bp神经网络数字识别的提出

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Tensorflow系列专题（四）：神经网络篇之前馈神经网络综述

目录： ● 神经网络前言 ● 神经网络 ● 感知机模型 ● 多层神经网络 ● 激活函数 ● Logistic函数 ● Tanh函数 ● ReLu函数 ● 损失函数和输出单元 ● 损失函数的选择 ● 均方误差损失函数 ● 交叉熵损失函数 ● 输出单元的选择 ●
技术小能手 6年前 2075

从零开始教你训练神经网络（附公式&学习资源）

作者从神经网络简单的数学定义开始，沿着损失函数、激活函数和反向传播等方法进一步描述基本的优化算法。在理解这些基础后，本文详细描述了动量法等当前十分流行的学习算法。此外，本系列将在后面介绍 Adam 和遗传算法等其它重要的神经网络训练方法。 I. 简介 本文是作
技术小能手 7年前 2759

神经网络研究项目--以工程师的视角

                                   机器学习研究项目--以机器视觉工程师的视角(MLP篇)   一、机器学习的基本概念和区分；         机器学习的概念已经出现很长时间了，它本身也形成复杂的学科分类。这里基于相关资料学习
禾路 9年前 552

【深度学习之美】神经网络不胜语， M-P模型似可寻（入门系列之三）

系列文章： 一入侯门“深”似海，深度学习深几许（深度学习入门系列之一） 人工“碳”索意犹尽，智能“硅”来未可知（深度学习入门系列之二） “那些在个人设备里，谦谦卑卑地为我们哼着歌曲的数字仆人，总有一天会成为我们的霸主！” ——A.I. winter 在前面的小
玉來愈宏 7年前 1904

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【方向】 7年前 31285

深度|为什么 Deep Learning 最先在语音识别和图像处理领域取得突破？

Deep learning实际上同时推动了很多领域的发展。一个我所知道的例子是自然语言处理NLP中词向量（Word Embedding）方法对传统语言模型的提升[1]；而且我相信，deep learning还会进一步推动更多AI领域的发展。 当然，深度学习D
沉默术士 7年前 3073

哺乳动物大脑神经元也能做深度学习，未来10年神经科学与人工智能将迎突破

神经网络受生物神经网络启发而来，但大脑里的学习过程真如深度学习那样吗？这个问题的答案有望实现更强大的深度学习模型，也有助于进一步了解人类的智能。 12月5日，CIFAR研究员、多伦多大学的Blake A. Richards和同事在期刊eLife发表了论文《尝试
技术小能手 7年前 2106

深度学习CNN发展大事件一览

深度学习（DeepLearning）尤其是卷积神经网络（CNN）作为近几年来模式识别中的研究重点，受到人们越来越多的关注，相关的参考文献也是层出不穷，连续几年都占据了CVPR的半壁江山，但是万变不离其宗，那些在深度学习发展过程中起到至关重要的推动作用的经典文
技术小能手 6年前 4025

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