本节目标：学会使用 CNN 实现对手写数字的识别 上几节重点讲述的 NN ：每个神经元与前后相邻层的每一个神经元都有连接关系，输入是特征，输出为预测的结果 参数个数：∑ （前层× 后层+ 后层） ...
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2018-12-24 02:33:05
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交叉熵损失是分类任务中的常用损失函数，但是是否注意到二分类与多分类情况下的交叉熵形式上的不同呢？ 两种形式 这两个都是交叉熵损失函数，但是看起来长的却有天壤之别。为什么同是交叉熵损失函数，长的却不一样？ 因为这两个交叉熵损失函数对应不同的最后一层的输出：第一个对应的最后一层是softmax，第二个对 ...
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2018-12-24 00:12:53
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Lecture 6 神经网络一 课程内容记录： （上）https://zhuanlan.zhihu.com/p/21462488?refer=intelligentunit （下）https://zhuanlan.zhihu.com/p/21513367?refer=intelligentunit ...
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2018-12-23 11:21:48
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正如我们的人脑一样，在一个层次上和神经元网络中有数百万个神经元，这些神经元通过一种称之为synapses（突触）的结构彼此紧紧相连。它可以通过 Axons（轴突），将电信号从一个层传递到另一个层。这就是我们人类学习事物的方式。 每当我们看到、听到、感觉和思考时，一个突触（电脉冲）从层次结构中的一个神 ...
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2018-12-12 13:51:27
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1.深度神经网络 1.以往神经网络采用单或双隐层结构，虽然参照了生物上的神经元，但是从本质上来说还是数学，以函数嵌套形成。 2.通常使用的激活函数是连续可微(differentiable)的，sigmoid函数或者是右侧的，本质上是减少梯度的降低速度。 3.现在神经网络的层数在逐级增加，几千层的也比 ...
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2018-11-30 20:21:35
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我国人工智能政策不断落地，技术应用商业化进程加快。×××以来我国的信息化水平大幅提升，互联网用户数量跃居世界第一，信息领域核心技术步深刻改变了人们生活的诸多方面，而人工智能技术和应用飞速发展，带来更为持久深刻的思维击与变革。政策层面，×××发布的《新一代人工智能发展规划》提出“到2030年，使中国成为世主要人工智能创新中心”。在我国国家战略规划中，人工智能已超越技术概念，上升为国内产业转升级、国际
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2018-11-30 13:46:00
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从小孔成像到凸透镜成像，原理其实是一样的，就是光的直线传输，从而在视网膜上成像，并通过神经元传递到大脑，进行进一步的图像处理与分析。如上图所示，物理世界是一个巨大的世界，由无数个原子构成，而视网膜是如此的小，如果要1:1呈现在小小的视网膜上是不现实也是根本不可能的，所以人的视网膜精度是有限的，对于远 ...
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2018-11-25 20:05:19
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1. 前言 卷积神经网络是一种特殊的深层的神经网络模型，它的特殊性体现在两个方面， 1. 它的神经元间的连接是非全连接的， 2. 同一层中某些神经元之间的连接的权重是共享的（即相同的）。 它的非全连接和权值共享的网络结构使之更类似于生物 神经网络，降低了网络模型的复杂度（对于很难学习的深层结构来说， ...
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2018-11-23 21:30:54
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首先是不含隐层的神经网络， 输入层是784个神经元 输出层是10个神经元 代码如下 结果如下 接下来是含一个隐层的神经网络，输入层是784个神经元，两个隐层都是100个神经元，输出层是10个神经元，迭代500次，最后准确率在88%左右，汗。。。。准确率反而降低了，慢慢调参吧 ...
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2018-11-15 13:34:14
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单层感知器属于单层前向网络，即除输入层和输出层之外，只拥有一层神经元节点。 特点：输入数据从输入层经过隐藏层向输出层逐层传播，相邻两层的神经元之间相互连接，同一层的神经元之间没有连接。 感知器（perception）是由美国学者F.Rosenblatt提出的。与最早提出的MP模型不同，神经元突触权值 ...
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2018-11-12 17:47:03
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