它是一种基于神经网络的机器学习算法,能够从大量数据中学习规律并进行预测、识别等任务。深度学习已经在图像识别、自然语言处理、语音识别等领域取得了很好的效果。 一、深度学习的原理 深度学习是基于神经网络理论的一种算法,其基本原理是构建多层神经元组成的网络,在网络中传递训练数据,通过反向传播算法不断调整各层...
一、深度学习的基本原理 深度学习的核心是神经网络,其基本结构由多个神经元层组成,每一层的神经元与下一层的神经元相连。通过训练数据,调整神经元之间的连接权重,从而实现对输入数据的表征和分类。以下是深度学习的基本原理: 1.激活函数:激活函数决定了神经元的输出值,常用的激活函数包括Sigmoid、ReLU等。它们可以引入...
深度学习因为具有的大规模并行分布式处理、自组织、自学习、自适应、可迁移学习的能力,以及数据多样性,对序列信号有记忆功能和鲁棒性等特点,因此受到国内外众多学者的高度重视。 受深度学习这一技术的影响,近年来涌现出了ImageNet、COCO、Pascal、VOT等与深度学习相关的全球算法竞赛,腾讯、阿里巴巴、Google、Facebook、Ama...
异步图书深度学习系列(共41册),这套丛书还有 《Python深度学习从原理到应用》《深度学习高手笔记》《文本上的算法——深入浅出自然语言处理》《PyTorch深度学习》《深度学习算法与实践》等。 喜欢读"深度学习原理与实践"的人也喜欢的电子书 ··· 支持Web、iPhone、iPad、Android 阅读器 算法精粹 37.76元 ...
二、深度学习与神经网络深度学习是机器学习的一个分支，其核心在于构建深度神经网络。神经网络由大量神经元相互连接而成，通过不断地学习和优化，神经网络能够逐渐提高其预测和分类的准确率。深度神经网络具有更深层次的网络结构，能够更好地从原始数据中提取有用的特征。三、神经网络的工作原理神经网络的工作原理可以概括...
深度学习的基本原理包括以下几个方面: 1.1神经网络结构 深度学习通过层间连接的神经元模拟人脑中的神经元,建立起一种具有层次结构的网络。每个神经元接收来自上一层神经元的输入,并产生一个输出,作为下一层神经元的输入。通过多层的连接,神经网络可以自动提取和学习数据中的特征。常见的神经网络结构包括卷积神经网络(...
1. 神经网络基本原理：深度学习的基础是神经网络，它由输入层、隐藏层和输出层组成。通过不断调整神经网络中的权重和偏置，使网络的预测结果与实际结果之间的差异最小化。2. 卷积神经网络（CNN）：适用于处理图像数据，通过卷积、池化等操作提取图像特征，进而进行分类、识别等任务。3. 循环神经网络（RNN）：适用于...
一、深度学习原理 深度学习的核心思想是通过构建多层神经网络,用于模拟人脑中的神经元之间的连接与信息传递。一般而言,深度学习的网络层数较多,特征提取与模式识别能力得到了显著提升。 1.神经网络结构 深度学习网络通常包含输入层、隐藏层和输出层三层结构,其中隐藏层的数量决定了网络的深度。每一层都由多个神经元组成,...
本书是一本有关人工智能图像识别应用开发与实践指导类的教材,主要介绍图像处理应用项目开发的基本流程、图像识别处理应用项目关键技术。本书直击当今研究热点,选择有代表性的专题项目而且尽量避免复杂的数学推导,易于读者理解,专注于实战。详细介绍了 numpy,knn,线性