一、CNN的引入 在人工的全連接神經網絡中，每相鄰兩層之間的每個神經元之間都是有邊相連的。當輸入層的特征維度變得很高時，這時全連接網絡需要訓練的參數就會增大很多，計算速度就會變得很慢，例如一張黑白的 28×28">28×2828×28 的手寫數字圖片，輸入層 ...

深度學習 – 多層神經網絡 單層網絡 先回顧一下單層網絡，即一個神經元（自適應線性單元），如下圖所示。 可以使用梯度下降法訓練模型，確定權重與偏置。 多層神經網絡歷史 深度學習涉及訓練多層神經網絡，也稱為深度神經網絡。 在20世紀50年代Rosenblatt感知器被開發 ...

機器學習基礎會更好地幫助理解本文。 　　神經網絡是一種模擬人腦的神經網絡以期能夠實現類人工智能的機器學習技 ...

神經網絡 結構 （Architecture） : 結構指定了網絡中的變量和它們的拓撲關系。例如，神經網絡中的變量可以是神經元連接的權重（weights）和神經元的激勵值（activities of the neurons）。 激勵函數（Activity Rule）: 作用:激勵函數 ...

感謝中國人民大學的胡鶴老師，課程理論實踐結合，講得很好~ 神經網絡是從生物領域自然的鬼斧神工中學習智慧的一種應用。人工神經網絡（ANN）的發展經歷的了幾次高潮低谷，如今，隨着數據爆發、硬件計算能力暴增、深度學習算法的優化，我們迎來了又一次的ANN雄起時代，以深度學習為首的人工神經網絡，又一次走入 ...

1、什么是人工神經網絡(ANN) 人工神經網絡的靈感來自其生物學對應物。生物神經網絡使大腦能夠以復雜的方式處理大量信息。大腦的生物神經網絡由大約1000億個神經元組成，這是大腦的基本處理單元。神經元通過彼此之間巨大的連接（稱為突觸）來執行其功能。人腦大約有100萬億個突觸，每個神經 ...

線性回歸 數學中的回歸是指，現實中的變量之間存在一種函數關系，通過一批樣本數據找出這個函數關系，即通過樣本數據回歸到真實的函數關系。 線性回歸/Linear Regression是指，一些變量之間 ...

一、 keras的siamese(孿生網絡)實現案例 二、代碼實現 執行結果： 最終效果： ...