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标签:神经网络
Self Organizing Maps (SOM): 一种基于神经网络的聚类算法
自组织映射神经网络, 即Self Organizing Maps (SOM), 可以对数据进行无监督学习聚类。它的思想很简单,本质上是一种只有输入层–隐藏层的神经网络。隐藏层中的一个节点代表一个需要聚成的类。…
神经网络的通俗理解
数学之美–上对人工神经网络的通俗解释很形象: 0. 分类神经网络最重要的用途是分类,为了让大家对分类有个直观的认识,咱们先看几个例子: 垃圾邮件识别:现在有一封电子邮件,把出现在里面的所有词汇提取出来,送进一…
神经网络为什么要归一化
神经网络为什么要归一化 1.数值问题。 无容置疑,归一化的确可以避免一些不必要的数值问题。输入变量的数量级未致于会引起数值问题吧,但…
NO.2:自学tensorflow之路------BP神经网络编程
引言 在上一篇博客中,介绍了各种Python的第三方库的安装,本周将要使用Tensorflow完成第一个神经网络,BP神经网络的编写。由于之前已经介绍过了BP神经网络的内部结构,本文将直接介绍Tensorflow编程…
神经网络入门之DNN(一)
神经网络简史 神经网络技术起源于上世纪五、六十年代,当时叫感知机(perceptron),拥有输入层、输出层和一个隐含层。输入的特征向量通过隐含层变换达到输出层,在输出层得到分类结果。但是,Rosenblatt的单层…
深度神经网络(DNN)损失函数和激活函数的选择
在深度神经网络(DNN)反向传播算法(BP)中,我们对DNN的前向反向传播算法的使用做了总结。里面使用的损失函数是均方差,而激活函数是Sigmoid。实际上DNN可以使用的损失函数和激活函数不少。这些损失函数和激…
残差神经网络
之前的章节,我们利用一个仅包含一层隐藏层的简单神经网络就在MNIST识别问题上获得了98%左右的准确率。我们于是本能会想到用更多的隐藏层,构建更复杂的神经网络将会为我们带来更好的结果。 就如同在进行图像模式识别的时候 ,…
神经网络中常用的几种激活函数的理解
1. 什么是激活函数 在神经网络中,我们经常可以看到对于某一个隐藏层的节点,该节点的激活值计算一般分为两步: (1)输入该节点的值为 $ x_1,x_2 $ 时,在进入这个隐藏节点后,会先进行一个线性变换,计算出…
神经网络算法
机器学习算法完整版见fenghaootong-github 神经网络原理 感知机学习算法 神经网络 从感知机到神经网络 多层前馈神经网络 bp算法 感知机学习算法 感知机(perceptron)是二分类的线…
深度神经网络(DNN)模型与前向传播算法
深度神经网络(Deep Neural Networks, 以下简称DNN)是深度学习的基础,而要理解DNN,首先我们要理解DNN模型,下面我们就对DNN的模型与前向传播算法做一个总结。 1. 从感知机到神经网络 …
BP神经网络推导过程详解
BP算法是一种最有效的多层神经网络学习方法,其主要特点是信号前向传递,而误差后向传播,通过不断调节网络权重值,使得网络的最终输出与期望输出尽可能接近,以达到训练的目的。 一、多层…