加权网络 权

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加权网络 权 相关的博客

用于部分迁移学习的加权对抗网络 | CVPR 2018论文解读

背景 我们目前接触过的绝大部分迁移学习问题情景都是：源域和目标域的特征空间与类别空间一致，只是数据的分布不一致，如何进行迁移。也就是说，源域和目标域要是几类，都是几类。 但是这种情况显然具有很大的限制性：在真实应用中，我们往往不知道目标域的类别，更无法获知它是
技术小能手 6年前 2528

BP人工神经网络的介绍与实现

神经网络概念与适合领域 神经网络最早的研究是 40 年代心理学家 Mcculloch 和数学家 Pitts 合作提出的 ，他们提出的MP模型拉开了神经网络研究的序幕。 神经网络的发展大致经过 3 个阶段：1947～1969 年为初期，在这期间科学家们提出了许多
橘子红了呐 7年前 1271

简单形象又有趣地讲解神经网络是什么

神经元 先来认识下真正的神经元。 图 1: 典型神经元的结构（来自维基百科 “树突” 词条） 神经元大致可以分为树突、突触、细胞体和轴突。树突为神经元的输入通道，其功能是将其他神经元的动作电位传递至细胞体。其他神经元的动作电位借由位于树突分支上的多个突触传递至
玄学酱 7年前 1821

Matlab与神经网络入门

第一节、神经网络基本原理  1. 人工神经元( Artificial Neuron )模型         人工神经元是神经网络的基本元素，其原理可以用下图表示： 图1. 人工神经元模型          图中x1~xn是从其他神经元传来的输入信号，wij表示
哈沙给 8年前 1869

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

【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

《自顶向下网络设计（第3版）》——2.3 网络性能

本节书摘来异步社区《自顶向下网络设计（第3版）》一书中的第2章，第2.3节，作者：【美】Priscilla Oppenheimer，更多章节内容可以访问云栖社区“异步社区”公众号查看 2.3 网络性能 自顶向下网络设计（第3版） 在分析网络设计技术要求时，你
异步社区 7年前 2015

被错误理解的人工神经网络（一）！

神经网络是机器学习算法中最流行且最强大的算法。在定量金融中，神经网络通常用于时间序列预测、构建专有指标、算法交易、证券分类和信用风险建模，它也被用来构建随机过程模型和价格衍生工具。尽管它很有用，但神经网络往往因为它们的性能是“不可靠的”而声誉不佳。在我看来，
【方向】 6年前 3683

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