如果说深度学习是模拟人脑的学习过程，那么神经网络就是实现这一过程的“硬件基础”。神经网络由大量的神经元相互连接而成，每个神经元都负责接收、处理和传递信息。不同类型的神经网络有着不同的结构和功能，比如卷积神经网络（CNN）擅长处理图像数据，循环神经网络（RNN）则擅长处理序列数据。卷积神经网络（CNN）是深度...
二者的相同在于深度学习采用了神经网络相似的分层结构,系统由包括输入层、隐层(多层)、输出层组成的多层网络,只有相邻层节点之间有连接,同一层以及跨层节点之间相互无连接,每一层可以看作是一个逻辑回归模型;这种分层结构,是比较接近人类大脑的结...
深度学习的核心是人工神经网络,虽然我们知道每一个人工神经元与人脑中的神经元可以一一对应,甚至可以用公式和数值去描述来解释运算逻辑。但我们仍然无法知道大脑中几百上千亿个神经元组成的超级复杂的数以万亿级的神经网络中具体的电信号是怎样一条一条传播的,从而导致大脑能看懂眼前的物体是一只猫或是一只狗。但我们...
神经网络与深度学习: (一)感知机和多层网络 (二)误差逆传播算法 (三)神经网络的优化技巧 (四)深度学习的基本概念 (五)常见的深度网络结构 (零)前置知识 0 基本概念 0.1 点到直线的距离 若空间中直线方程为\(Ax+By+C=0\),点P的坐标为\((x_0,y_0)\)。
1 深度学习引言 1.1 什么是神经网络? 神经网络就是由若干神经元组合而成的网络结构,其包含输入层、隐藏层和输出层。而含有多层隐藏层的神经网络即为深度神经网络。下图给出了一个深度神经网络的示意图。 1.2 神经网络的监督学习 在深度学习领域,目前为止几乎所有的经济价值都是由基于监督学习的神经网络所创造的。
1. 神经网络的诞生：从“模仿大脑”开始 深度学习的起点可以追溯到20世纪40年代。当时，沃伦·麦卡洛克（Warren S. McCulloch）和沃尔特·皮茨（Walter Pitts）通过发表论文《A logical calculus of the ideas immanent in nervous activity》，首次将数学与神经学结合，提出了一种基于神经网络的计算机模型。这一模型...
2. 深度学习与神经网络 2.1生物神经网络 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老爷子提出了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...
深度学习与神经网络的区别有: 1、定义不同; 2、发展历程不同; 3、应用范围不同; 4、结构复杂度不同; 5、关系与依赖性; 6、学习策略不同。其中,定义不同指的是二者的基本概念不同,深度学习是神经网络技术的一个分支,而神经网络是深度学习技术的基础。