###神經網絡基礎概念 人工神經網絡又叫神經網絡,是借鑒了生物神經網絡的工作原理形成的一種數學模型。神經網絡是機器學習諸多算法中的一種,它既可以用來做有監督的任務,如分類、視覺識別等,也可以用作無監督的任務。同時它能夠處理復雜的非線性問題,它的基本結構是神經元,如下圖所示: 其中,x1 ...
概述 神經網絡是深度學習的基礎,它在人工智能中有着非常廣泛的應用,它既可以應用於咱們前面的章節所說的Linear Regression, classification等問題,它還廣泛的應用於image recognition,NLP 等等應用中,當然啦,這一節咱們主要講述神經網絡的最基礎的結構以及應用,在后面我會逐漸的講解基於咱們的這個最簡單的神經網絡結構的一些其他方面的優化和提升,例如有RNN ...
2020-02-03 19:55 0 929 推薦指數:
###神經網絡基礎概念 人工神經網絡又叫神經網絡,是借鑒了生物神經網絡的工作原理形成的一種數學模型。神經網絡是機器學習諸多算法中的一種,它既可以用來做有監督的任務,如分類、視覺識別等,也可以用作無監督的任務。同時它能夠處理復雜的非線性問題,它的基本結構是神經元,如下圖所示: 其中,x1 ...
1. 背景: 1.1 以人腦中的神經網絡為啟發,歷史上出現過很多不同版本 1.2 最著名的算法是1980年的 backpropagation 2. 多層向前神經網絡(Multilayer Feed-Forward Neural Network ...
在解決一些簡單的分類問題時,線性回歸與邏輯回歸就足以應付,但面對更加復雜的問題時(例如對圖片中車的類型進行識別),運用之前的線性模型可能就得不到理想的結果,而且由於更大的數據量,之前方法的計算量也會變得異常龐大。因此我們需要學習一個非線性系統:神經網絡。 我在學習 ...
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 ...
參考: 原視頻:李宏毅機器學習-Keras-Demo 調參博文1:深度學習入門實踐_十行搭建手寫數字識別神經網絡 調參博文2:手寫數字識別---demo(有小錯誤) 代碼鏈接: 編程環境: 操作系統:win7 - CPU ...
先來說一下這幾者之間的關系:人工智能包含機器學習,機器學習包含深度學習(是其中比較重要的分支)。深度學習源自於人工神經網絡的研究,但是並不完全等於傳統神經網絡。所以深度學習可以說是在傳統神經網絡基礎上的升級。神經網絡一般有輸入層->隱藏層->輸出層,一般來說隱藏層大於2的神經網絡 ...
轉自: https://blog.csdn.net/lyl771857509/article/details/78990215 神經網絡 好了,前面花了不少篇幅來介紹激活函數中那個暗藏玄機的e,下面可以正式介紹神經元的網絡形式了。下圖是幾種比較常見的網絡形式: 左邊藍色的圓圈 ...
之前寫的線性回歸,充斥了大量的公式,對於入門來說顯得過於枯燥,所以打算重寫這一部分,而了解了線性回歸后,它又可以為我們解釋深度學習的由來。 一、機器學習簡述 機器學習可以理解為計算機根據給定的問題及數據進行學習,並可根據學習結果解決同類型的問題。可以把機器學習比作一個函數,把我們已知的數據輸入 ...