神经网络是一门重要的机器学习技术。它是目前最为火热的研究方向--深度学习的基础。学习神经网络不仅可以让你掌握一门强大的机器学习方法，同时也可以更好地帮助你理解深度学习技术。　　本文以一种简单的，循序的方式讲解神经网络。适合对神经网络了解不多的同学。本文对阅读没有一定的前提要求，但是懂一些机器学习基础会更好地帮助理解...

转自:　　https://blog.csdn.net/lyl771857509/article/details/78990215 神经网络好了，前面花了不少篇幅来介绍激活函数中那个暗藏玄机的e，下面可以正式介绍神经元的网络形式了。下图是几种比较常见的网络形式：左边蓝色的圆圈叫“输入层”...

参考链接：http://www.cnblogs.com/zhangchaoyang/articles/2591663.html  系统介绍了RBFnetwork https://www.zhihu.com/question/44328472知乎RBF网络和BP网络区别 径向基函数...

人工神经网络概述：人工神经元模型：神经网络的分类：按照连接方式，可以分为：前向神经网络vs.反馈（递归）神经网络；按照学习方式，可以分为：有导师学习神经网络vs.无导师学习神经网络；按照实现功能，可以分为：拟合（回归）神经网络vs.分类神经网络。 数据归一化：将数据映射到[0,1]或[-1,1]区间或其他的区...

在线免费书籍 http://neuralnetworksanddeeplearning.com/chap1.html Chapter11. perceptron感知机it'sadevicethatmakesdecisionsbyweighingupevidence.Justsingleou...

来源：https://blog.csdn.net/normol/article/details/89886067这算是解开自己的疑惑，因为网上说法不一。自己去总结了一下，回过头来看其实别人说的也没错。因为这些概念在时间起源上的顺序不一定就是它们演化后的逻辑关系。。因此为了说明白，将从时间上和逻辑关系上分别说明。（注：自...

学了一段时间神经网络，又看了些讲人脑的书，有两个想法和大家分享，希望有大神能解惑1、和如今的人工神经网络相比。人的神经间的连接更为复杂，不是全连接或者随机的连接一部分。我认为人脑神经元的连接是在进化过程中不断演变来的，那么人工神经网络是否也能像人一样，在训练的过程中不断改变神经元的连接（不仅是权值）来优化...

一、Transition-based的依存解析方法解析过程：首先设计一系列action,其就是有方向带类型的边，接着从左向右依次解析句子中的每一个词，解析词的同时通过选择某一个action开始增量构建依存树,直到句子中的词解析完．优点：解析过程是线性的,operations步骤随句子长度线性增长挑战：在解析的每一步都只...

ProgressiveNNProgressiveNN是第一篇我看到的deepmind做这个问题的。思路就是说我不能忘记第一个任务的网络，同时又能使用第一个任务的网络来做第二个任务。为了不忘记之前的任务，他们的方法简单暴力：对所有的之前任务的网络，保留并且fix，每次有一个新任务就新建一个网络（一列）。而为了能使用过去的...

命名实体识别（NamedEntityRecognition，NER）就是从一段自然语言文本中找出相关实体，并标注出其位置以及类型，如下图。它是NLP领域中一些复杂任务（例如关系抽取，信息检索等）的基础。NER一直是NLP领域中的研究热点，从早期基于词典和规则的方法，到传统机器学习的方法，到近年来基于深度学习的方法，NE...

 LongShortTerm网络——一般就叫做LSTM——是一种RNN特殊的类型，可以学习长期依赖信息。LSTM由Hochreiter&Schmidhuber(1997)提出，并在近期被AlexGraves进行了改良和推广。在很多问题，LSTM都取得相当...

 第一种%%%用神经网络解决异或问题clearclcclosems=4;%设置4个样本a=[00;01;10;11];%设置输入向量y=[0,1,1,0];%设置输出向量n=2;%输入量的个数m=3;%隐层量的个数k=1;%输出层的个数w=rand(n,m);%为输入层到隐层的权值赋初值v=rand(m,k)...

参数说明：假设有n层。J表示代价函数，和上面的E是同样的意思，只不过用不同的字母写而已。  分析：要想知道第l层的第i个结点的残差，必须知道该节点所连接的下一层的各个结点的权值，以及这些结点的残差，幸亏第l+1层已经计算出来了残差，你只要把后面一层的每个结点j的残差乘以该结点与这一层的结点i相连的权...

      用神经网络来降维、之前降维用的方法是主成分分析法PCA，找到数据集中最大方差方向。（附：降维有助于分类、可视化、交流和高维信号的存储）这篇paper提出了一种非线性的PCA 的推广，通过一个小的中间层来重构高维输入向量，训练一个多层神经网...

什么是卷积神经网络 　　卷积神经网络是一种特殊的、简化的深层神经网络模型，它的每个卷积层都是由多个卷积滤波器组成。它最先由lecun在LeNet[40]中提出，网络结构如下图所示。在cnn中，图像的一小部分（局部感受区域）作为层级结构的最低层的输入，信息再依次传输到不同的层，每层通过多个卷积滤波器去获得观测数...