2006年，Geoffrey Hinton发表了一篇论文，他编写的多层神经网络对手写数字的识别率达到了98%。 从此揭开了Deep Learning 的大热狂潮。十多年后的今天，deep learning 已经深入我们的生活，应用到了很多高科技产品中。例如搜索结果排序、智能语音识别、Youtube视 ...
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2017-05-25 15:49:01
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线性回归、对数几率回归模型，本质上是单个神经元。计算输入特征加权和。偏置视为每个样本输入特征为1权重，计算特征线性组合。激活(传递)函数 计算输出。线性回归，恒等式(值不变)。对数几率回归，sigmoid。输入->权重->求和->传递->输出。softmax分类含C个神经元，每个神经元对应一个输出类 ...
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2017-05-21 13:54:52
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前言 神经网络是一种很特别的解决问题的方法。本书将用最简单易懂的方式与读者一起从最简单开始，一步一步深入了解神经网络的基础算法。本书将尽量避开让人望而生畏的名词和数学概念，通过构造可以运行的Java程序来实践相关算法。 关注微信号“javaresearcher"来获取本书的更多信息。 上一章我们讨论 ...
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2017-04-21 23:45:41
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Principles of training multi-layer neural network using backpropagation The project describes teaching process of multi-layer neural network employing ...
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2017-04-13 15:07:30
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转载：http://blog.csdn.net/zouxy09/article/details/8775518 目录： 一、概述 二、背景 三、人脑视觉机理 四、关于特征 4.1、特征表示的粒度 4.2、初级（浅层）特征表示 4.3、结构性特征表示 4.4、需要有多少个特征？ 五、Deep Lear ...
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2017-03-28 17:05:39
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从广义上说深度学习的网络结构也是多层神经网络的一种。 传统意义上的多层神经网络是只有输入层、隐藏层、输出层。其中隐藏层的层数根据需要而定，没有明确的理论推导来说明到底多少层合适。 而深度学习中最著名的卷积神经网络CNN，在原来多层神经网络的基础上，加入了特征学习部分，这部分是模仿人脑对信号处理上的分 ...
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2017-03-17 15:58:40
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卷积神经网络是第一个被成功训练的多层神经网络结构，具有较强的容错、自学习及并行处理能力。 一、基本原理 1.CNN算法思想 卷积神经网络可以看作为前馈网络的特例，主要在网络结构上对前馈网络进行简化和改进，从理论上讲，反向传播算法可以用于训练卷积神经网络。卷积神经网络被广泛用于语音识别和图像分类等问题 ...
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2016-12-19 22:01:16
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Logistic回归、传统多层神经网络1.1 线性回归、线性神经网络、Logistic/Softmax回归线性回归是用于数据拟合的常规手段，其任务是优化目标函数：h(θ)=θ...
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2016-12-12 20:22:33
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一、 背景与目的 背景：配置好了theano，弄了gpu， 要学dnn方法。 目的：本篇学习keras基本用法， 学习怎么用keras写mlp，学keras搞文本的基本要点。 二、 准备 工具包： theano、numpy、keras等工具包 数据集： 如果下不来， 可以用迅雷下，弄到~/.kera ...
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2016-09-17 01:53:59
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CNN是一种多层神经网络，基于人工神经网络，在人工神经网络前，用滤波器进行特征抽取，使用卷积核作为特征抽取器，自动训练特征抽取器（即卷积核，即阈值参数）。
图像可以直接作为网络的输入，避免了传统识别算...
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2016-09-09 01:01:09
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