http://www.hankcs.com/ml/back-propagation-neural-network.html 单个神经元 神经网络是多个“神经元”（感知机）的带权级联，神经网络算法可以提供非线性的复杂模型，它有两个参数：权值矩阵{Wl}和偏置向量{bl}，不同于感知机的单一向量形式，{ ...
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2017-08-08 10:58:12
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1. logistic分类 几乎所有的教材都是从logistic分类开始的，因为logistic分类实在太经典，而且是神经网络的基本组成部分，每个神经元(cell)都可以看做是进行了一次logistic分类。 所谓logistic分类，顾名思义，逻辑分类，是一种二分类法，能将数据分成0和1两类。 l ...
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2017-08-07 13:33:05
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参考： 荧光激活细胞分选在干细胞领域的应用 【求助】急！问荧光激活细胞分选技术（FACS）能按癌基因分选细胞吗？ 荧光激活细胞分选术分离特定细胞群，实验和临床研究往往需要高纯度的细胞群，荧光激活细胞分选术（FACS）就是一种很好的纯化表型已知细胞群的方法。 荧光激活细胞分选转基因标记斑马鱼神经元 ...
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2017-08-06 23:02:40
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工作过程：训练总样本个数是固定的，batch_size大小也是固定的，但组成一个mini_batch的样本可以从总样本中随机选择。将mini_batch中每个样本都经过前向传播和反向传播，求出每个样本在每一层每个神经元关于w和b的梯度。注意：同一个mini_batch中所有样本经过网络时，网络的参数 ...
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2017-07-30 20:05:09
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机器学习能良好解决的问题 识别模式识别异常预測 大脑工作模式 人类有个神经元，每一个包括个权重，带宽要远好于工作站。 神经元的不同类型 Linear （线性）神经元 Binary threshold （二值）神经元 ReLu(Rectified Linear Units) 神经元 Sigmoid 神 ...
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2017-07-25 22:37:08
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一、神经网络的结构 习惯的强势：能量最小化 大脑控制区在人对某一个事情形成习惯后，在该事情发生时，作出判断时不再消耗能量。（能量最小化与误差最小化？我想知道这里的能量与一般的能量函数之间有没有什么联系的地方？） 前向网络：网络中只有输入到输出的连接（下面给出单层和多层前向网络） 非隐藏层中可以比较期 ...
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2017-07-22 11:00:24
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1、关系 人工智能>机器学习>神经网络>深度学习 2、机器学习-两个过程 训练/学习过程：样本数据、学习器、模型参数 测试/预测过程：预测强、预测值 3、神经网络 机器学习模拟人脑神经元构成神经网络学习算法 数百亿的神经元，链接构成神经网络，受制于数据量和计算能力 得益于大数据、云计算的发展和普及 ...
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2017-07-21 01:27:06
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一、训练函数 1、traingd Name：Gradient descent backpropagation （梯度下降反向传播算法 ） Description：triangd is a network training function that updates weight and bias v ...
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2017-07-17 21:58:10
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http://blog.sina.com.cn/s/blog_6412ef030102witc.html 我们大脑能够很好地协调干扰，因此，如今的数字环境让人们特别难集中注意力。“干扰信号已经发生变化，”戴维·罗克（David Rock），NeroLeadership Insitute联合创始人和《 ...
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2017-07-14 16:26:31
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# tenserboard --logdir=logs ，然后打开网页127.0.1.1:6006，可以查看定义网络的神经结构。 # 两个神经网络，结构相同，但是参数不一样。 # 走多少步再更新，可以自己定义 # target_net 是保存很久以前的的网络的值，冻结之前的神经网络.也叫q-real ...
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2017-07-12 21:15:44
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