介绍深度学习就必须要介绍神经网络,因为深度学习是基于神经网络算法的,其实最开始只有神经网络算法,上文也提到2006年Geoffrey Hinton老爷子提出了Deep Learning,核心还是人工神经网络算法,换了一个新的叫法,最基本的算法没有变。学过生物的都知道神经网络是什么?下图是生物神经网络及神经元的基本组成部分。 人类的大脑可以...
二者的相同在于深度学习采用了神经网络相似的分层结构,系统由包括输入层、隐层(多层)、输出层组成的多层网络,只有相邻层节点之间有连接,同一层以及跨层节点之间相互无连接,每一层可以看作是一个逻辑回归模型;这种分层结构,是比较接近人类大脑的结构的。 为了克...
如果说深度学习是模拟人脑的学习过程，那么神经网络就是实现这一过程的“硬件基础”。神经网络由大量的神经元相互连接而成，每个神经元都负责接收、处理和传递信息。不同类型的神经网络有着不同的结构和功能，比如卷积神经网络（CNN）擅长处理图像数据，循环神经网络（RNN）则擅长处理序列数据。卷积神经网络（CNN）是深度...
神经网络与深度学习: (一)感知机和多层网络 (二)误差逆传播算法 (三)神经网络的优化技巧 (四)深度学习的基本概念 (五)常见的深度网络结构 (零)前置知识 0 基本概念 0.1 点到直线的距离 若空间中直线方程为\(Ax+By+C=0\),点P的坐标为\((x_0,y_0)\)。
深度学习训练过程有以下两步。 4.1、先使用自下上升非监督学习(就是从底层开始,一层一层的往顶层训练) 采用无标定数据(有标定数据也可)分层训练各层参数,这一步可以看作是一个无监督训练过程,是和传统神经网络区别最大的部分(这个过程可以看作是feature learning过程)。具体的,先用无标定数据训练第一层,训练时...
深度学习与神经网络的区别有: 1、定义不同; 2、发展历程不同; 3、应用范围不同; 4、结构复杂度不同; 5、关系与依赖性; 6、学习策略不同。其中,定义不同指的是二者的基本概念不同,深度学习是神经网络技术的一个分支,而神经网络是深度学习技术的基础。
《神经网络与深度学习》是一本介绍神经网络和深度学习算法基本原理及相关实例的书籍,它不是教科书,作者已尽量把公式减少到极少,以适应绝大部分人的阅读基础和知识储备。《神经网络与深度学习》涵盖了神经网络… 管理 简介 讨论 精华 等待回答 深度学习中的正则化技术--L1&L2-norm,Dropout,Max-norm ...
本书涵盖了经典和现代的深度学习模型。章节分为三类:第1部分为神经网络的基础。许多传统的机器学习模型可以理解为神经网络的特殊情况。前两章的重点是理解传统机器学习和神经网络之间的关系。支持向量机、线性/逻辑回归、奇异值分解、矩阵分解和推荐系统都是神经网络的特例。本书将这些方法与特征工程方法如word2vec一起...
BP神经网络是一个经典、有效的算法,即使时至今日,在传统的"小数据"领域仍有卓越的拟合效果。而BP神经网络的更大贡献是,它开启了后来的CNN\RNN等深度学习模型的大门。本文简单快速讲解BP神经网络与深度学习CNN的关系。 一、BP神经网络网络是什么 BP神经网络模仿人的大脑,将输入层层前馈并激活,从而得到最终的输出,BP...