神经网络也称为人工神经网络(ANN)或模拟神经网络(SNN),是机器学习的子集,也是深度学习的算法支柱;被称为“神经”, 是因为它模仿大脑中神经元相互发出信号;很多科学发明都是从大自然中获得了想法,比如飞机的发明是受鸟类的启发,神经网络是一种受人脑启发的机器学习算法,它是一个由互连节点或人工神经元组成的网络,...
介绍深度学习就必须要介绍神经网络,因为深度学习是基于神经网络算法的,其实最开始只有神经网络算法,上文也提到2006年Geoffrey Hinton老爷子提出Deep Learning,核心还是人工神经网络算法,换了一个新的叫法,最基本的算法没有变。学过生物的都知道神经网络是什么?下图是生物神经网络及神经元的基本组成部分。 人类的大脑可以实...
神经网络(Neural Network)是人工智能和深度学习的核心技术之一,其灵感来源于生物神经系统。它通过模拟人脑神经元之间的连接,解决复杂的任务,如分类、回归、生成、优化等。 1. 神经网络的基本结构 1.1 神经元(Neuron) 神经网络的基本单元类似于生物神经元。 数学模型: 其中: xi:输入; wi:权重; b:偏置; f...
深度神经网络是一种具有多个隐藏层的人工神经网络，与传统神经网络相比，这使得它们更加复杂和资源密集。它们用于各种应用程序，并与基于GPU的架构配合使用，以实现更快的训练时间。特点 多层的好处是可以用较少的参数表示复杂的函数。在监督学习中，以前的多层神经网络的问题是容易陷入局部极值点。如果训练样本足够充分...
9️⃣ 深度信念网络:主要功能是学习和模拟给定数据集的概率分布。🔟 生成对抗网络:由两个神经网络构成的系统,包括一个生成器和一个鉴别器,常用于图像生成和文本生成。1️⃣1️⃣ 自编码器:应用于无监督学习和特征提取,能够自动学习数据的内在结构。
一、神经网络 1、神经网络 人工神经网络( Artificial Neural Network, 简写为ANN)也简称为神经网络(NN),是一种模仿生物神经网络结构和功能的计算模型。人脑可以看做是一个生物神经网络,由众多的神经元连接而成。各个神经元传递复杂的电信号,树突接收到输入信号,然
深度学习通常使用一种叫作反向传播（backpropagation）的算法来训练神经网络。反向传播算法的基本思想是：首先给神经网络一个输入数据，并得到一个输出结果，然后将输出结果与期望的结果进行比较，计算出一个误差（error），再根据误差反向地调整每个神经元的权重和偏置，使得误差减小。这个过程不断重复，直到达到一个满意...
卷积神经网络是一个多层的神经网络,每层由多个二维平面组成,而每个平面由多个独立神经元组成。 卷积神经网络的概念示范见上图,输入图像通过和三个可训练的滤波器和可加偏置进行卷积,滤波过程如图一,卷积后在C1层产生三个特征映射图,然后特征映射图中每组的四...
深度学习中常见的八大神经网络包括以下几种:🌈 卷积神经网络 (CNN): 用于处理图像和空间数据,通过卷积层和池化层捕捉图像的局部特征,适用于图像分类和物体检测等领域。典型的网络结构有LeNet、AlexNet和VGGNet。🌈 递归神经网络 (RNN): 适用于处理序列数据,如时间序列和文本。它利用循环结构模拟序列数据,能够捕捉...