神经元模型 常用的激活函数（激励函数）： 神经网络（NN）复杂度：多用神经网络层数和神经网络参数个数来表示 层数 = 隐藏层层数+1个输出层 参数个数 = 总W（权重） + 总B（偏置） 比如 损失函数（loss）：预测值y 和已知答案y_ 的差距 神经网络优化目标：使损失函数loss 达到最小 常 ...
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2018-05-12 23:07:38
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神经元模型 可以将神经元看作一个计算单元，它从输入神经接受一定的信息，做一些计算，然后将结果通过轴突传送到其它节点或大脑中的其它神经元。 将神经元模拟为一个逻辑单元，如下： 在上图中，输入单元为x1 x2 x3，有时也可以加上额外的x0作为偏置单位，x0的值为1，是否添加偏置单位取决于其是否对例子有 ...
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2018-03-13 16:29:18
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课程二：深度学习入门 讲师：David （数据分析工程师） 这门课主要介绍了很多神经网络的基本原理，非常非常基础的了解。 零、思维导图预览： 一、深度神经网络 1.神经元工作原理 ——这是生物上的神经元，然后从中抽象出来，做成 M-P神经元模式 2.神经网络简介 ——1943 M-P神经元模型 —— ...
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2018-02-06 20:12:40
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基本概念： Neural Networks：神经网络，由具有适应性的简单单元组成的广泛并行互联的网络，能够模拟生物神经系统对真实物体之间做出的交互反应 Neuron：神经元，神经网络的组成单元，收到的输入超过阀值时，会被激活，并传递信息到下一级神经元。 M-P神经元模型：每个神经元接收到来自n个其他 ...
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2017-12-07 21:19:15
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数据挖掘 第二章 神经网络基础 §2.1 生物神经元模型 §2.2 人工神经元模型 §2.3 网络拓扑结构类型 §2.4 人工神经网络模型 §2.5 神经网络的学习 §2.1 生物神经元模型 神经元是脑组织的基本单元，是神经系统结构与功能的单元。据统计大脑大约包含1.4*1011个神经元，每个神经元 ...
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2017-06-11 11:26:57
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前言 多层网络的训练需要一种强大的学习算法，其中BP（errorBackPropagation）算法就是成功的代表，它是迄今最成功的神经网络学习算法。 今天就来探讨下BP算法的原理以及公式推导吧。 神经网络 先来简单介绍一下神经网络，引入基本的计算公式，方便后面推导使用 图1 神经网络神经元模型 图 ...
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2017-02-18 18:47:52
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一.神经网络基本原理 神经元模型 神经元模型 图中x1~xn是从其他神经元传来的输入信号，wij表示表示从神经元j到神经元i的连接权值，θ表示一个阈值 ( threshold )，或称为偏置( bias )。则神经元i的输出与输入的关系表示为： 图中 yi表示神经元i的输出，函数f称为激活函数 ( ...
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2016-12-17 20:04:51
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一、人工神经元模型 1、突触权值（连接权） 每一个突触都由其权值作为特征表征，各个神经元之间的连接强度由突触权值来表示。与神经元相连的突触上，连接的输入信号通过权值的加权进入神经元的求和单元。 2、求和单元 求和单元用于求取各输入信号的突触加权和，这个操作构成一个线性组合器。 3、激活函数 激活函数... ...
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2016-12-11 21:09:45
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读书笔记 周志华老师的《机器学习》 因为边看边记，所以写在随笔里，如果涉及版权问题，请您联系我立马删除，lvxia@mail.ustc.edu.cn 5.1 神经元模型 “神经网络是由具有适应性的简单单元组成的广泛并行互连的网络，它的组织能够模拟生物神经系统对真实世界物体所作出的交互反应。” 神经元 ...
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2016-07-21 23:49:06
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1 神经网络基本原理 图1. 人工神经元模型 X = [ x0 , x1 , x2 , ....... , xn ] 2. 常用激活函数 (1) 线性函数 ( Liner Function ) (2) 斜面函数 ( Ramp Function ) (3) 阈值函数 ( Threshold Funct ...
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2016-06-14 17:45:57
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