深度学习(Deep Learning, DL),由Hinton等人于2006年提出,是机器学习(MachineLearning, ML)的一个新领域。 深度学习被引入机器学习使其更接近于最初的目标---人工智能(AI,Artificial Intelligence)。 深度学习是学习样本数据的内在规律和表示层次,这些学习过程中获得的信息对诸如文字、图像和声音等数据的解释有很大的帮...
这也可以解释其实当我们数据不够的时候,用Deep Neuron Network其实train出的结果比其他好一点 而且神奇的是,Modularization在DeepLearning的过程中会自动从训练数据中学得,Deep的过程中会把一个复杂的问题分成若干个Simple Function,每一个各司其职,就像是写代码的时候会写一个函数,然后再需要用的时候,call一下函数名...
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...
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...
作者首先建立了一个完善的测试数据集，叫做Broden（Broadly and Densely Labeled Dataset），每张图片都在...
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
数据简化DataSimp导读:麻省理工学院(MIT)出版社2016年12月出版《深度学习》(DEEP LEARNING),是人工智能领域圣经,长期位居亚马逊人工智能类图书榜首,一经出版就风靡全球。该书由深度学习领域三位前沿、权威的专家伊恩·古德费洛(Ian Goodfellow),约书亚·本吉欧(Yoshua Bengio)和亚伦·库维尔(Aaron Courville)合著,介绍...
1. 图像 这个是Deep Learning的经典强势应用领域了，似乎不需要太多介绍。相关的完整产品应用已经相当之多...
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...