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 ...

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 ...

前面一章我們詳細講解了神經網絡的組成，工作原理，信號在網絡中如何流動，以及如何求解每一個輸入信號賦予的權重等計算過程；同時我們還構建了一個邏輯回歸網模型來解決鳶尾花分類問題，很明顯，這種網絡很“淺”，但它對於分類鳶尾花數據還是非常有效的，而且不僅僅是鳶尾花，對於有需要的其他二分類問題，該模型 ...

1、計算神經網絡的輸出（正向傳播）： 矩陣表示： 向量化： 2、多個樣本的向量化（正向傳播）： 3、激活函數： （1）sigmoid函數僅用於二分分類的情況，較少使用； a = 1 / (1 + e-z) g'(z) = g(z ...

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 ...

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（Deep Learning）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，《零基礎入門深度學習》系列文章旨在講幫助愛編程的你從零基礎達到 ...

BP算法： 　　1.是一種有監督學習算法，常被用來訓練多層感知機。 　 2.要求每個人工神經元（即節點）所使用的激勵函數必須可微。 　　（激勵函數：單個神經元的輸入與輸出之間的函數關系叫做激勵函數。） 　　（假如不使用激勵函數，神經網絡中的每層都只是做簡單的線性變換，多層輸入疊加后 ...

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 ...