关键词:
摘录自《机器学习及应用》汪荣贵 机械工业出版社
总结了一些神经网络与深度学习中的一些网络介绍。
1.神经元与感知机
(1)关于激活函数
(2)MLP
2 神经网络常用模型
2.1 前馈神经网络:径向基网络和自编码网络。
径向基函数的自变量是距离。有很多可供选择的径向基函数:高斯径向基函数,反演S径向基函数等。正规化径向基网络的输入层结点数目与样本维数相同,用于接收数据输入
中公的深度学习培训怎么样?有人了解吗?
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13.深度学习-卷积
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14深度学习-卷积(代码片段)
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转载零基础入门深度学习-参考文献
...习”,曾华军等译,机械工业出版社零基础入门深度学习(3)-神经网络和反向传播算法TomM.Mitchell,“机器学习”,曾华军等译,机械工业出版社CS224N/Ling284,NeuralNetworksforNamedEntityRecognitionLeCunetal.Gradient-BasedLearningAppliedtoDocumentRecognition1998零... 查看详情
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ai人工智能机器学习深度学习学习路径及推荐书籍
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深度学习及机器学习框架对比摘要
对比深度学习十大框架:TensorFlow并非最好?TensorFlow与主流深度学习框架对比五大主流深度学习框架对比:MXNET是最好选择主流开源深度学习框架对比分析主流深度学习框架对比深度学习框架的评估与比较几种机器学习框架的对... 查看详情
水很深的深度学习-task01
...源与发展第1阶段:提出MP神经元模型、感知器、ADLINE神经网络,并指出感知器只能解决简单的线性分类任务,无法解决XOR简单分类问题第2阶段:提出Hopfiled神经网络、误差反向传播算法、CNN第3阶段:提出深度... 查看详情
基于深度学习的图像语义分割技术概述之背景与深度网络架构
...,分区使用通用DCNN(DeepConvolutionalNeuralNetwork,深度卷积神经网络)进行细粒度分类;先使用DCNN进行部件定位,之后进行部位对齐;使用多个DCNN对细粒度识别中的相似特征进行判别;使用注意力模型定位区分性强的区域 ... 查看详情
深度学习与cv教程(11)|循环神经网络及视觉应用
本文讲解了循环神经网络RNN的多种形式(1对1、1对多、多对1、多对多),语言模型,图像标注,视觉问答,注意力模型,RNN梯度流等【对应CS231nLecture10】本文讲解了循环神经网络RNN的多种形式(1对1、1对多、多对1、多对多),... 查看详情
14深度学习-卷积
...:是一种实现机器学习的技术,适合处理大数据2.全连接神经网络与卷积神经网络的联系与区别。联系: 全连接神经网络与卷积神经网络都是通过一层 查看详情
逐梦ai深度学习与计算机视觉应用实战课程(bat工程师主讲,无人汽车,机器人,神经网络)
...视觉应用实战课程(BAT工程师主讲,无人汽车,机器人,神经网络)网盘地址:https://pan.baidu.com/s/1G0_WS-uHeSyVvvl_4bQnlA提取码:zv3o备用地址(腾讯微云):https://share.weiyun.com/5iyJI16密码:x2urpe本课程主要讲解深度学习以及计算机视... 查看详情
01机器学习应用及理论分类
机器学习的两大基本问题:回归问题与分类问题。什么是机器学习:根据已知的数据学习出一个数学函数使其能够有更强的预测能力。 学习路线:传统学习-深度学习-强化学习 查看详情
机器学习笔记-cnn-神经网络
...net/kevin_bobolkevin/article/details/50494034深度学习之一---什么是神经网络刚开始学习深度学习,最近把所学的整理了一下,也是对所学的一个总结。深度学习的概念源于人工神经网络的研究。为了更好地理解深度学习,首先要先了解下... 查看详情
14深度学习-卷积(代码片段)
...一种实现机器学习的技术和学习方法。 2. 全连接神经网络与卷积神经网络的联系与区别。解析:卷积神经网络也是通过一层一层的节点组织起来的。和全连接神经网络一样,卷积神经网络中的每一个节 查看详情
什么是深度学习,促进深度学习的策略
...学习中,你将全面了解AI深度学习的相关知识,掌握人工神经网络及卷积神经网络原理、循环神经网络原理、生成式对抗网络原理和深度学习的分布式处理,并应用于企业级项目实战。通过对专业知识的掌握,你会更系统地理解... 查看详情
机器学习(machinelearning)与深度学习(deeplearning)资料汇总
...机器学习历史的文章,介绍很全面,从感知机、神经网络、决策树、SVM、Adaboost到随机森林、DeepLearning.《DeepLearninginNeuralNetworks:AnOverview》介绍:这是瑞士人工智能实验室JurgenSchmidhuber写的最新版本《神经网络与深度学习综... 查看详情