深度神經網絡（DNN）
深度神經網絡（DNN） 深度神經網絡（Deep Neural Networks， 以下簡稱DNN）是深度學習的基礎，而要理解DNN，首先我們要理解DNN模型，下面我們就對DNN的模型與前向傳播算法做一個總結。 1. 從感知機到神經網絡 在感知機原理小結中，我們介紹過感知機的模型，它是 ...
原文：神經網絡DNN —— 優化算法
建議：可以查看吳恩達的深度學習視頻，里面對這幾個算法有詳細的講解。 一 指數加權平均 說明：在了解新的算法之前需要先了解指數加權平均，這個是Momentum RMSprop Adam三個優化算法的基礎。 指數加權平均介紹： 這里有一個每日溫度圖 華氏攝氏度 ，右邊是每日溫度， theta i 表示第i天的溫度： 這個時候我們要用一個曲線來擬合這個散點圖，則曲線某一天的 y 值可以用某一天的溫度的 ...
2019-08-06 17:05 0 947 推薦指數：
相關推薦
深度神經網絡（DNN）模型與前向傳播算法
深度神經網絡（Deep Neural Networks， 以下簡稱DNN）是深度學習的基礎，而要理解DNN，首先我們要理解DNN模型，下面我們就對DNN的模型與前向傳播算法做一個總結。 1. 從感知機到神經網絡 在感知機原理小結中，我們介紹過感知機的模型，它是一個有若干輸入 ...
神經網絡入門之DNN（一）
神經網絡簡史 神經網絡技術起源於上世紀五、六十年代，當時叫感知機（perceptron），擁有輸入層、輸出層和一個隱含層。輸入的特征向量通過隱含層變換達到輸出層，在輸出層得到分類結果。但是，Rosenblatt的單層感知機有一個嚴重得不能再嚴重的問題，即它對稍復雜一些的函數都無能為力 ...
深度神經網絡（DNN）反向傳播算法(BP)
在深度神經網絡（DNN）模型與前向傳播算法中，我們對DNN的模型和前向傳播算法做了總結，這里我們更進一步，對DNN的反向傳播算法（Back Propagation，BP）做一個總結。 1. DNN反向傳播算法要解決的問題 在了解DNN的反向傳播算法前，我們先要知道DNN反向傳播 ...
深度學習——深度神經網絡（DNN）反向傳播算法
深度神經網絡（Deep Neural Networks，簡稱DNN）是深度學習的基礎。 回顧監督學習的一般性問題。假設我們有$m$個訓練樣本$\{(x_1, y_1), (x_2, y_2), …, (x_m, y_m)\}$，其中$x$為輸入向量，$y$為輸出向量，利用這個訓練樣本 ...
深度神經網絡的優化算法
目前，深度神經網絡的參數學習主要是通過梯度下降法來尋找一組可以最小化結構風險的參數。在具體實現中，梯度下降法可以分為：批量梯度下降、隨機梯度下降以及小批量梯度下降三種形式。根據不同的數據量和參數量，可以選擇一種具體的實現形式。這里介紹一些在訓練神經網絡時常用的優化算法，這些優化算法大體上可以分為 ...
全連接神經網絡(DNN)
全連接神經網絡(DNN)是最朴素的神經網絡，它的網絡參數最多，計算量最大。 網絡結構 DNN的結構不固定，一般神經網絡包括輸入層、隱藏層和輸出層，一個DNN結構只有一個輸入層，一個輸出層，輸入層和輸出層之間的都是隱藏層。每一層神經網絡有若干神經元(下圖中藍色圓圈)，層與層之間神經元相互連接 ...
CNN(卷積神經網絡)、RNN(循環神經網絡)和DNN(深度神經網絡)
本文轉載修改自：知乎-科言君 感知機(perceptron) 神經網絡技術起源於上世紀五、六十年代，當時叫感知機（perceptron），擁有輸入層、輸出層和一個隱含層。輸入的特征向量通過隱含層變換達到輸出層，在輸出層得到分類結果。早期感知機的推動者是Rosenblatt ...