转自：http://dataunion.org/11692.html 作者：张雨石自今年七月份以来，一直在实验室负责卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork，CNN），期间配置和使用过theano和cuda-convnet、cuda-convnet2。为了增进CNN的理解和使用，特写...

人工神经网络什么是人工神经网络？我们先从他的结构谈起说明：通常一个神经网络由一个inputlayer，多个hiddenlayer和一个outputlayer构成。图中圆圈可以视为一个神经元（又可以称为感知器）设计神经网络的重要工作是设计hiddenlayer，及神经元之间的权重添加少量隐层获得浅层神经网络SNN；隐层很...

层数比较多的神经网络模型在训练时也是会出现一些问题的，其中就包括梯度消失问题（gradientvanishingproblem）和梯度爆炸问题（gradientexplodingproblem）。梯度消失问题和梯度爆炸问题一般随着网络层数的增加会变得越来越明显。例如，对于下图所示的含有3个隐藏层的神经网络，梯度消失问题...

  上篇介绍了计算机的身体构造，但是把那几大块部件拼凑在一起，还不能称之为计算机，还得让它能够思考，今天我们来说说计算机是如何思考的。人类之所以能够思考，是因为我们的身体中有无数的神经元组成的神奇的神经网络系统。当身体接受到信号并把它传递给神经网络系统，神经网络系统会根据个人的认知对其进行处理，并把...

由于新的神经网络架构无时无刻不在涌现，想要记录所有的神经网络是很困难的事情。要把所有这些缩略语指代的网络(DCIGN，IiLSTM，DCGAN等)都弄清，一开始估计还无从下手。下表包含了大部分常用的模型(大部分是神经网络还有一些其他的模型)。虽然这些架构都是新奇独特的，但当我开始把它们的结果画下来的时候，每种架构的底层...

 边界填充（padding）：卷积过程中，越靠近图片中间位置的像素点越容易被卷积计算多次，越靠近边缘的像素点被卷积计算的次数越少，填充就是为了使原来边缘像素点的位置变得相对靠近中部，而我们又不想让填充的数据影响到我们的计算结果，故填充值选择均用0来填充。池化层不需要参数、只是对特征图进行压缩操作，以减少计算量...

在上一篇文章中，我们已经掌握了机器学习的基本套路，对模型、目标函数、优化算法这些概念有了一定程度的理解，而且已经会训练单个的感知器或者线性单元了。在这篇文章中，我们将把这些单独的单元按照一定的规则相互连接在一起形成神经网络，从而奇迹般的获得了强大的学习能力。我们还将介绍这种网络的训练算法：反向传播算法。最后，我们依然用...

原2017年08月18日10:33:06独孤呆博阅读数21041 版权声明：本文为博主原创文章，遵循CC4.0by-sa版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。本文链接：https://blog.csdn.net/dugudaibo/article/details/77366245/本博客主要内容为图书《神...

 链式法则类型一： 类型二： 类型三：     返回目录  逻辑回归的正、反向传播逻辑回归可以看做最简单的神经网络，他只有一个神经元，损失函数选择的是对数损失，他的正向传播过程如下图所示：逻辑回归可以看做最简单的神经网络...

本文参考文献：GehringJ,AuliM,GrangierD,etal.ConvolutionalSequencetoSequenceLearning[J].arXivpreprintarXiv:1705.03122,2017.被引次数：13 DauphinYN,FanA,AuliM,etal.Langua...

版权声明：本文为博主原创文章，遵循CC4.0by-sa版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。本文链接：https://blog.csdn.net/yjl9122/article/details/70198357卷积神经网络（CNN）由输入层、卷积层、激活函数、池化层、全连接层组成，即INPUT（输入层）-CONV（...

可以在 thisgreatarticle 查看循环神经网络(RNN)以及LSTM的介绍。此教程将展示如何在高难度的语言模型中训练循环神经网络。该问题的目标是获得一个能确定语句概率的概率模型。为了做到这一点，通过之前已经给出的词语来预测后面的词语。我们将使用PTB(PennTreeBank)数据集，这...

本篇文章介绍使用TensorFlow的递归神经网络（LSTM）进行序列预测。作者在网上找到的使用LSTM模型的案例都是解决自然语言处理的问题，而没有一个是来预测连续值的。所以呢，这里是基于历史观察数据进行实数序列的预测。传统的神经网络模型并不能解决这种问题，进而开发出递归神经网络模型，递归神经网络模型可以存储历史数据来...

/目录前言第一周（深度学习引言）第二周（神经网络的编程基础）第三周（浅层神经网络）第四周（深层神经网络）  目标：掌握神经网络的基本概念，学习如何建立神经网络（包含一个深度神经网络），以及如何在数据上面训练他们，最后将用一个深度神经网络进行辨认猫。（1）了解深度学习的概念（2）了解神经网络的结构，使...

/目录第一周（深度学习的实践层面）第二周（优化算法）第三周（超参数调试、Batch正则化和程序框架） 目标：如何有效运作神经网络，内容涉及超参数调优，如何构建数据，以及如何确保优化算法快速运行，从而使学习算法在合理时间内完成自我学习。如何选取一个神经网络的训练集、验证集和测试集呢？如果数据量比较少，例如只有1...