神经网络 激活 降维

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神经网络 激活 降维 相关的博客

PCA等降维算法真的能提升分类任务的性能吗？

       对于深度学习中的图像处理任务来说，很多研究人员都会用到降维处理技术，比如主成分分析（PCA）、稀疏自动编码器（SAE）、随机邻近嵌入（SNE）等，每种降维方法都有各自的侧重点，根据相应的任务需求选择合适的降维算法。在图像处理任务中，使用降维技术
【方向】 6年前 3576

神经网络中embedding层作用——本质就是word2vec，数据降维，同时可以很方便计算同义词（各个word之间的距离），底层实现是2-gram（词频）+神经网络

这涉及到词向量，具体看可以参考这篇文章：Word2vec 之 Skip-Gram 模型，下面只进行简单的描述， 上图的流程是把文章的单词使用词向量来表示。 (1)提取文章所有的单词，把其按其出现的次数降许(这里只取前5000个)，比如单词‘network’出现
桃子红了呐 7年前 2311

神经网络

深度神经网络(DNN) 神经网络是一些被称作感知机的单元的集合，感知机是二元线性分类器。 如上图所示，输入 x1 和 x2 分别和各自的权重 w1 和 w2 相乘、求和，所以函数 f=x1*w1+x2*w2+b（偏置项，可以选择性地添加）。 函数 f 可以是任
jephon 6年前 907

【机器学习】人工神经网络(ANN)浅讲

神经网络是一门重要的机器学习技术。它是目前最为火热的研究方向--深度学习的基础。学习神经网络不仅可以让你掌握一门强大的机器学习方法，同时也可以更好地帮助你理解深度学习技术。 　　本文以一种简单的，循序的方式讲解神经网络。适合对神经网络了解不多的同学。本文对阅
yabmarlboro 7年前 2950

浅谈卷积神经网络及matlab实现

1卷积神经网络的优点 卷积神经网络进行图像分类是深度学习关于图像处理的一个应用，卷积神经网络的优点是能够直接与图像像素进行卷积，从图像像素中提取图像特征，这种处理方式更加接近人类大脑视觉系统的处理方式。另外，卷积神经网络的权值共享属性和pooling层使网络需
技术小甜 7年前 2371

基于numpy的前馈神经网络(feedforward neural network)

***代码部分可以直接通过Jupyter Notebook来查看 这几天在上Andrew Ng教授开的Coursera系列课程Deep Learning，总觉得光是看视频和做作业还不够，还是得自己动手写写代码，亲自实现课程里提到的算法内容，于是便有了这篇博客
廖致君 6年前 3279

深度全解卷积神经网络（附论文）

第一章 引言 一、本文动机 过去几年，计算机视觉研究主要集中在卷积神经网络上（通常简称为 ConvNet 或 CNN），在大量诸如分类和回归任务上已经实现了目前为止最佳的表现。尽管这些方法的历史可以追溯到多年前，但相对而言，对这些方法的理论理解及对结果的解释还
技术小能手 6年前 5066

零基础入门深度学习(四)：循环神经网络

投稿：Intelligent Software Development 团队介绍：团队成员来自一线互联网公司，工作在架构设计与优化、工程方法研究与实践的最前线，曾参与搜索、互联网广告、共有云/私有云等大型产品的设计、开发和技术优化工作。目前主要专注在机器学习
努力酱 7年前 2487

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