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...
课程一共四周,但是量不大,有上过之前机器学习的三天打渔地一周差不多就能完成了。 所谓神经网络只是将回归分析以另一种角度来描述而已,然后做很多很多次。将每个回归的结果看成是一个神经元,然后连起来。下图…
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...
2006年Reducing the Dimensionality of Data with Neural Networks发表,让深度学习重新回到视野。此后神经网络在ImageNet比赛上取得最高准确率。深度学习在语音识别,自然语言处理等领域也掀起了变革。在工业界,有微软的语音识别系统和谷歌的谷歌大脑。What is Deep Learning深度学习的定义应该没有统一的说法。一个说法是:...
最近在看 Michael Nielsen的Neural Networks and Deep Learning,这本书是以网页的形式放在网上,非常合适入门,附上传送地址:http:///chap1.html#learning_with_gradient_descent 国内哈工大社会计算与信息检索研究中心将这本书翻译成中文版放在网络上,地址为:https://hit-scir./neural-networks-and-deep-learning-zh...
新主题 《TensorFlow从1到2》 将探索近5年来取得巨大成功的深度神经网络(Deep Neural Networks),它已成为机器学习中一个独立的子领域——深度学习(Deep Learning)。本篇解释“深度”的含义,并引出在纵向扩展神经网络时所遇到的一个障碍——消失的梯度问题(Vanishing Gr 用户1332428 2018/03/08 9210 神经网络编程 ...
1.4 为什么深度学习会兴起? data(big data) computer(CPU、GPU) algorithms 好的算法的提升和计算机性能的改进都是为了计算速度的提升,使得程序可以在可接受的时间内完成。而大数据更大的作用在于得到结果的准确性的提升。 activation function激活函数 sigmoid函数:有部分区域梯度趋于0,参数变化会很慢,机器学习会很慢 ...
《Neural Networks and Deep Learning》(1) 感知机 感知器在 20 世纪五、六⼗年代由科学家Frank Rosenblatt 发明,其受到Warren McCulloch 和Walter Pitts 早期 的⼯作的影响。 “感知机”属于人工神经元 今天,使用其它人工神经元模型更为普遍 在这本书中,以及更多现代的神 经⽹络⼯作中,主要使⽤的是...
《神经网络与深度学习》 NeuralNetworksandDeepLearning https://nndl.github.io/ 邱锡鹏 xpqiu@ 2020 年3 月7 日 序 很高兴为邱锡鹏教授的《神经网络与深度学习》一书写个序. 近年来由于阿尔法围棋战胜人类顶级高手新闻的轰动效应,让人工智能一 下子进入了寻常百姓家,成为家喻户晓的热词. 阿尔法围棋之所以能取得...
神经网络和深度学习neural networks and deep-learning-zh null 目錄 1. Introduction 2. 第一章 使用神经网络识别手写数字 3. 第二章 反向传播算法如何工作的? 4. 第三章 改进神经网络的学习方式 5. 第五章 深度神经网络为何很难训练 6. 第六章 深度学习 null null 神经网络与深度学习 神经网络和深度学习...