神經網絡和深度學習
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 ...
原文：深度神經網絡-PINN
轉載自博客：https: blog.csdn.net blog lunatic article details Raissi 博客：https: maziarraissi.github.io Raissi GitHub：https: github.com zhanggyb nndl 神經網絡學習 主要參考資料 主要參考資料 Brown大學Raissi博客 年Raissi提出物理啟發的PINN P ...
2020-12-08 10:37 0 1728 推薦指數：
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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 ...
深度神經網絡（DNN）
深度神經網絡（DNN） 深度神經網絡（Deep Neural Networks， 以下簡稱DNN）是深度學習的基礎，而要理解DNN，首先我們要理解DNN模型，下面我們就對DNN的模型與前向傳播算法做一個總結。 1. 從感知機到神經網絡 在感知機原理小結中，我們介紹過感知機的模型，它是 ...
神經網絡和深度學習之——前饋神經網絡
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神經網絡和深度學習（一）神經網絡基礎
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 ...
神經網絡和深度學習（二）淺層神經網絡
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 ...
CNN(卷積神經網絡)、RNN(循環神經網絡)和DNN(深度神經網絡)
本文轉載修改自：知乎-科言君 感知機(perceptron) 神經網絡技術起源於上世紀五、六十年代，當時叫感知機（perceptron），擁有輸入層、輸出層和一個隱含層。輸入的特征向量通過隱含層變換達到輸出層，在輸出層得到分類結果。早期感知機的推動者是Rosenblatt ...
CNN(卷積神經網絡)、RNN(循環神經網絡)、DNN(深度神經網絡)
CNN(卷積神經網絡)、RNN(循環神經網絡)、DNN(深度神經網絡)的內部網絡結構有什么區別？ DNN以神經網絡為載體，重在深度，可以說是一個統稱。RNN，回歸型網絡，用於序列數據，並且有了一定的記憶效應，輔之以lstm。CNN應該側重空間映射，圖像數據尤為貼合此場景。 DNN以神經網絡 ...