神经网络模型

使用AI算法进行手写数字识别

a 夏天 提交于 2019-12-06 16:31:14
人工智能   人工智能(Artificial Intelligence,简称AI)一词最初是在1956年Dartmouth学会上提出的,从那以后,研究者们发展了众多理论和原理,人工智能的概念也随之扩展。由于人工智能的研究是高度技术性和专业的,各分支领域都是深入且各不相通的,因而涉及范围极广 。 人工智能的核心问题包括建构能够跟人类似甚至超越人类的推理、知识、学习、交流、感知、使用工具和操控机械的能力等,当前人工智能已经有了初步成果,甚至在一些影像识别、语言分析、棋类游戏等等单方面的能力达到了超越人类的水平 。   人工智能的分支领域非常多,主要有演绎推理、知识表示、规划、学习、自然语言处理…

神经网络学习

那年仲夏 提交于 2019-12-06 14:24:42
1、输出与输入的关 系(感知基):   这个模型由生活中而来, 是输入表示各种情况, 表示各种情况的影响权重, 得到整体的影响, 是门限(偏移)当影响y>0就做出1决策,否则就做出0决策。 2、为什么要使用( sigmoid neuron):    是一个不连续的函数,可能微小的改变 ,会导致y的翻转性的变化。使用 sigmoid neuron,使y与w和b是连续关系(微小的 ,y也是微小的变化) ,且输出的值在0~1之间,所以选择 3、误差函数 输出与输入的关系最好为如下,看起来很复杂的样子。 误差函数为: 很多时候会使用一个平均误差函数,为什么我还不懂。 梯度下降法就是从导数方向调整w和b

树卷积神经网络Tree-CNN: A Deep Convolutional Neural Network for Lifelong Learning

…衆ロ難τιáo~ 提交于 2019-12-06 09:46:39
树卷积神经网络Tree-CNN: A Deep Convolutional Neural Network for Lifelong Learning 2018-04-17 08:32:39 看_这是一群菜鸟 阅读数 1906 收藏 更多 分类专栏: 论文解读 版权声明:本文为博主原创文章,遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议,转载请附上原文出处链接和本声明。 本文链接: https://blog.csdn.net/qq_24305433/article/details/79856672 一、简介: 学习深度学习的人都知道,深度学习有一个严重的问题——“灾难性遗忘”

神经网络反向传播算法

喜你入骨 提交于 2019-12-06 05:22:46
反向传播算法是求代价函数小时参数θ的一种算法。 以监督学习为例,假设我们有训练样本集 ,那么神经网络算法能够提供一种复杂且非线性的假设模型 ,它具有参数 ,可以以此参数来拟合我们的数据。 为了描述神经网络,我们先从最简单的神经网络讲起,这个神经网络仅由一个“神经元”构成,以下即是这个“神经元”的图示: 这个“神经元”是一个以 及截距 为输入值的运算单元,其输出为 ,其中函数 被称为“激活函数”。在本教程中,我们选用sigmoid函数作为激活函数 可以看出,这个单一“神经元”的输入-输出映射关系其实就是一个逻辑回归(logistic regression)。 虽然本系列教程采用sigmoid函数

BN

自古美人都是妖i 提交于 2019-12-05 23:53:55
参考:https://www.cnblogs.com/eilearn/p/9780696.html 机器学习领域有个很重要的假设: 独立同分布假设,就是假设训练数据和测试数据是满足相同分布的 ,这是通过训练数据获得的模型能够在测试集获得好的效果的一个基本保障。那BatchNorm的作用是什么呢? BatchNorm就是在深度神经网络训练过程中使得每一层神经网络的输入保持相同分布的。   思考一个问题:为什么传统的神经网络在训练开始之前,要对输入的数据做Normalization?原因在于神经网络学习过程 本质上是为了学习数据的分布 ,一旦训练数据与测试数据的分布不同

[转帖]CNN、RNN、DNN的一般解释

血红的双手。 提交于 2019-12-05 16:19:36
CNN、RNN、DNN的一般解释 https://www.jianshu.com/p/bab3bbddb06b?utm_campaign=maleskine&utm_content=note&utm_medium=seo_notes&utm_source=recommendation 0.0952017.10.16 19:10:36字数 3,145阅读 4,648 CNN(卷积神经网络)、RNN(循环神经网络)、DNN(深度神经网络)的内部网络结构有什么区别? 转自知乎 科言君 的回答 神经网络技术起源于上世纪五、六十年代,当时叫感知机(perceptron),拥有输入层、输出层和一个隐含层

神经网络训练技巧

倾然丶 夕夏残阳落幕 提交于 2019-12-05 11:40:55
参数初始化 是否可以将全部参数初始化为0 同一层的任意神经元都是同构的 它们的输入输出都相同,因此前向反向传播的取值完全相同 训练一直是对称的,同一层参数都是相同的 随机初始化参数 初始化参数为取值范围 \((-\dfrac{1}{\sqrt{d}}, \dfrac{1}{\sqrt{d}})\) 的均匀分布,或者是高斯分布 \(d\) 是一个神经元接受的输入维度 偏置可以设为启发式常数,并不会导致参数对称问题 Dropout原理与实现 以一定概率随机地“临时丢弃”一部分神经元 相当于每次迭代都在训练不同结构的神经网络,类似于Bagging方法 轻量级的Bagging集成近似

自组织映射神经网络

佐手、 提交于 2019-12-05 11:26:31
原理 聚类、高维可视化、数据压缩、特征提取 自组织映射神经网络本质上是一个两层的神经网络,包含输入层和输出层(竞争层)输出层中神经元的个数通常是聚类的个数 训练时采用“竞争学习”方式,每个输入在输出层中找到一个和它最匹配的节点,称为激活节点。紧接着用随机梯度下降法更新激活节点的参数,同时,激活节点临近的点也根据他们距离激活节点的远近而适当地更新(更新方式为“墨西哥帽式”)。这种竞争可以通过神经元之间的横向抑制连接(负反馈路径)来实现。 输出层节点是有拓扑关系的(一维线阵、二维平面阵、三维栅格阵),且具有保序映射的特点 学习过程: 初始化 竞争:找到激活节点 合作:更新临界节点参数 适应

cnn知识点汇总

感情迁移 提交于 2019-12-05 07:39:18
关于卷积神经网络的入门基础知识: https://blog.csdn.net/weixin_42451919/article/details/81381294 卷积神经网络的相关公式推导: https://campoo.cc/cnn/ https://www.cnblogs.com/pinard/p/6494810.html 卷积神经网络知识点超级详细总结文章: https://blog.csdn.net/jiaoyangwm/article/details/80011656#5CNN_127 残差网络详细介绍 https://www.cnblogs.com/gczr/p/10127723

一目了然卷积神经网络 - An Intuitive Explanation of Convolutional Neural Networks

冷暖自知 提交于 2019-12-05 07:14:14
前言:简单翻译了一篇介绍卷积网络的文章,以学习了解卷积网络运行机制。 An Intuitive Explanation of Convolutional Neural Networks 原文地址: https://ujjwalkarn.me/2016/08/11/intuitive-explanation-convnets/comment-page-4/?unapproved=31867&moderation-hash=1ac28e426bc9919dc1a295563f9c60ae#comment-31867 一、什么是卷积神经网络、为什么卷积神经网络很重要?   卷积神经网络

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