一、CNN的引入在人工的全连接神经网络中，每相邻两层之间的每个神经元之间都是有边相连的。当输入层的特征维度变得很高时，这时全连接网络需要训练的参数就会增大很多，计算速度就会变得很慢，例如一张黑白的 2...
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2017-05-03 22:46:21
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废话一点，人还是需要休息才能更好的工作和生活，休息一段时间之后，大脑才会重启开启，重回告诉运转，这也是这个文章的来源 如果对AI一点了解都没有请参考 http://www.cnblogs.com/zx-admin/p/6376730.html 因为在初始化神经元的程序的时候需要大量AI积累的基础数据 ...
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2017-05-02 23:32:04
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BP算法： 1.是一种有监督学习算法，常被用来训练多层感知机。 2.要求每个人工神经元（即节点）所使用的激励函数必须可微。 （激励函数：单个神经元的输入与输出之间的函数关系叫做激励函数。） （假如不使用激励函数，神经网络中的每层都只是做简单的线性变换，多层输入叠加后也还是线性变换。因为线性模型的表达 ...
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2017-04-16 12:16:13
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构造：输入神经元个数等于输入向量维度，输出神经元个数等于输出向量维度。（x1=(1,2,3),则需要三个输入神经元） 一 前向后传播 隐层： 输出层： 一般化，向量表示 二 反向传播 1计算梯度delta：均方误差，利用了sigmoid函数导数的有趣性。 输出层梯度： --> eg. 隐层梯度： - ...
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2017-04-15 12:28:05
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刚刚不知道为什么突然想到了王自如。可能是因为下午在腾讯视频首页看到了老罗罗永浩的一个访谈节目，然后神经元一短路的原因吧。 想到王自如不禁又联想到了王自如和罗永浩的那场著名的撕逼之战。场面上王自如是被罗老师教做人的一个结果。然后就很长时间没有听到关于他的新闻了。 不自觉的打开了百度，但当时我真的一下子 ...
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2017-04-10 00:28:47
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对，你没有看错
大自然创造的世界是完美的，记得康奈尔的教授说过，人类发现自己创造的东西远远不如大自然创造的东西完美，于是人类开始仿造大自然来制造各种东西来改善自己的生活。当然，人类还有自己的创造力，所...
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2017-04-05 15:01:30
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Ba, Jimmy Lei, Jamie Ryan Kiros, and Geoffrey E. Hinton. "Layer normalization." arXiv preprint arXiv:1607.06450 (2016). Batch Normalization是对每个神经元做归一化 ...
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2017-03-31 20:51:01
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DNN,CNN,RNN:1.DNN:深度神经网络，或称多层感知机。解决早期单层感知机对于复杂函数不能模拟的情况。其形式为层之间全连接。实用sig等连续性函数模拟神经对机理的响应，训练算法使用 BP。 2.问题：只是名义上的深层。 a：随着层数的加深，优化函数更加容易陷入局部最优解。并且会越来越偏离 ...
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2017-03-24 15:45:13
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ps：以下为笔者在爬莲花山时，大脑某些神经元突起闪现火花，最后转换为一堆文字片段 当卷福,or不，应该是当奇异博士(doctor strange)被 ancient one扔在珠穆朗玛山顶快要冻死的时候，情急之下，他终于召唤出了传送门。 魔法的世界，无处不在，作为麻瓜的我，学了js后，猛然间发现，j ...
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2017-02-28 19:47:22
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深度信念网络 (Deep Belief Network, DBN) 由 Geoffrey Hinton 在 2006 年提出。它是一种生成模型，通过训练其神经元间的权重，我们可以让整个神经网络按照最大概率来生成训练数据。我们不仅可以使用 DBN 识别特征、分类数据，还可以用它来生成数据。下面的图片展 ...
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2017-02-27 18:47:02
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