单层感知器神经网络

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基础 | 神经网络快速入门：什么是多层感知器和反向传播？

本文对多层感知器和反向传播进行入门级的介绍。作者 Ujjwal Karn 在机器学习领域有三年的从业和研究经验，对深度学习在语音和视觉识别上的应用非常感兴趣。 人工神经网络是一种计算模型，启发自人类大脑处理信息的生物神经网络。人工神经网络在语音识别、计算机视
沉默术士 7年前 2578

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

机器学习之感知器

感知器 在讲神经网络前先说说感知器，感知器是一种二分类的线性分类模型，输出值取-1或1。感知器是最基础的神经网络，理解好感知器对后面的各种神经网络模型是很有帮助的。如下图， 它可以有多个输入(x1,x2,...xn)(x_1,x_2,...x_n)，每个输入
sea-boat 7年前 1007

神经网络入门指南

人工神经网络（ANN）是一种从信息处理角度对人脑神经元网络进行抽象从而建立的某种简单模型，按不同的连接方式组成不同的网络。其在语音识别、计算机视觉和文本处理等方面取得的突破性成果。在下文，我们将深入了解一种名为多层感知器的人工神经网络。 神经元 在神经网络中，
【方向】 7年前 3077

神经网络入门实例

这里有一个灰度图像的集合，每个图像都是一个2x2的像素网格，每个像素在0(白色)和255(黑色)之间有一个强度值。我们的目标是建立一个模型，利用“阶梯”模式识别图像。 在这篇文章，我们只关心是否能够合理地匹配数据的模型。 预处理 对于每个图像，我们将像素用x1
【方向】 7年前 4353

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

关于神经网络，这里有你想要了解的一切！

介绍 随着神经网络的发展，很多过去曾被认为是难以完成的任务现在已经可以完成了例如图像识别、语音识别，在数据集中发现更深的关系等已经变得更加容易了。所以我们应该衷心感谢这一领域的杰出研究人员，他们的发现帮助我们发挥了神经网络的真正力量。 如果你真的有兴趣将机器学
【方向】 6年前 2867

人工神经网络中究竟使用多少隐藏层和神经元

人工神经网络（ANNs）的初学者很可能都会面临一些问题。其中一些问题包括使用隐藏层的数量是多少？每个隐藏层中包含了多少个神经元？使用隐藏的层和神经元的目的是什么？增加隐藏的层数和神经元的数量总是会带来更好的结果吗？ 非常高兴地告诉大家，这些问题都是可以回答的。
【方向】 6年前 3701

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