【说明】 本文翻译自新加坡国立大学何向南博士 et al.发布在《World Wide Web》(2017)上的一篇论文《Neural Collaborative Filtering》。本人英语水平一般+学术知识匮乏…
分类:神经网络
径向基函数(RBF)神经网络
RBF网络能够逼近任意的非线性函数,可以处理系统内的难以解析的规律性,具有良好的泛化能力,并有很快的学习收敛速度,已成功应用于非线性函数逼近、时间序列分析、数据分类、模式识别、信息处理、图像处理、系统建模、控制和故障诊断…
神经网络-激励函数
一、前言 激励函数在神经网络的作用通俗上讲就是讲多个线性输入转换为非线性的关系。不使用激励函数的话,神经网络的每层都只是做线性变换,多层输入叠加后也还是线性变换。因为线性模型的表达能力不够,激励函数可以引入非线性因素。 …
神经网络模型的原理
深度学习最近火的不行,因为在某些领域应用的效果确实很好,深度学习本质上就是机器学习的一个topic,是深度人工神经网络的另一种叫法,因此理解深度学习首先要理解人工神经网络。 1、人工神经网络 人工神经网络又叫神经网络,是…
卷积神经网络中的参数计算
举例1: 比如输入是一个32x32x3的图像,3表示RGB三通道,每个filter/kernel是5x5x3,一个卷积核产生一个feature map,下图中,有6个5x5x3的卷积核,故输出6个feature ma…
深度学习项目——基于卷积神经网络(CNN)的人脸在线识别系统
基于卷积神经网络(CNN)的人脸在线识别系统 本设计研究人脸识别技术,基于卷积神经网络构建了一套人脸在线检测识别系统,系统将由以下几个部分构成: 制作人脸数据集、CNN神经网络模型训练、人脸检测、人脸识别。经过实验,…
神经网络优化算法:梯度下降法、Momentum、RMSprop和Adam
最近回顾神经网络的知识,简单做一些整理,归档一下神经网络优化算法的知识。关于神经网络的优化,吴恩达的深度学习课程讲解得非常通俗易懂,有需要的可以去学习一下,本人只是对课程知识点做一个总结。吴恩达的深度学习课程放在了网易云…
卷积神经网络和图像分类识别
Andrew Kirillov 著 Conmajia 译 2019 年 1 月 15 日 原文发表于 CodeProject(2018 年 10 月 28 日). 中文版有小幅修改,已获作者本人授权. 本文介绍了如何使用…
[Deep Learning] 神经网络基础
目前,深度学习(Deep Learning,简称DL)在算法领域可谓是大红大紫,现在不只是互联网、人工智能,生活中的各大领域都能反映出深度学习引领的巨大变革。要学习深度学习,那么首先要熟悉神经网络(Neural Ne…
循环神经网络(RNN)模型与前向反向传播算法
在前面我们讲到了DNN,以及DNN的特例CNN的模型和前向反向传播算法,这些算法都是前向反馈的,模型的输出和模型本身没有关联关系。今天我们就讨论另一类输出和模型间有反馈的神经网络:循环神经网络(Recurrent…
BP神经网络-- 基本模型
BP 神经网络中的 BP 为 Back Propagation 的简写,最早它是由Rumelhart、McCelland等科学家于 1986…
【深度学习系列】卷积神经网络CNN原理详解(一)——基本原理
上篇文章我们给出了用paddlepaddle来做手写数字识别的示例,并对网络结构进行到了调整,提高了识别的精度。有的同学表示不是很理解原理,为什么传统的机器学习算法,简单的神经网络(如多层感知机)都可以识别手写数字,…