人工神经网络,简称神经网络,它是一种算法,来源是模拟人的生物神经元工作机制。其实不需要去详细了解生物神经网络的细节原理,大概知道些关键名词即可,对以后神经网络的理解没什么影响。神经网络算法的主要功能是预测、分类、识别。神经网络有:感知器、线性神经网络、BP神经网络、RBF神经网络、Hopfield神经网络、CNN卷积神经...
CNN和RNN几乎占据着深度学习的半壁江山,所以本文将着重讲解CNN+RNN的对比,以及各种组合方式。一、CNN与RNN对比1. CNN卷积神经网络与RNN递归神经网络直观图2. 相同点:传统神经网络的扩展。前向计算产生结果,反向计算模型更新。每层神经网络横向可以多个神经元共存,纵向可以有多层神经网络连接。3. 不同点CNN空间扩展,...
一、卷积神经网络的基本概念受Hubel和Wiesel对猫视觉皮层电生理研究启发,有人提出卷积神经网络(CNN),Yann Lecun 最早将CNN用于手写数字识别并一直保持了其在该问题的霸主地位。近年来卷积神经网络在多个方向持续发力,在语音识别、人脸识别、通用物体识别、运动分析、自然语言处理甚至脑电波分析方面均有突破。卷积神经网络...
BP神经网络是一种按误差反向传播训练的多层前馈网络,其算法称为BP算法,它的基本思想是梯度下降法,利用梯度搜索技术,使网络的实际输出值和期望输出值的误差均方差为最小。bp神经网络具有非常强的非线性映射能力,理论上可以以任意精度逼近期望输出。主要用于模式识别、函数逼近、数据压缩、系统辨识等。bp学习算法误差反向...
人脸相关任务介绍人脸相关任务其实分为两部分: 人脸检测和人脸识别。人脸检测: 人脸检测就是获取图像中所有人脸的位置,并对人脸进行对齐。由于原始图像中的人脸可能存在姿态、位置上的差异,我们需要在获取人脸位置后,检测人脸中的关键点,根据这些关键点将人脸统一校准,以消除姿势不同带来的误差。这方面代表性的算法是...
RBF网络原理RBF网络,即径向基神经网络,也是前馈型网络的一种。它的设计思想和BP网络完全不一样。Cover定理:将复杂的模式分类问题非线性的投射到高维空间将比投射到低维空间更可能是线性可分的。也就是说这个问题在低维空间不一定是线性可分的,但如果把它映射到高纬度的空间去,在那里就可能是线性可分的。这就是...
脉冲神经元模型传统的人工神经元模型主要包含两个功能,一是对前一层神经元传递的信号计算加权和,二是采用一个非线性激活函数输出信号。 前者用于模仿生物神经元之间传递信息的方式,后者用来提高神经网络的非线性计算能力。相比于人工神经元,脉冲神经元则从神经科学的角度出发,对真实的生物神经元进行建模。Hodgkin-Huxley...
神经网络之BP算法 文章目录神经网络之BP算法前言一、BP算法的流程二、搭建神经网络总结彩蛋 前言 BP神经网络是Back Propagation的简写,它是最简单的前馈神经网络之一通常用于初学者对于深度学习的入门。何为深度学习呢?简单来说就是隐藏层超过两层的神经网络。本文将会采用最常用的优化方法以及最细致的过程来复现BP...