反向传播神经网络最简入门

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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

零基础入门深度学习(3) - 神经网络和反向传播算法

   神经元   神经元和感知器本质上是一样的，只不过我们说感知器的时候，它的激活函数是阶跃函数；而当我们说神经元时，激活函数往往选择为sigmoid函数或tanh函数。如下图所示：       sigmoid函数的定义如下：     将其带入前面的式子，得
lhyxcxy 7年前 5030

简单入门——深度学习笔记（Part I）

更多深度文章，请关注：https://yq.aliyun.com/cloud 作者介绍：Deepak Shah Deepak Shah毕业于德克萨斯奥斯汀分校，徒步旅行爱好者，目前是深度学习\数据科学实习生，研究领域专注于深度学习、编程、金融等方面。 个人主页
【方向】 7年前 6987

简单入门——深度学习笔记（Part II）

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【方向】 7年前 5316

简单入门——深度学习笔记（Part II）

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uncle_ll 7年前 1504

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

一小时神经网络从入门到精通(放弃)

前言 本文主要是学习BP神经网络的一个总结，其本身也是机器学习中比较基础、适合入门的模型。 目前本人对于机器学习也还只是入门状态，对于很多名词仍然是一知半解(感觉机器学习中的很多术语本身也是模棱两可的)，对于很多公式也是不求甚解，因此这篇文章是尝试用自己的语言
SpiritYa 6年前 7117

【深度学习之美】损失函数减肥用，神经网络调权重（入门系列之六）

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【方向】 7年前 28950

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