神经网络（neural network）是一种模拟人脑神经思维方式的数据模型，神经网络有多种，包括BP神经网络、卷积神经网络，多层感知器MLP等，最为经典为神经网络为多层感知器MLP（Multi-Layer Perception），SPSSAU默认使用该模型。类似其它的机器学习模型（比如决策树、随机森林、支持向量机SVM等），神经网络模型构建时首先将数...
这也意味着我们把深度学习的神经网络当做一个有生命的整体来看待,就像一个美术学员,既然我们也无法了解这个学员大脑中的神经网络是怎么具体运算的,我们通常的做法就是通过成体系的培训以及给他赏析大量的艺术作品,然后再检查这个学员的阶段性学习成果,来确定他是否学习到位,这便是训练的过程。人们放弃了对深度学习的中间...
机器学习(6)——激活函数 - 知乎 (zhihu.com) 1. 神经元模型 受生物神经所启发,人们发明了人工神经网络。 1.1 生物神经元 我们先概括一下生物神经元的结构: 生物神经元 大脑中充满了神经元。神经元有分叉很多的树突与一支较长的轴突,轴突末端有一些突触。 神经元细胞体相当于计算单元。树突通过突触接受其他神经...
神经网络具有多层结构,模拟人脑神经元的连接方式。机器学习涵盖了多种方法,如监督学习、无监督学习等。神经网络的训练过程需要调整大量的参数。机器学习在图像识别领域取得了显著成果。神经网络能够发现数据中的隐藏特征和模式。机器学习可用于预测市场趋势。神经网络在语音处理方面表现出色。 机器学习帮助优化物流配送路线。
Transformer是一种基于注意力机制的序列模型，最初由Google的研究团队提出并应用于机器翻译任务。与传统的循环神经网络（RNN）和卷积神经网络（CNN）不同，Transformer仅使用自注意力机制（self-attention）来处理输入序列和输出序列，因此可以并行计算，极大地提高了计算效率。下面是Transformer的详细解释。1. 自注意力机制 ...
首先要搞清楚物理学研究的是啥，是物质、能量和它们之间相互作用的科学。而人工神经网络机器学习，其实也蕴含着深刻的物理原理。一方面，人工神经网络的运行依赖于计算机硬件，而这方面的发展离不开物理学的进步。比如这两位科学家就利用物理学工具，构建了有助于为当今强大的机器学习奠定基础的方法。推动了人工神经网络...
融合物理学工具 他们为机器学习革命奠定基础 霍普菲尔德和欣顿融合物理学工具从1980年代开始的工作，为2010年左右开始的机器学习革命奠定了基础。霍普菲尔德和欣顿推动的开创性方法和概念有助于塑造人工神经网络领域。 发明联想记忆 构建“霍普菲尔德网络” 1982年，霍普菲尔德发明了联想记忆，这类似于人们在相似单词中...
神经网络基础概念 人工神经网络又叫神经网络,是借鉴了生物神经网络的工作原理形成的一种数学模型。神经网络是机器学习诸多算法中的一种,它既可以用来做有监督的任务,如分类、视觉识别等,也可以用作无监督的任务。同时它能够处理复杂的非线性问题,它的基本结构是神经元
1.3 BP神经网络与BP算法 多层网络的学习能力比单层感知机强得多,训练多层网络, 的简单感知机学习规则就不够用了,这就需要更强大的学习算法。 误差逆传播(error BackPropagation, BP)算法就是其中最杰出的代表,它是迄今最成功的神经网络算法,现实任务中使用神经网络时,大多是在使用 BP 算法进行训练,值得指出的是,BP...
思考人工智能、机器学习、深度学习和神经网络的最简单方法是将它们视为一系列从最大到最小的人工智能系统，每个系统都包含下一个系统。人工智能是总体系统。机器学习是人工智能的一个子集。深度学习是机器学习的一个子领域，神经网络构成了深度学习算法的支柱。神经网络的节点层数或深度将单个神经网络与深度学习算法区分...