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【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

黑箱方法-神经网络①

人工神经网络 人工神经网络的概念 人工神经网络（Artificial Neural Networks，ANN）是对一组输入信号和一组输出信号之间的关系进行建模，使用的模型来源于人类大脑对来自感觉输入的刺激是如何反应的理解。通过调整内部大量节点（神经元）之间相
夜神moon 7年前 851

深度神经网络基本问题的原理详细分析和推导

目录神经网络算法的直观了解 21 表征假设和激活函数 1 神经网络过程描述 2 神经网络相关的几个问题 22 结构设计Architecture Design 23 代价函数Cost Function和优化目标Optimization objective 24
技术小能手 6年前 2501

神经网络与推荐系统初步简介

作者：一人 1.深度神经网络对于任何领域都是适用的 深度神经网络（Deep Neural Networks, DNN）在过去的数年已经在图像分类、语音识别、自然语言处理中取得了突破性的进展。在实践中的应用已经证明了它可以作为对于一种十分有效的技术手段应用在大
season雅宁 7年前 1445

机器学习研究人员需要了解的8个神经网络架构（下）

上文讲述了机器学习的功能和神经网络的概念，以及简要介绍了感知器和卷积神经网络，接下来继续介绍另外6种神经网络架构。 3.递归神经网络 为了理解RNN，我们需要对序列建模进行简要概述。将机器学习应用于序列时，我们通常希望将输入序列转换为位于不同域中的输出序列;
【方向】 6年前 1517

从AlexNet到MobileNet，带你入门深度神经网络

哈尔滨工业大学的沈俊楠分享了典型模式-深度神经网络入门。本文详细介绍了关于深度神经网络的发展历程，并详细介绍了各个阶段模型的结构及特点。直播回顾请点击以下是精彩视频内容整理：问题引出 学习知识从问题引出入手是一个很好的方法，所以本文将可以围绕下面三个问题来展
wanwlxmmd 6年前 4053

一分钟发现一个引力透镜，天文学家使用神经网络探索宇宙

人类做了许多努力去探索宇宙。 现在又有了新的探索工具。天文学家Carlo Enrico Petrillo Petrillo训练了一个AI程序来替他查看星系。 当一个巨大的物体（一个星系或一个黑洞）在遥远的光源和地球上的一个观测者之间来回转动时，它会使周围的空间
技术小能手 7年前 2097

开发者自述：我是怎样理解支持向量机（SVM）与神经网络的

SVM与神经网络 支持向量机并不是神经网络，这两个完全是两条不一样的路吧。不过详细来说，线性SVM的计算部分就像一个单层的神经网络一样，而非线性SVM就完全和神经网络不一样了（是的没错，现实生活中大多问题是非线性的），详情可以参考知乎答案。 这两个冤家一直不
玄学酱 7年前 2626

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