版本：0.1在计算机中，二进制是最基本的计数单元，这也是能够表达信息所使用的最小进制。而实际上当今大部分计算机的CPU计算的带宽已经到了32或者64位，而内存、显卡的芯片位数已经提高到了256，甚至更高。这些数字都是二进制的倍数，所以能和二进制很容易的转换。二进制是由1和0组成的，我们可以给不同的1...
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2015-06-11 10:47:49
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一、定义Rosenblatt感知器建立在一个线性神经元之上，神经元模型的求和节点计算作用于突触输入的线性组合，同时结合外部作用的偏置，对若干个突触的输入项求和后进行调节。二、基本计算过程Rosenblatt感知器的基本计算步骤如下：（1）将数据作为输入送入神经元。（2）通过权值和输入共同计算诱导局部...
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2015-06-10 20:53:57
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以上仅给出了代码。具体BP实现原理及神经网络相关知识请见：神经网络和反向传播算法推导
首先是前向传播的计算：
输入:
首先为正整数 n、m、p、t,分别代表特征个数、训练样本个数、隐藏层神经元个数、输出
层神经元个数。其中(1
随后为 m 行,每行有 n+1 个整数。每行代表一个样本中的 n 个特征值 (x 1 , x 2 ,..., x n ) 与样本的
实际观测结果 y。特...
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2015-06-08 11:40:57
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今天找到一个比较好的deep learning的教材：Neural Networks and Deep Learning对神经网络有详细的讲解，鉴于自己青年痴呆，还是总结下笔记吧=。=Perceptron感知器Perceptron的输入的一组binary变量xi，对这些binary变量求出加权和后，...
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2015-06-03 13:20:44
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1- M - P 模型 按照生物神经元，我们建立M-P模型。为了使得建模更加简单，以便于进行形式化表达，我们忽略时间整合作用、不应期等复杂因素，并把神经元的突触时延和强度当成常数。右图就是一个M-P模型的示意图。 那么接下来就好类比理解了。我们将这个模型和生物神经元的特性列表来比较： 结合M-...
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2015-05-22 16:33:55
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一.BP神经网络原理及结构本部分先介绍神经网络基本单元神经元的结构和作用，再主要介绍BP神经网络的结构和原理。1.神经元 神经元作为神经网络的基本单元，对于外界输入具有简单的反应能力，在数学上表征为简单的函数映射。如下图是一个神经元的基本结构， ...
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2015-05-21 18:48:18
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版本：0.1现代的大部分机器学习的算法将神经元分出了清晰的层次。所谓分层，即将神经元分为几层（也可认为是几组）。每层内的神经元没有联系，相邻的层与层之间的神经元会有两两的联系，从而形成一个关系矩阵。非相邻层的神经元之间没有联系。这里的相邻指的是神经元层次之间的关系，每层神经元有一层或者前后两层相邻。...
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2015-05-18 10:41:27
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神经网络的挑战和关键技术：1.神经网络结构决定（层，神经元，连接） 加入特定领域的知识（CNN 图片处理）2.模型复杂度高 大的数据量； regularization: dropout；denoising3.最优化困难 好的初始化以避免局部最优：pre-training4.计算复杂度高 好的硬件方....
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2015-05-13 21:11:23
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题目描述异形卵潜伏在某区域的一个神经网络中。其网络共有N个神经元（编号为1,2,3,…,N），这些神经元由M条通道连接着。两个神经元之间可能有多条通道。异形卵可以在这些通道上来回游动，但在神经网络中任一条通道的游动速度必须是一定的。当然异形卵不希望从一条通道游动到另一条通道速度变化太大，否则它会很不...
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2015-05-04 15:14:57
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An overview of the main types of neuralnetwork architecture 神经网络结构的主要类型什么是神经网络的结构？神经网络中神经元的组织方式。1. 目前应用领域中最常用的结构类型是feet-forward 神经网络, 信息来自输入单元，并且以一个方向...
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2015-05-03 15:53:21
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