如图5所示,多层感知机由输入层、输出层和至少一层的隐藏层构成。网络中各个隐藏层中神经元可接收相邻前序隐藏层中所有神经元传递而来的信息,经过加工处理后将信息输出给相邻后续隐藏层中所有神经元。 在多层感知机中,相邻层所包含的神经元之间通常使用“全连接”方式进行连接。所谓“全连接”是指两个相邻层之间的神...
通过其强大的功能和可扩展性,神经网络(neural networks)已成为深度学习的基础模型。神经网络由神经元组成,其中每个神经元单独执行一个简单的计算。事实上,神经网络的力量正是来自于这些神经元之间形成的复杂链接。 The Linear Unit 我们从神经网络的基本组成部分开始:单个神经元。如图所示,表示的是只有一个输入的神经元...
下面从简单的神经元开始说起,一步一步介绍神经网络复杂结构的形成。 02 神经元 1.引子 对于神经元的研究由来已久,1904年生物学家就已经知晓了神经元的组成结构。 一个神经元通常具有多个树突,主要用来接受传入信息;而轴突只有一条,轴突尾端有许多轴突末梢可以给其他多个神经元传递信息。轴突末梢跟其他神经元的树突...
一个神经元通常具有多个树突,主要用来接受传入信息;而轴突只有一条,轴突尾端有许多轴突末梢可以给其他多个神经元传递信息。轴突末梢跟其他神经元的树突产生连接,从而传递信号。这个连接的位置在生物学上叫做“突触”。 人脑中的神经元形状可以用下图做简单的说明: 图4 神经元 1943年,心理学家McCulloch和数学家Pitts参...
尽管神经元模型与Hebb学习律都已诞生,但限于当时的计算机能力,直到接近10年后,第一个真正意义的神经网络才诞生。 三. 单层神经网络(感知器)1.引子 1958年,计算科学家Rosenblatt提出了由两层神经元组成的神经网络。他给它起了一个名字--“感知器”(Perceptron)(有的文献翻译成“感知机”,下文统一用“感知器”来...
深度学习可以说是目前“人工智能浪潮”火热的一个根本原因,就是因为它的兴起,其中包括深度神经网络、循环神经网络和卷积神经网络的突破,让语音识别、自然语言处理和计算机视觉等基础技术突破以前的瓶颈。而要了解深度学习,就必须首先了解“深度学习”的前身,神经网络与神经元的概念。
利用单位阶跃函数 u(z)，式 (2) 可以用一个式子表示如下。通过下表可以确认式 (3) 和式 (2) 是一样的。此外，该表中的 z（式 (3) 的阶跃函数的参数）的表达式 称为该神经元的加权输入。下一章节如下，点击链接可查看：「算法」深度学习中必须知道的数学知识-3. 激活函数神经元的工作 ...
事实上，由多层神经网络的万能近似定理[1], 一个由简单神经元y=ax+b经过我们常用的激活函数后，就...
简单来说,深度学习是一种模仿人脑神经系统的算法。算法是指完成一个任务所需要的一系列具体步骤和方法。 神经科学家告诉我们,大脑由数百亿个神经元组成,神经元是大脑的基本工作单位,每个神经元通过神经突触(连接点)可以与成千上万个其他神经元连接,形成了一个异常复杂的神经系统。
当前，最强大的 AI 系统采用机器学习的一个分支——深度学习，这些 AI 系统的算法通过处理互连节点隐藏层的大量数据来学习，这被称为深度神经网络。顾名思义，深度神经网络受到了人类大脑中真实神经网络的启发，它们的节点模拟真实神经元。或者至少根据 1950 年代神经科学家对神经元的了解，当时一个被称作「感知器」...