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 ...

人工智能正在經歷一場變革，這要得益於機器學習的快速進步。在機器學習領域，人們正對一類名為“深度學習”算法產生濃厚的興趣，因為這類算法具有出色的大數據集性能。在深度學習中，機器可以在監督或不受監督的方式下從大量數據中學習一項任務。大規模監督式學習已經在圖像識別和語音識別等任務 ...

門控循環單元（GRU） 循環神經網絡中的梯度計算方法。當時間步數較大或者時間步較小時，循環神經網絡的梯度較容易出現衰減或爆炸。雖然裁剪梯度可以應對梯度爆炸，但無法解決梯度衰減的問題。通常由於這個原因，循環神經網絡在實際中較難捕捉時間序列中時間步距離較大的依賴關系。 門控循環神經網絡（gated ...

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、什么是神經網絡？ （1）房價預測模型Ⅰ： 神經網絡：size x ——> O ——> price y ReLU函數（Rectified linear unit 修正線性單元）：修改線性的函數，避免出現price未負數的情況. （2）房價預測模型 ...

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 ...