神经网络 在正式使用Keras之前，我们先来熟悉一下什么是神经网络，这样才能知道自己究竟在做什么。“神经网络”一词其实是对生物大脑打的比方，大脑里也有“神经网络”，神经网络的构成单元就是“神经元”。 感知器 感知器是最简单的一种神经网络，由单个神经元构成。就像生物神经元一样，具有树突和轴突。人工神经 ...
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2017-06-04 13:50:30
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发布这个系列，一来是为了总结自己的学习，二来也是希望给深度学习初学者一些入门的指导。好废话不多说了，我们直接进入主题，这一节先说一下，深度学习发展历程。 其实深度学习能在2011年后迅猛发展，不仅是因为深度学习的研究获得长足的发展，更重要的是数据量的增加以及计算机运算性能的提高。 如果你有机器学习的 ...
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2017-06-03 16:14:20
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自然语言处理 (NLP)问题都是序列化的。前馈神经网络，在单次前馈中对到来数据处理，假定所有输入独立，模式丢失。循环神经网络(recurrent neural network,RNN)对时间显式建模神经网络。RNN神经元可接收其他神经元加权输入。RNN神经元可与更高层建立连接，也可与更低层建立连接。 ...
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2017-05-31 10:21:18
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上篇介绍了计算机的身体构造，但是把那几大块部件拼凑在一起，还不能称之为计算机，还得让它能够思考，今天我们来说说计算机是如何思考的。 人类之所以能够思考，是因为我们的身体中有无数的神经元组成的神奇的神经网络系统。当身体接受到信号并把它传递给神经网络系统，神经网络系统会根据个人的认知对其进行处理，并把处 ...
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2017-05-30 20:57:06
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生物原型研究。从生理学、心理学、解剖学、脑科学、病理学等生物科学方面研究神经细胞、神经网络、神经系统的生物原型结构及其功能机理。 建立理论模型。根据生物原型的研究，建立神经元、神经网络的理论模型。其中包括概念模型、知识模型、物理化学模型、数学模型等。 ...
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2017-05-30 19:42:52
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神经网络是由大量处理单元（神经元）相互连接而成的网络，ANN（Artificial Neural Network）是生物神经系统的一种抽象、简化和模拟。神经网络的信息处理是通过神经元的相互作用来实现的，知识与信息的存储表现在网络元件互连的分布式结构与联系，神经网络的学习与识别就是神经元连接权系数的动... ...
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2017-05-29 17:24:41
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线性回归、对数几率回归模型，本质上是单个神经元。计算输入特征加权和。偏置视为每个样本输入特征为1权重，计算特征线性组合。激活(传递)函数 计算输出。线性回归，恒等式(值不变)。对数几率回归，sigmoid。输入->权重->求和->传递->输出。softmax分类含C个神经元，每个神经元对应一个输出类 ...
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2017-05-21 13:54:52
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面向全连接网络：Full Connected Forward Network 基础神经元（neural、cell、unit） 神经元是构成神经网络的基础单元 一个独立的神经元的组成 {n，wi，b，h} 输入：n维向量X 线性加权：z=w0*b + w1*x1 + w2*x2 + ... +wn*x ...
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2017-05-20 01:08:23
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微小的输入变化导致微小的输出变化，这种特性将会使得学习称为可能。但是在存在感知器的网络中，这是不可能的。有可能权重或偏置（bias)的微小改变将导致感知器输出的跳跃（从0到1），从而导致此感知器后面的网络以一种难以理解的方式发生巨大的改变。解决这一问题就要使用另外一种人工神经元-sigmoid神经元 ...
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2017-05-18 21:31:31
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1个神经元 就是 多个输入，一个输出， 输入输出映射关系就是一个逻辑回归、 一个神经元代表了1种模式。 该例中有3个w权重， 假设该例改为4个神经元， 将有12个w权重。 其中每个神经元都3个权重。 注意数据流， 见下面多个神经元 。 多个神经元 ， x1,x2,x3, 分别流向第一个神经元（a1） ...
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2017-05-16 18:36:52
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