第八、神经网络：表述(Neural Networks: Representation) 8.1 非线性假设 8.2 神经元和大脑 8.3 模型表示1 8.4 模型表示2 8.5 样本和直观理解1 8.6 样本和直观理解II 8.7 多类分类 第4周 ===== 第八、神经网络：表述(Neural N ...
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2018-01-16 23:58:02
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当我们回到家，如果家里有异样，我们能够很快就会发现家中的异样，那是因为这些异常的摆设在我们的大脑中会产生较强的脑电波。 当我们听到某个单词，我们大脑中跟这个单词相关的神经元会异常兴奋，而同这个单词无关的神经元就不会有很大的刺激。 这个就是大脑中的激励函数。 有了激励函数，我们才会对外部的刺激产生非线 ...
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2018-01-12 11:29:42
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Rectifier（neural networks） 在人工神经网络中，rectfier（整流器，校正器）是一个激活函数，它的定义是：参数中为正的部分。 , 其中，x是神经元的输入。这也被称为ramp function（斜坡函数），类似于电气工程中半波整流。 由来： 2000年由Hahnloser ...
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2018-01-07 14:19:24
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心理学研究什么《心理学与生活》 第一章 生活中的心理学 第二章 心理学的研究方法（实验与统计） 第三章 行为的生物学基础（神经元、动作电位、神经递质等等） 第四章 感觉（信号检测，如何感觉声音、色彩、温度等） 第五章 知觉（感觉的下一步、把歌声和唱歌的人视觉信息组合在一起；错觉， "贴吧" ） 第六 ...
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2018-01-02 18:45:19
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先上地址： http://playground.tensorflow.org 我试了一个最复杂的，螺旋形的。开始怎么训练都不行。后来我多加了几个神经元，居然能训练成功了。真是太牛逼了！ ...
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2017-12-26 21:05:58
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1.梯度消失（vanishing gradient problem）： 原因：例如三个隐层、单神经元网络： 假设上面是一个三层hidden layer的神经网络，每一层只有一个neuron，我们下面的分析仅仅针对bias，w也是可以类比的。 C是损失函数。 每一层的输入为z，输出为a，其中有z = ...
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2017-12-24 18:53:40
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softmax函数 softmax用于多分类过程中，它将多个神经元的输出，映射到（0,1）区间内，可以看成概率来理解，从而来进行多分类！ 假设我们有一个数组，V，Vi表示V中的第i个元素，那么这个元素的softmax值就是 更形象的如下图表示： softmax直白来说就是将原来输出是3,1,-3通过 ...
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2017-12-21 21:43:25
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人工神经网络(ANN)，简称神经网络，是一种模仿生物神经网络的结构和功能的数学模型或计算模型。神经网络由大量的人工神经元联结进行计算。大多数情况下人工神经网络能在外界信息的基础上改变内部结构，是一种自适应系统。现代神经网络是一种非线性统计性数据建模工具，常用来对输入和输出间复杂的关系进行建模，或用来 ...
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2017-12-21 19:34:20
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根据deeplearn.ai吴恩达深度学习课程3.11总结 因为如果W初始化为0 则对于任何Xi，每个隐藏层对应的每个神经元的输出都是相同的，这样即使梯度下降训练，无论训练多少次，这些神经元都是对称的，无论隐藏层内有多少个结点，都相当于在训练同一个函数。 ...
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2017-12-17 22:11:20
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What is deep learning？ 在人工智能领域，有一个方法叫机器学习。在机器学习这个方法里，有一类算法叫神经网络。神经网络如下图所示： 上图中每个圆圈都是一个神经元，每条线表示神经元之间的连接。我们可以看到，上面的神经元被分成了多层，层与层之间的神经元有连接，而层内之间的神经元没有连接 ...
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2017-12-16 13:16:35
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