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...
神经网络和深度学习是人工智能的两个重要分支，它们模仿了人类大脑的工作原理，通过大量的数据和计算来实现各种复杂的任务。神经网络是由许多简单的单元组成的结构，深度学习是利用多层神经网络来学习数据特征和规律的方法。深度学习有很多不同类型的神经网络，它们针对不同类型的数据和任务进行了优化和改进。
深度学习的算法不断创新,神经网络的发展相对稳定。 深度学习在预测准确性上有优势,神经网络可能稍逊一筹。深度学习的模型可解释性较差,神经网络相对好一些。深度学习的鲁棒性较强,神经网络可能较脆弱。深度学习适合处理复杂的模式,神经网络在简单模式上也能发挥作用。深度学习需要更多的调参技巧,神经网络则相对容易上手...
主要原因有两个方面:一是数据量越来越大,导致原有的算法处理大量数据问题较多;二是大型神经网络的构建,使得有更好的算法来快速处理问题。 但是,对于数据量不大的情况,深度学习未必会比普通的机器学习算法快,反而有可能诸如SVM等算法效果更好。 五、神经网络与RELU 对于机器学习,无论是logistic回归、SVM还是浅层神经...
神经网络与深度学习 前言 1.神经元的构成: 2.树突:神经元接收信号的部位,多个 3.轴突:神经元输出信号的部位,一个,但是在末端可以分叉,即神经末梢 4.突触:神经末梢与其他神经元的树突接触的区域(当然也可以与胞体直接接触) 5.神经网络:是指一种结构,指类似于神经元之间形成的一种网络状的结构。下图即为人工神...
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。
所以,深度学习可以说是在传统神经网络基础上的升级,约等于神经网络。 我们以识别图片中的汉字为例,先来了解下神经网络的基本作用。 假设深度学习要处理的信息是“水流”,而处理数据的深度学习网络是一个由管道和阀门组成的巨大水管网络。网络的入口是若干管道开口,网络的出口也是若干管道开口。这个水管网络有许多层,每...
深度学习其实就是有更多隐层的神经网络,可以学习到更复杂的特征。得益于数据量的急剧增多和计算能力的提升,神经网络重新得到了人们的关注。 1. 符号说明 2. 激活函数 为什么神经网络需要激活函数呢?如果没有激活函数,可以推导出神经网络的输出y是关于输入x的线性组合,那么神经网络的隐层就没有任何意义,对于这样的模...
学习总结 1. 简介 神经网络和深度学习是由Michael Nielsen所写,其特色是:兼顾理论和实战,是一本供初学者深入理解Deep Learning的好书。 2. 感知器与sigmoid神经元 2.1 感知器(Perceptrons) 感知器工作原理:接收一系列二进制输入,经过特定的规则计算之后,输出一个简单的二进制。