五、结构设计 5.1 通用近似定理 5.2 网络结构 五、结构设计 神经网络的结构指的是：神经网络有多少个单元、这些单元如何连接。 理想的网络结构必须根据具体任务反复试验，并评估验证集的误差来得到。 大多数神经网络被组织成以层为单位，然后层级之间为链式结构。每一层都是前一层的函数，如：第一层为 、第二层为 、… 链式结构中，主要的结构...

使用卷积神经网络进行图像分类 一、环境配置 二、加载数据集 三、组建网络 四、模型训练&预测 The End 使用卷积神经网络进行图像分类 作者: PaddlePaddle 日期: 2021.05摘要: 本示例教程将会演示如何使用飞桨的卷积神经网络来完成图像分类任务。这是一个较为简单的示例，将会使用一个由三个卷积层组成的网络完成cif...

Chapter 3.神经网络基础组件 Perceptron: The Simplest Neural Network Activation Functions Sigmoid Tanh ReLU Softmax Loss Functions Mean Squared Error Loss Categorical Cross-Entropy Lo...

改进神经网络的学习方式 改进神经网络的学习方式 当高尔夫运动员刚开始接触高尔夫时，他们通常会花费大量的时间来练习基本的挥杆。只有不断矫正自己的挥杆方式，才能学好其它的技能：切球，打左曲球，右曲球。同理，到目前为止我们把精力都放在了理解反向传播算法（backpropagation algorithm）上。这是我们的最基本的“挥杆方式”，它是大多数神经网...

Deeplearning Algorithms tutorial RBF神经网络 RBF的应用领域 RBF优点 RBF缺点 Deeplearning Algorithms tutorial 谷歌的人工智能位于全球前列，在图像识别、语音识别、无人驾驶等技术上都已经落地。而百度实质意义上扛起了国内的人工智能的大旗，覆盖无人驾驶、智能助手、图像识别...

二、历史 2.1 历史简介 2.2 目前状况 2.2.1 训练集大小 2.2.2 计算资源 2.2.3 算法优化 二、历史 2.1 历史简介 深度学习分为三个时期： 1940s-1960s ：这时它被称作控制论cybernetics 。 1980s-1990s ：这时它被称作连接机制connectionism 。 2006-- ...

五、 历史和现状 5.1 历史 5.2 神经科学基础 五、 历史和现状 5.1 历史 卷积神经网络是第一个解决重要商业应用的神经网络。 卷积神经网络是用反向传播训练的第一个有效的深度神经网络之一。 卷积神经网络提供了一种方法来特化神经网络，从而处理具有网格结构拓扑的数据。 这种方法在二维图像上是最成功的。 为了处理一维序列数据...

神经网络与深度学习 译者的话： 神经网络与深度学习 神经网络和深度学习是一本免费的在线书。本书会教会你： 神经网络，一种美妙的受生物学启发的编程范式，可以让计算机从观测数据中进行学习 深度学习，一个强有力的用于神经网络学习的众多技术的集合神经网络和深度学习目前给出了在图像识别、语音识别和自然语言处理领域中很多问题的最好解决方案。本书将会教你在神...

5.1 神经元模型 5.1 神经元模型 神经网络中最基本的单元是神经元模型（neuron）。在生物神经网络的原始机制中，每个神经元通常都有多个树突（dendrite），一个轴突（axon）和一个细胞体（cell body），树突短而多分支，轴突长而只有一个；在功能上，树突用于传入其它神经元传递的神经冲动，而轴突用于将神经冲动传出到其它神经元，当树...