胶囊神经网络(Capsule Neural Network - CapsNet)于2017年被Hinton团队提出,其通过在CNN中引入胶囊结构以获得更稳定的输出,更好的解决模型的层次连接问题和“Picass problem”(识别图片中拥有所有正确的part,但是它们间location relationship却并不正确) 图15. 毕加索问题 在传统的CNN网络中,浅层的神经元主要学习图像的...
深度神经网络(DNN,Deep Neural Network) 神经网络不应该看做是一个算法,应该看做是一个特征挖掘方法。在实际的业界发展过程中,数据的作用往往大于模型,当我们把数据的隐藏特征提取出来之后,用很简单的模型也能预测的很好。 神经网络模型由生物神经中得到启发。在生物神经元细胞中,神经突触接收到信号,...
目前经常使用的深度神经网络模型主要有卷积神经网络(CNN) 、递归神经网络(RNN)、深信度网络(DBN) 、深度自动编码器(AutoEncoder) 和生成对抗网络(GAN) 等。 递归神经网络实际.上包含了两种神经网络。一种是循环神经网络(Recurrent NeuralNetwork) ;另一种是结构递归神经网络(Recursive Neural Network),它使用相似的...
4.6 搭建神经网络块(Building blocks of deep neural networks) 4.7 参数VS超参数(Parameters vs Hyperparameters) 4.8 深度学习和大脑的关联性(What does this have to do with the brain?) 4.1 深层神经网络(Deep L-layer neural network) 目前为止我们学习了只有...
一、 深层神经网络(Deep L-layer neural network) 目前为止我们学习了只有一个单独隐藏层的神经网络的正向传播和反向传播,还有逻辑回归,并且你还学到了向量化,这在随机初始化权重时是很重要。 本周所要做的是把这些理念集合起来,就可以执行你自己的深度神经网络。
1. 深层神经网络(Deep L-layer Neural network) 什么是深度神经网络呢? 首先,我们之前已经学习了Logistic回归、单隐层神经网络,图1中还给出了一个双隐层神经网络和五隐层的神经网络。 图1 不同层级神经网络计算流程图示例 Logistic回归是最简单的一种神经网络,是一个浅层模型,而图1中的最后一个神经网络的模型...
第四周:深层神经网络(Deep Neural Networks) 深层神经网络(Deep L-layer neural network) 目前为止我们学习了只有一个单独隐藏层的神经网络的正向传播和反向传播,还有逻辑回归,并且你还学到了向量化,这在随机初始化权重时是很重要。本周所要做的是把这些理念集合起来,就可以执行你自己的深度神经网络。
1.1 深层神经网络(Deep L-layer neural network) 严格上来说逻辑回归也是一个一层的神经网络,有一个隐藏层的神经网络,就是一个两层神经网络,当我们算神经网络的层数时,我们不算输入层,我们只算隐藏层和输出层。 上图是一个四层的神经网络,有三个隐藏层,我们可以看到,第一层(即左边数过去第二层,因为输入层...
NVIDIA Optimized Frameworks Deep learning frameworks offer building blocks for designing, training, and validating deep neural networks through a high-level programming interface. cuDNN Developer Survey Help improve cuDNN by responding to a few questions regarding your development environment and use cases...
比如,用深度神经网络来预测机票的价格。 你可以想一想,机票价格和哪些因素有关? 很容易想到是下面这些: 时间(比如客流高峰机票贵) 路程(一般而言越远越贵) 航空公司(比如有些廉价航空公司的价格很优惠) 差不多就是这些因素。再仔细想想,实际上还和机场有关。比如去某些大城市和枢纽机场的飞机票,因为竞争充分、...