起源 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術。人腦中的神經網絡是一個非常復雜的組織。成人的大腦中估計有1000億個神經元之多。 那么機器學習中的神經網絡是如何實現這種模擬的,並且達到一個驚人的良好效果的? 一個神經元通常具有多個樹突,主要 ...
神經網絡包括三層,即輸入層,隱層,以及輸出層,輸入層單純的傳輸數據,沒有任何計算,只是讓數據傳輸到隱層中。在隱層中,經過計算把計算的結果傳輸到輸出層中, 在輸出層里在經過計算傳輸出去。 同時每個層之間的神經元是沒有聯系的,層與層之間連接是帶有權值的,同時隱層的最后一層和輸出層是全連接的 神經網絡的簡單應用 感知機即通過輸入數據,通過加權,在經過一些列的激活函數等,輸出數據 關於感知機和邏輯回歸的 ...
2021-11-15 22:47 0 1196 推薦指數:
起源 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術。人腦中的神經網絡是一個非常復雜的組織。成人的大腦中估計有1000億個神經元之多。 那么機器學習中的神經網絡是如何實現這種模擬的,並且達到一個驚人的良好效果的? 一個神經元通常具有多個樹突,主要 ...
Hopfield神經網絡 簡介 一、總結 一句話總結: 【Hopfield和BP同一時期】:BP屬於前饋式類型,但是和BP同一時期的另外一個神經網絡也很重要,那就是Hopfield神經網絡,他是反饋式類型。這個網絡比BP出現的還早一點, 【Hopfield網絡的權值不是通過訓練出來 ...
在此之前,我們已經學習了前饋網絡的兩種結構——多層感知器和卷積神經網絡,這兩種結構有一個特點,就是假設輸入是一個獨立的沒有上下文聯系的單位,比如輸入是一張圖片,網絡識別是狗還是貓。但是對於一些有明顯的上下文特征的序列化輸入,比如預測視頻中下一幀的播放內容,那么很明顯這樣的輸出必須依賴以前的輸入 ...
卷積神經網絡真的挺難靠文字講清楚的,一般需要大量圖片來輔助理解,時間關系,我就不仔細講了,這里記錄一下大致的算法和注意點。 首先我概括一下卷積神經網絡 卷積神經網絡是通過卷積核進行特征提取,從一個樣本身上利用很多個卷積核提取這個樣本的很多特征,通過池化進行降維,然后利用普通的全 ...
本文的主要目的,是簡單介紹時下流行的深度學習算法的基礎知識,本人也看過許多其他教程,感覺其中大部分講的還是太過深奧,於是便有了寫一篇科普文的想法。博主也是現學現賣,文中如有不當之處,請各位指出,共同進步。 本文的目標讀者是對機器學習和神經網絡有一定了解的同學(包括:梯度下降、神經網絡、反向傳播 ...
作者:一人 1.深度神經網絡對於任何領域都是適用的 深度神經網絡(Deep Neural Networks, DNN)在過去的數年已經在圖像分類、語音識別、自然語言處理中取得了突破性的進展。在實踐中的應用已經證明了它可以作為對於一種十分有效的技術手段應用在大數據相關領域中。深度 ...
神經網絡模型量化方法簡介 https://chenrudan.github.io/blog/2018/10/02/networkquantization.html 2018-10-02 本文主要梳理了模型量化算法的一些文章,闡述了每篇文章主要的內核思想和量化過程,整理了一些 ...
在 Faster R-CNN 中,檢測器使用了多個全連接層進行預測。如果有 2000 個 ROI,那么成本非常高。 R-FCN 通過減少每個 ROI 所需的工作量實現加速。上面基於區域的特征圖與 ...