秒懂神經網絡---BP神經網絡具體應用不能說的秘密 一、總結 一句話總結： 還是要上課和自己找書找博客學習相結合，這樣學習效果才好，不能單視頻，也不能單書 BP神經網絡就是反向傳播神經網絡 1、BP神經網絡是什么？ 反向傳播神經網絡：通過樣本數據的訓練，不斷修正網絡權值和閾值使 ...

秒懂神經網絡---真·模擬退火算法 一、總結 一句話總結： 模擬退火算法就是一個 有優擇優，對劣的忍耐逐步降低 的近似求解最優化問題的方法 1、模擬退火算法 是什么？ 有優擇優，對劣的忍耐逐步降低 的近似求解最優化問題的方法 2、物理中什么是退火？ 物體逐漸 ...

秒懂神經網絡---你還不懂遺傳算法？？？？ 一、總結 一句話總結： 書+視頻的學習方式：不要單書也不要單視頻 遺傳算法就是通過模擬生物中的選擇、交配、突變來實現優勝劣汰，以找到最優解 1、遺傳算法的本質是什么？ 生物學：優勝劣汰適者生存 算法：通過模擬生物中的選擇、交配、突變 ...

本文來自於 [1] BP神經網絡 和 [2] Wikipedia: Backpropagation，感謝原文作者！ 1- M-P模型 　　按照生物神經元，我們建立M-P模型。為了使得建模更加簡單，以便於進行形式化表達，我們忽略時間整合作用、不應期等復雜因素，並把 ...

一、神經元 神經元模型是一個包含輸入，輸出與計算功能的模型。（多個輸入對應一個輸出） 一個神經網絡的訓練算法就是讓權重（通常用w表示）的值調整到最佳，以使得整個網絡的預測效果最好。 事實上，在神經網絡的每個層次中，除了輸出層以外，都會含有這樣一個偏置單元。這些節點是默認存在的。它本質上 ...

一、前言 這篇卷積神經網絡是前面介紹的多層神經網絡的進一步深入，它將深度學習的思想引入到了神經網絡當中，通過卷積運算來由淺入深的提取圖像的不同層次的特征，而利用神經網絡的訓練過程讓整個網絡自動調節卷積核的參數，從而無監督的產生了最適合的分類特征。這個概括可能有點抽象，我盡量在下面描述細致一些 ...

　　無論即將到來的是大數據時代還是人工智能時代，亦或是傳統行業使用人工智能在雲上處理大數據的時代，作為一個有理想有追求的程序員，不懂深度學習這個超熱的技術，會不會感覺馬上就out了？現在救命稻草來了，中國知名黑客教父，東方聯盟創始人郭盛華曾在新浪微博作了以下技術分析： 　　遞歸神經網絡是深度學習 ...

根據本文內容用 Numpy 實現的一個前饋神經網絡 https://github.com/massquantity/DNN_implementation 本篇本來是想寫神經網絡反向傳播算法，但感覺光寫這個不是很完整，所以就在前面將相關的求導內容一並補上。所謂的神經網絡求導，核心是損失函數對線 ...