...
科霍寧SOFM是一個前饋無監督學習網絡,它由兩層組成:輸入層和輸出層。輸入層,也稱匹配層,計算輸入模式向量與權重向量的距離,即匹配度 輸出層也叫比賽層,諸神按照匹配度比賽,匹配度大 距離小 的神經元確定獲勝。獲勝神經元及其場中神經元的權重向量在更接近模式向量的方向上更新。經過反復的競爭和更新,神經元最終會學習模式向量並以權向量的形式保存,從而實現模式向量的聚類 識別和拓撲不變性映射。這個過程就是 ...
2020-11-18 01:33 0 971 推薦指數:
...
歷史 人工神經網絡誕生於20世紀50年代,那時她叫感知機。 1969年,Marvin Minsky出版的《Perceptrons》將她打入了冷宮。 1974年,暗戀她的Paul Werbos在博士畢業論文中深刻分析了將BP算法運用於神經網絡方面的可能性 1986年,BP算法開始流行開來 ...
這其實是一個理解上的誤區: 陷入局部最優其實不是神經網絡的問題,在一個非常高維的空間中做梯度下降,這時的local minimum是很難形成的,因為局部最小值要求函數在所有維度上都是局部最小的。實際情況是,函數會落在一個saddle-point上。 在saddle-point上會有一大片 ...
神經網絡是如何工作的 前言 計算機所在的在本質上都是一系列的加法操作,只是計算機運行速度要快很多。但是有些任務對於人來說很簡單,對於計算機來說卻很困難(比如圖像識別)。 預測器 神經網絡和計算機一樣,對於輸入和輸出都做了一些處理,當我們不知道這些是什么具體處理的時候,可以使用模型 ...
import numpy as npimport scipy.specialimport matplotlib.pyplot as pltimport pylab class NeuralNetwork(): # 初始化神經網絡 def __init__(self, inputnodes ...
來源我的GitHub博客 點擊更好的閱讀體驗 Addicted to Learning 網絡上深度學習相關博客教程質量參差不齊,很多細節很少有文章提到,所以本着夯實深度學習基礎的想法寫下此系列博文。 本文會從神經網絡的概述、不同框架的公式推導和對應的基於numpy的Python代碼實現等方面 ...
轉載於:https://www.jianshu.com/p/3d96dbf3f764 http://blog.csdn.net/jiajunlee/article/detai ...
本文來自於 [1] BP神經網絡 和 [2] Wikipedia: Backpropagation,感謝原文作者! 1- M-P模型 按照生物神經元,我們建立M-P模型。為了使得建模更加簡單,以便於進行形式化表達,我們忽略時間整合作用、不應期等復雜因素,並把 ...