生物神經元 1.神經元基本結構 細胞體 神經突 樹突 大多呈樹狀分支 接受外部刺激，並將沖動傳遞到細胞體 軸突 細索狀 末端存在許多分支（軸突終末） 沖動 ...

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 ...

接下來一段時間開啟脈沖神經網絡模型的探索之旅。脈沖神經網絡有更強的生物學基礎，盡可能地模擬生物神經元之間的連接和通信方式。其潛在能力較強，值得踏進一步探索。 構建脈沖神經網絡模型，至少需要考慮三點：1. 外界刺激編碼2. 構建神經元模型3. 制定學習規則 外界刺激的編碼方式主要有 ...

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 ...

單層神經網絡 　　在神經網絡中，當隱藏節點具有線性激活函數時，隱含層將無效化。監督學習的訓練，正是一個修正模型以減少模型輸出與標准輸出之間的誤差的過程。神經網絡以權重形式存儲信息。 　　根據給定信息修改權重的系統方法被稱為學習規則。 1.delta規則 　　也被稱為Adaline規則 ...