信號處理中的卷積 題外話：因為這部分的核心知識應該是屬於《信號與系統》這門課程 ...
神經網絡與深度學習 邱錫鵬 第5章 卷積神經網絡 讀書筆記
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 ...
深入淺出圖神經網絡 第2章 神經網絡基礎 讀書筆記
第2章 神經網絡基礎 2.1 機器學習基本概念 2.1.1 機器學習的分類 機器學習有以下幾種常見的分類方法： 根據訓練數據是否有標簽可分為： 監督學習：訓練數據中每個樣本都有標簽，通過標簽指導模型進行訓練 無監督學習：訓練數據完全沒有標簽，算法從數據中發 ...
深入淺出圖神經網絡 第5章 圖信號處理與圖卷積神經網絡 讀書筆記
前面廢點話： 終於！來到了GNN最相關的內容！前面四章來說都是一些預備知識，或者說是介紹性的認識的東西，其實和GNN的關系不是特別大。但從這一章開始一上來就是GNN最核心的東西：圖信號處理。 ...
JAVA實現BP神經網絡算法
工作中需要預測一個過程的時間，就想到了使用BP神經網絡來進行預測。 簡介 BP神經網絡（Back Propagation Neural Network）是一種基於BP算法的人工神經網絡，其使用BP算法進行權值與閾值的調整。在20世紀80年代，幾位不同的學者分別開發出了用於訓練多層感知機的反向 ...
深入淺出圖神經網絡 第4章 表示學習 讀書筆記
第4章 表示學習 在第2章的時候提到了機器學習的第一步就是提取特征。而表示學習就是自動地從數據中學習特征，並直接用於后續的任務。 4.1 表示學習 4.1.1 表示學習的意義 表示學習要回答3 ...
特征和分類器——《卷積神經網絡與計算機視覺》讀書筆記
特征提取和分類是典型計算機視覺系統的兩個關鍵階段。視覺系統的准確性、穩健性和效率很大程度上取決於圖像特征和分類器的質量。特征提取方法可以分為兩個不同的類別，即基於手工的方法和基於特征學習的方法。分 ...