引入 回憶一下高中生物中學到的知識：當一個神經元受到足夠強的刺激的時候，就會被激活向下一個神經元釋放遞質，然后激活下一個神經元，以此類推，最終將信號傳導到需要的地方。 那么我們的神經網絡也是由此而來建模而來，我們需要着重需要定義的一些量就是： 怎么樣才算足夠強的刺激 如何表示被激活 ...

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 ...

一、神經元 神經元模型是一個包含輸入，輸出與計算功能的模型。（多個輸入對應一個輸出） 一個神經網絡的訓練算法就是讓權重（通常用w表示）的值調整到最佳，以使得整個網絡的預測效果最好。 事實上，在神經網絡的每個層次中，除了輸出層以外，都會含有這樣一個偏置單元。這些節點是默認存在的。它本質上 ...

一、前言 這篇卷積神經網絡是前面介紹的多層神經網絡的進一步深入，它將深度學習的思想引入到了神經網絡當中，通過卷積運算來由淺入深的提取圖像的不同層次的特征，而利用神經網絡的訓練過程讓整個網絡自動調節卷積核的參數，從而無監督的產生了最適合的分類特征。這個概括可能有點抽象，我盡量在下面描述細致一些 ...

　　無論即將到來的是大數據時代還是人工智能時代，亦或是傳統行業使用人工智能在雲上處理大數據的時代，作為一個有理想有追求的程序員，不懂深度學習這個超熱的技術，會不會感覺馬上就out了？現在救命稻草來了，中國知名黑客教父，東方聯盟創始人郭盛華曾在新浪微博作了以下技術分析： 　　遞歸神經網絡是深度學習 ...

根據本文內容用 Numpy 實現的一個前饋神經網絡 https://github.com/massquantity/DNN_implementation 本篇本來是想寫神經網絡反向傳播算法，但感覺光寫這個不是很完整，所以就在前面將相關的求導內容一並補上。所謂的神經網絡求導，核心是損失函數對線 ...

BP（Back Propagation）神經網絡是1986年由Rumelhart和McCelland為首的科學家小組提出，是一種按誤差逆傳播算法訓練的多層前饋網絡，是目前應用最廣泛的神經網絡模型之一。BP網絡能學習和存貯大量的輸入-輸出模式映射關系，而無需事前揭示描述這種映射關系 ...

人工神經網絡(ANN) 簡稱神經網絡(NN)，能模擬生物神經系統對物體所作出的交互反應，是由具有適應性的簡單單元(稱為神經元)組成的廣泛並行互連網絡。 1 神經元 1.1 M-P 神經元 如下圖所示，來自其它神經元的信號，$x_1, x_2, ... , x_n $，傳遞 ...