“天赋论学说认为，人类思维是与生俱来的思想或知识。在这种理念中，最著名的是柏拉图的形式理论，以及后来的笛卡尔的《沉思录》。目前，这一观点正在获取神经科学方面的证据，以证实我们确实生来就对我们的世界有先天的认识”。 Figure 1: An elder Plato walks alongside Ar ...
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2020-01-13 13:12:10
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摘要：本文主要介绍了神经网络的基本概念以及误差反向传播算法的推导。 1、关于神经网络的几个重要概念 神经元模型：类似于神经元细胞结构的模型。如下图： 解释：每一个神经元都是相对独立的，将输入的若干个数据经过加权处理之后求和，作为一个总体输入（在上图中就是线性模型），然后将该总体输入作为变量送给激活函 ...
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2019-11-12 20:07:46
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前向传播 反向传播 激活函数 1、阶跃函数： 2、Sigmoid函数：曲线 神经网络实现 最基本的成分是神经元模型，神经元之间相互连接，类似生物神经网络的轴突和树突，设置一个激活函数决定信号是否传导下去，神经网络和分多层，输入层和输出层，通过更新权重得到最优模型，初始权重可由符合正态分布的随机数构成 ...
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2019-06-06 21:13:21
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v‘ =0.04v^2 + 5v + 140 - u + I u' =a(bv - u) if v > 30 mV; thenv=cu=u + d: 现在网络上和各大论坛所有的大部分都是多神经元模型，有关于单个神经元模型的代码很少，这不利于我们对于其特性的探索。 因此，我将附上Izhikevich的 ...
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2019-03-29 23:45:56
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1.人工神经元模型 神经元信息处理过程的简化概况： 1.每个神经元都是一个多输入单输出的信息处理单元 2.神经元输入分为兴奋性输入和抑制性输入两种类型(即有正负) 3.神经元具有空间整合性和阈值特性 4.神经元输入与输出间有固定的时滞，主要取决于突触延搁 5.忽略时间整合作用和不应期 6.神经元本身 ...
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2019-01-21 00:31:41
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神经网络基础与人工神经网络 神经网络方面的研究很早就已出现，今天“神经网络”已是一个相当大的、多学科交叉的学科领域。神经网络中最基本的成分是神经元模型。 上图中每个圆圈都是一个神经元，每条线表示神经元之间的连接。我们可以看到，上面的神经元被分成了多层，层与层之间的神经元有连接，而层内之间的神经元没有 ...
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2019-01-16 20:40:06
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从感知机到神经网络 感知机 感知器在20世纪五、六十年代由科学技术Frank Rosenblatt发明，其受到Warren McCulloch和Walter Pitts早期的工作的影响。今天，使用其他人工神经元模型更为普遍———在这本书中，以及更多现代的神经网络工作中，主要使用的是一种叫做S型神经元... ...
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2018-10-26 22:16:25
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感知机 感知机是一类人造神经元，在许多神经网络中，主要的神经元模型是sigmoid神经元。我们将很快的了解什么是sigmoid神经元，但是想要知道为什么sigmoid要这么定义，就需要我们花点时间去了解感知机。 感知机如何工作？一个感知机通过一些二进制的输入x1,x2,...，然后产生一个二进制的输 ...
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2018-10-13 10:26:26
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损失函数 神经元模型：用数学公式表示为：，f为激活函数。 神经网络：是以神经元为基本单元构成的。 激活函数：引入非线性激活因素，提高模型的表达力。 常用的激活函数有relu、sigmoid、tanh等。 ① 激活函数relu: 在Tensorflow中，用tf.nn.relu()表示 relu()数 ...
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2018-07-22 20:47:48
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一、神经网络基础 1. 神经元模型 神经网络中最基本的单元是神经元模型（neuron）。 细胞体分为两部分，前一部分计算总输入值（即输入信号的加权和，或者说累积电平），后一部分先计算总输入值与该神经元阈值的差值，然后通过激活函数（activation function）的处理，产生输出从轴突传送给其 ...
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2018-07-21 21:28:37
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