深度神经网络(Deep Neural Networks, DNN)的发展始于上世纪80年代,但直到2006年左右,随着计算能力的显著提升和大数据集的出现,深度学习才真正开始崛起并在全球范围内引发一场人工智能的革命。DNN是一种基于多层感知机(Multilayer Perceptron, MLP)的复杂模型,其核心思想是在输入层和输出层之间堆叠多个隐藏层,每一层执行...
深度神经网络(Deep Neural Networks, 以下简称DNN)是深度学习的基础,而要理解DNN,首先我们要理解DNN模型,下面我们就对DNN的模型与前向传播算法做一个总结。 1从感知机到神经网络 感知机的模型,它是一个有若干输入和一个输出的模型,如下图: 输出和输入之间学习到一个线性关系,得到中间输出结果: 接着是一个神经元...
深度神经网络(Deep Neural Networks, 简称DNN)是近年来机器学习领域中的研究热点,产生了广泛的应用。DNN具有深层结构、数千万参数需要学习,导致训练非常耗时。GPU有强大的计算能力,适合于加速深度神经网络训练。DNN的单机多GPU数据并行框架是腾讯深度学习平台的一部分,腾讯深度学习平台技术团队实现了数据并行技术加速DNN训练...
而卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CNN)、循环神经网络(Recurrent Neural Network, RNN)、深度神经网络(Deep Neural Network, DNN)和脉冲神经网络(Spiking Neural Network, SNN)是目前最为流行和有效的神经网络架构。这些不同类型的神经网络在结构和算法上都有明显的差异,各自适用于不同的应用场景。因此,深...
深度神经网络(Deep Neural Networks, 以下简称DNN)是深度学习的基础,而要理解DNN,首先我们要理解DNN模型,下面我们就对DNN的模型与前向传播算法做一个总结。 回到目录 1. 从感知机到神经网络 在感知机原理小结中,我们介绍过感知机的模型,它是一个有若干输入和一个输出的模型,如下图: ...
深度神经网络(Deep Neural Networks, 以下简称DNN)是深度学习的基础,而要理解DNN,首先我们要理解DNN模型,下面我们就对DNN的模型与前向传播算法做一个总结。 1. 从感知机到神经网络 在感知机原理小结中,我们介绍过感知机的模型,它是一个有若干输入和一个输出的模型,如下图: ...
这篇论文 Deep Neural Networks for YouTube Recommendations 是google的YouTube团队在推荐系统上DNN方面的尝试,发表在16年9月的RecSys会议。虽然去年读过,一方面因为这篇paper的来源于youtube团队的工业实践,G家的东西,非常值得好好研究下;另一方面,目前正在公司推进的项目对该论文有参考(both method and insight),也...
自动驾驶系统依赖于人工智能深度神经网络(deep neural networks, DNN)算法来执行感知、决策和控制等复杂任务。 近年来,针对于自动驾的深度神经网络算法的精度有了显著提高。然而,汽车在行驶过程中,除了要保证自动驾驶系统的输出和决策是准确的之外,其时机也必须是确定性的,因为即使准确但过晚的输出可能导致汽车撞上障碍...
DNN(Deep Neural Nework):深层神经网络Python实践 完整代码:可参见我的github项目:https://github.com/RaySunWHUT/NeuralNetwork/blob/master/NerualNetwork/neural_network/week4/L_NN.py 欢迎star、fork。 此处,将结合吴恩达老师在Coursera上的Deep Learning and Neural Nework课程以及MIT的IntroduceToDeeplearning的课程...
深度神经网络(Deep Neural Networks,简称DNN)是深度学习的基础,想要学好深度学习,首先我们要理解DNN模型。 DNN的基本结构 神经网络是基于感知机的扩展,而DNN可以理解为有很多隐藏层的神经网络。多层神经网络和深度神经网络DNN其实也基本一样,DNN也叫做多层感知机(MLP)。 DNN按不同层的位置划分,神经网络层可以分为三类...