维基百科:人工神经网络(artificial neural network,ANN)简称神经网络(neural network,NN)或类神经网络,在机器学习和认知科学领域,是一种模仿生物神经网络(动物的中枢神经系统,特别是大脑)的结构和功能的数学模型或计算模型,用于对函数进行估计或近似。 基本原理: 图片 人工神经网络结构 圆形节点与人工神经元: 在人工神经...
原文:全面整理:深度学习(ANN,CNN,RNN)和强化学习重要概念和公式 01神经网络 神经网络是一类用层构建的模型。常用的神经网络类型包括卷积神经网络和递归神经网络。 1.1 结构 关于神经网络架构的描述如下图所示: 记i为网络的第i层,j为一层中隐藏的第j个单元,得到: ...
一、多层感知机MLP(ANN) 这一部分是神经网络的基础,在CNN和RNN的算法以及一系列的衍生算法中的最后层基本都是classifier层(fully connected(FC)层),用于把前面通过CNN和RNN处理后的获得的特征参数(features)进行最终的分类计算获得预测每一个样本标签的概率。而MLP就是通常被应用在这个FC层的。CNN和RNN用于训练学习...
深度学习中不同的神经网络(如卷积神经网络CNN、循环神经网络RNN、人工神经网络ANN)正在改变着我们与世界之间的交互方式。这些不同类型的神经网络是深度学习革命的核心,为无人机、自动驾驶汽车、语音识别等应用提供了推动力。 人们自然会联想到——机器学习算法难道不能做到吗?以下是研究人员和专家们倾向于选用深度学习而...
长短期记忆网络是RNN模型的一种,它通过添加“忘记”门来避免梯度消失问题。 强化学习与控制(Reinforcement Learning and Control) 强化学习的目标是让代理(agent)学会如何在环境中进化。 马尔科夫决策过程(Markov decision processes) 马尔科夫决策过程(MDP)是一个5元组,其中: ...
原文:全面整理:深度学习(ANN,CNN,RNN)和强化学习重要概念和公式 01 神经网络 神经网络是一类用层构建的模型。常用的神经网络类型包括卷积神经网络和递归神经网络。 1.1 结构 关于神经网络架构的描述如下图所示: 记 为网络的第 层, 为一层中隐藏的第
有许多不同的概念和技术构成了人工智能(AI)和机器学习(ML)领域。其中两个重要的概念是深度学习和神经网络。 深度学习:深度学习是机器学习的一个子集,它消除了机器学习通常涉及的一些数据预处理,深度学习算法可以处理非结构化数据,简而言之,它是一种自动化预测分析
CNN、RNN、GAN、GNN、LSTM、ANN、Transformer神经网络算法,深度学习直接一口气学到爽!!!-人工智能/机器学习/算法 代码终于跑通了,我快哭了!这些工具网站简直绝了,我要称它们为最伟大的发现!1分钟教你无痛搞定复现论文代码! 强化AI的Zero 2402 2 如何看待深度学习论文压低baseline这一现象? 强化AI的Zero 3437 2...
本文将简要介绍神经网络的三种主要类型：多层感知机(MLP, 或ANN)，卷积神经网络(CNN)，以及循环神经网络(RNN)。这些网络在机器学习中起着关键作用，各自擅长处理不同类型的数据特征和序列信息。1. 多层感知机(MLP)MLP作为基础神经网络，其最后层常作为classifier，用于对经过CNN和RNN处理后的特征参数进行...
CNN 不对物体的位置和方向进行编码。 缺乏对输入数据空间不变的能力。 需要大量的训练数据。 循环神经网络(RNN): 循环神经网络 (RNN) 更为复杂。他们保存处理节点的输出并将结果反馈到模型中(他们没有只向一个方向传递信息)。这就是模型学习预测层结果的方式。 RNN 模型中的每个节点都充当一个存储单元,继续计算...