一、简介 1 概述 BP（Back Propagation）神经网络是1986年由Rumelhart和McCelland为首的科研小组提出，参见他们发表在Nature上的论文 Learning representations by back-propagating errors 。 BP神经网络是一 ...
分类：
其他好文 时间：
2021-06-21 20:11:05
阅读次数：
0
师兄博客原文地址 "https://blog.csdn.net/LogHouse/article/details/93222454" ，这篇感觉他还没写完。有时间我补一下 @ "TOC" 对应周志华西瓜书第五章。 一些问题 1、试述常见的激活函数，试述将线性函数用作神经元激活函数的缺陷。 : ①阶跃 ...
分类：
其他好文 时间：
2021-06-11 17:33:23
阅读次数：
0
基本的神经网络的知识（一般化模型、前向计算、反向传播及其本质、激活函数等）小夕已经介绍完毕，本文先讲一下深度前馈网络的BP过程，再基于此来重点讲解在前馈网络中用来初始化model参数的Xavier方法的原理。前向过程很简单，每一层与下一层的连接边(即参数)构成了一个矩阵(即线性映射)，每一层的神经元构成一个激活函数阵列（即非线性映射），信号便从输入层开始反复的重复这两个过程直到输出层，也就是已经在
分类：
其他好文 时间：
2020-12-29 11:49:23
阅读次数：
0
深度学习 深度学习是机器学习的分支，也就是神经网络，为什么称之为”深度“？因为有很多连接在一起的神经层！ 前馈网络 Feedforward Networks 也叫Multilayer Perceptrons（多层感知机），大致的结构如下图所示 其中，每一个节点都可以看做是一个函数，将上一层传过来的输 ...
分类：
Web程序 时间：
2020-06-20 18:55:42
阅读次数：
99
Hornik 等人的工作（http://www.cs.cmu.edu/~bhiksha/courses/deeplearning/Fall.2016/notes/Sonia_Hornik.pdf）证明了一句话，“只有一个隐藏层的多层前馈网络足以逼近任何函数，同时还可以保证很高的精度和令人满意的效果。 ...
分类：
其他好文 时间：
2020-06-08 19:09:55
阅读次数：
63
##########################################2020.0430 一时感想：最有效的模型，可能往往是你最不看好的简单模型，less is more 降低深度学习模型过拟合的方法 1.增加更多数据 2.使用数据增广技术（增加训练数据集，让数据集尽可能的多样化。目前 ...
分类：
其他好文 时间：
2020-04-30 22:54:56
阅读次数：
109
任何曾经试图在 Python 中只利用 NumPy 编写神经网络代码的人都知道那是多么麻烦。编写一个简单的一层前馈网络的代码尚且需要 40 多行代码，当增加层数时，编写代码将会更加困难，执行时间也会更长。TensorFlow 使这一切变得更加简单快捷，从而缩短了想法到部署之间的实现时间。在本教程中， ...
分类：
其他好文 时间：
2019-10-27 17:08:46
阅读次数：
166
摘录自《机器学习及应用》汪荣贵 机械工业出版社 总结了一些神经网络与深度学习中的一些网络介绍。 1.神经元与感知机 （1）关于激活函数 （2）MLP MLP模型的网络结构没有环路或回路，故是一类前馈网络模型。MLP模型中隐含层的层数可为一层也可为多层。对于MLP模型和BP神经网络这样包含多个数据处理 ...
分类：
其他好文 时间：
2019-08-26 23:04:40
阅读次数：
190
神经网络 来源于 "这里" 。 神经网络可以使用 包构建。 现在你对 已经有了初步的了解， 依赖于 定义模型并区分它们。一个 包含了层(layers)，和一个用来返回 的方法 。 以下面这个区分数字图像的网络为例： 上图是一个简单的前馈网络。它接受输入，一个层接一层地通过几层网络，最后给出输出。 典 ...
分类：
其他好文 时间：
2019-06-28 15:04:11
阅读次数：
113
译者： "ETCartman" 之前我们已经学过了许多的前馈网络. 所谓前馈网络, 就是网络中不会保存状态. 然而有时 这并不是我们想要的效果. 在自然语言处理 (NLP, Natural Language Processing) 中, 序列模型是一个核心的概念. 所谓序列模型, 即输入依赖于时间信 ...
分类：
其他好文 时间：
2019-02-10 12:24:22
阅读次数：
195
