最近神经网络实在太火了，其本质上来说就是人们模拟人脑的思维结构去有意识地去赋予一台机器在既定的程序下去学习某一问题的规律~如深度学习，他可以从给定的素材中自主地学习得到其特征，并进行一些分类或者预测活动，就如人类通过思考去判断。
这样的人工智能化必将是以后的趋势，其可以代替人类做很多事情。
但是问题来了，我们现在所谓的机器学习算法只能称为小众型，如深度学习，他的成功还在于能...
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2014-11-17 00:34:12
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感知机学习旨在求出将训练数据集进行线性划分的分类超平面，为此，导入了基于误分类的损失函数，然后利用梯度下降法对损失函数进行极小化，从而求出感知机模型。感知机模型是神经网络和支持向量机的基础。下面分别从感知机学习的模型、策略和算法三个方面来介绍。1. 感知机模型 感知机模型如下：f(x)= sig.....
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2014-11-15 20:14:01
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1.一些基本符号2.COST函数================Backpropagation Algorithm=============1.要计算的东西2.向前传递向量图，但为了计算上图的偏导，要用到后向传递算法3.后向传递算法4.小题目==============Backpropagation...
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2014-11-14 21:11:02
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本人还没有做过自然语言处理，但是基于Deep Learning 的关注，自然也了解了一些Word2vec的强大。
Word2vec 是google 在2013年提供的一款将词表征为实数值向量的高效工具。而Word2vec
输出的词向量可用于做NLP 相关的工作，比如聚类、找同义词、词性分析等。Word2vec 大受欢迎的一个原因是其高效性， Tomas Mikolov 在[1]...
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2014-11-13 16:47:26
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3. Model Representation I 1 神经网络是在模仿大脑中的神经元或者神经网络时发明的。因此，要解释如何表示模型假设，我们不妨先来看单个神经元在大脑中是什么样的。 我们的大脑中充满了如上图所示的这样的神经元，神经元是大脑中的细胞。其中有两点值得我们注意，一是神经元有像这样的细胞主...
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2014-11-11 14:03:14
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前一段时间做了一个数字识别的小系统，基于BP神经网络算法的，用MFC做的交互。在实现过程中也试着去找一些源码，总体上来讲，这些源码的可移植性都不好，多数将交互部分和核心算法代码杂糅在一起，这样不仅代码阅读困难，而且重要的是核心算法不具备可移植性。设计模式，设计模..
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2014-11-11 02:05:53
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本文主要内容包含： (1) 介绍神经网络基本原理，(2) AForge.NET实现前向神经网络的方法，(3) Matlab实现前向神经网络的方法 。第0节、引例 本文以Fisher的Iris数据集作为神经网络程序的測试数据集。Iris数据集能够在http://en.wikipedia.org/wik...
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2014-11-10 21:15:20
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在这篇文章中，我们一起来讨论一种叫作“神经网络”(Neural Network)的机器学习算法，这也是我硕士阶段的研究方向。我们将首先讨论神经网络的表层结构，在之后再具体讨论神经网络学习算法。 神经网络实际上是一个相对古老的算法，并且沉寂了一段时间，不过到了现在它又成为许多机器学习问题的首选技术。 ...
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2014-11-10 13:25:18
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LeNet-5是一种用于手写字符识别的卷积神经网络（效果见这），为了熟悉theano的卷积神经网络工具包，对它进行了研究。1. 模型2. ConvPoolLayerclass ConvPoolLayer(object): """ 卷积层 """ def __init__(self...
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2014-11-09 23:26:53
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1.神经网络 粗略的说，神经网络是一组连接的输入/输出单元，其中每个连接都与一个权重相关联。在学习阶段，通过调整这些权重，使得他能够预测输入元组的正确类标号来学习。由于单元之间的连接，神经网络学习又称连接着学习(connectionist learning)。 神经网络需要很长的训练时间，因而更.....
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2014-11-08 11:40:25
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