DNN(Deep-Learning Neural Network) 接下来介绍比较常见的全连接层网络(fully-connected feedfoward nerural network) 名词解释 首先介绍一下神经网络的基本架构,以一个神经元为例 输入是一个向量,权重(weights)也是一个矩阵 把两个矩阵进行相乘,最后加上偏差(bias),即w1 * x1 + w2 * x2 + b 神经元里面会有...
1.1 What is a Neural Network 1.2 Supervised learning with Neural Network 1 Introduction 1.1 What is a Neural Network 最小单元的神经网络 ReLU( Rectified Linear Unit )函数 - 线性整流函数 房价预测模型例子 只要有足够多的训练数据, 神经网络就可以很好的拟合出一个函数建立输入x到输出y的映射关系 ...
神经网络和深度学习 (Neural Network & Deep Learning) 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...
Deep learning与传统的神经网络之间有相同的地方也有很多不同。 二者的相同在于deep learning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logistic regression模型;这种分层结构,是比较接近人类大脑...
In recent years, deep learning has been a revolution in the field of machine learning, for computer vision in particular. In this approach, a deep (multilayer) artificial neural network (ANN) is trained in a supervised manner using backpropagation. Huge amounts of labeled examples are required...
1. Breakthroughs in Deep Learning 1.1 深度神经网络(Deep Neural Networks, DNNs) Deep Neural Networks (DNNs) 深度神经网络是深度学习的核心组成部分,其通过多层隐藏层的网络结构进行复杂的数据处理和特征提取。 ·卷积神经网络(Convolutional Neural Networks, CNNs):用于图像识别和处理,通过卷积层提取局部特征,提升...
最近开始看Michael Nilson的Neural Network and Deep Learning,这位老兄最初是做量子物理研究的,后来转向了科普工作,写了很多科学普及读物,有兴趣的童鞋可以关注他的主页:http://michaelnielsen.org/。就这本书的话,看了几段之后感觉讲得还不错,深入浅出,每次有一些疑惑的地方发现后面都跟了解释,于是决定认真地读一...
1 CHAPTER 1 Using neural nets to recognize handwritten digits 1.1 感知机(Perceptrons) 使用的主要神经元模型是一个称为sigmoid神经元 1.1.1 感知机如何工作 一个感知器可以有多个二进制输入 (单一值,如0,1);产生唯一一个二进制输出 感知机神经元
Deep Learning Neural Networks is the fastest growing field in machine learning. It serves as a powerful computational tool for solving prediction, decision, diagnosis, detection and decision problems based on a well-defined computational architecture. It has been successfully applied to a broad field ...
称得上是“蒸馏圣经”、由Hinton、Oriol Vinyals、Jeff Dean三位大佬合写的《Distilling the Knowledge in a Neural Network》,当年被NeurIPS 2014拒收。 如何评价这篇论文的含金量? 它提出了知识蒸馏这一概念,能在保证准确率接近的情况下,大幅压缩模型参数量,让模型能够部署在各种资源受限的环境。