简称Adaline)和Widrow-Hoff学习规则(又称最小均方差算法或称δ规则)的神经网络训练方法,并将其应用于实际工程,成为第一个用于解决实际问题的人工神经网络,促进了神经网络的研究应用和发展。
卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)是一种前馈神经网络,它的人工神经元可以响应一部分覆盖范围内的周围单元,对于大型图像处理有出色表现。卷积神经网络由一个或多个卷积层和顶端的全连通层(对应经典的神经网络)组成,同时也包括关联权重和池化层(pooling layer)。这一结构使得卷积神经网络能够利用输入数据的二...
输入从前往后流动,不存在环。 应用:回归、分类任务。 4.2 卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CNN) 专用于处理图像任务。 关键模块:卷积层、池化层、全连接层。 4.3 循环神经网络(Recurrent Neural Network, RNN) 专用于序列数据,如时间序列、文本。 关键特点:状态之间有时间依赖。 4.4 生成对抗网络(Generati...
人工神经网络（Artificial Neural Networks，简称ANN）是人工智能领域的一种研究热点，其主要模拟人脑的工作原理，通过神经元之间的连接和信息传递，实现对数据的学习和处理。神经网络是一种模拟人脑神经元结构和功能的计算模型。简单来说，它就是一系列相互连接的神经元（或称为节点），通过传递和处理信息来实现对数据的...
深度学习在不同时期,被赋予了很多名称,如人工神经网络、神经网络。 深度学习的三次浪潮: 一、第一次浪潮:控制论 神经元 感知机 自适应线性单元 随机梯度下降 线性模型 二、第二次浪潮:联结主义或并行分布处理 联结主义的中心思想是,当网络将大量简单的计算单元连接在一起时可以实现智能行为。
深度学习特点:与传统的机器学习算法、浅层神经网络相比,现代的深度学习算法通常数据量大、计算力强、网络规模大、通用智能。 深度学习应用:计算机视觉、自然语言处理、强化学习等等。 深度学习框架:实现深度学习算法所使用的工具。 (1)Theano 是最早的深度学习框架之一,由 Yoshua Bengio 和 Ian Goodfellow 等人开发, 是...
神经网络是对大脑神经过程的复制。它是在计算机上构建的大脑模拟。神经网络，无论是生物的还是人工的，都由大量的简单单元和神经元组成，它们相互接收和传输信号。它由细胞体和连接神经元的导线组成。用生物学语言来说 ：为神经元提供输入的电线称为树突。在某些情况下，神经元会向另一个神经元发送信号，这些向外发送...
神经元 神经元是神经网络中的基本单元,每个神经元都有多个输入和一个输出。输入传递到神经元中,通过一些计算生成输出。在人工神经网络中,神经元的模型是将所有输入加权求和,将权重乘以输入值并加上偏差值(bias),然后将结果带入激活函数中。激活函数决定神经元的输出。不同类型的神经元使用不同的激活函数,如Sigmond函...
神经网络是一种运算模型,由大量的节点(或称神经元)之间相互联接构成。每个节点代表一种特定的输出函数,称为激励函数。每两个节点间的连接都代表一个对于通过该连接信号的加权值,称之为权重,这相当于人工神经网络的记忆。