包括记忆在内的所有生物神经功能，都存储在神经元及其之间的连接上。 神经网络中关于学习的过程是 神经元之间建立新的连接或对已有连接进行修改的过程。 神经网络的起源：Ｍ-Ｐ模型 是按照生物神经元的结构和工作原理构造出来的一个抽象和简化了的模型。 同时研究证明了神经网络可以模拟任何复杂的函数， 双隐层感知 ...
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2017-05-15 20:24:43
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1、网络层数 大部分单个隐藏层即可 2、输入层神经元个数 输入变量的个数通常都是由问题的外部描述所确定的。例如，如果有4个外部变量作为网络的输入，那么网络就有4个输入。但是，这是不是意味着输入层的神经元个数就为4呢？答案是否定的! 因为每个神经元的输入可以有无数个，所以，通常当输入变量较多的时候，输 ...
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2017-05-11 14:39:32
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预备知识： cover定理： 在复杂的模式分类问题中，将数据映射到高维空间比映射到低维空间更可能线性可分 径向基函数： 空间中的任意点到某一中心之间的欧式距离(也可以是其他的距离函数)的单调函数 径向基神经网络是由一个三层的结构组成，包括输入层，隐含层，输出层，隐含层的激活函数一般是非线性的径向基函 ...
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2017-05-10 16:33:00
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神经网络中可以改变的有： 1、各神经元的权值 2、bias，广义上，也是权值 3、激活函数 4、神经网络的层数 5、各层神经元的个数 6、神经网络的连接结构 7、输入输出的格式和质量 下面我们一项一项进行说明，如何改变这些参数 一、权值 权值的改变分为 有监督的学习 和 无监督的学习 1、有监督的学 ...
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2017-05-09 20:46:43
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到底什么是神经网络呢？ 在陷入各种各样概念、名词、理论之前，请务必提醒自己，只有从整体上理解到底什么是神经网络，之后的深入学习才不至于迷失方向。 请看下面三张图： 图一图二图三 这三幅图跟就能很好的对神经网络进行一个整体的描述：神经网络就是一个黑箱，和人脑一样。 （1）我们给这个黑箱一些输入和输出， ...
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2017-05-09 20:41:24
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全书是比较专业的神经科学的一个问题的讨论。作者质疑比较流行的镜像神经元的观点。但是不知为何写了这么一本书而不是在学术期刊上发表观点。书中的内容相对比较专业，我有许多地方看不懂。 总体评价2星。 以下是书中一些信息的摘抄，#号后面是kindle电子版的页码： 1：里佐拉蒂和同事们获得了证明猴子具有镜像 ...
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2017-05-08 00:16:42
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单层感知器是最基本的神经网络，采用hardlim或hardlim作为激活函数，下面是其拓扑结构： 该感知器有s个神经元，m个输入，n个输出，先给出一些定义： 为了方便表示，将样本向量的第一个分量设为1，p(n)=[1,p1(n),p2(n),...,pm(n))，与之对应地权值矩阵的第一列设为每个神 ...
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2017-05-07 15:44:04
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机器学习的基本概念机器学习方法是计算机利用已有的数据（经验），得出了某种模型(迟到的规律)，并利用此模型预测未来(是否迟到)的一种方法。目前机器学习广泛应用于广告投放、趋势预测、图像识别、语音识别、自...
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2017-05-05 23:16:09
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说明： 本文主要是关于http://neuralnetworksanddeeplearning.com/的相关笔记 问题一：神经元在错误的值上饱和导致学习速率的下降 解决： 1.输出层： 因使用二次代价函数时，学习在神经元犯了明显错误时却比学习快接近真实值时慢， 可以使用交叉熵代价函数 使得在神经元 ...
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2017-05-05 19:26:21
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描述 Description 神经网络就是一张有向图，图中的节点称为神经元，而且两个神经元之间至多有一条边相连，下图是一个神经元的例子： 神经元〔编号为1） 图中，X1—X3是信息输入渠道，Y1－Y2是信息输出渠道，C1表示神经元目前的状态，Ui是阈值，可视为神经元的一个内在参数。 神经元按一定的顺 ...
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2017-05-04 22:00:56
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