1.神经网络的起源 在传统的编程方法中,我们通常会告诉计算机该做什么,并且将一个大问题分解为许多小的.精确的.计算机可以轻松执行的任务.相反,在神经网络中,我们不告诉计算机如何解决问题,而是让计算机从观测数据中学习,自己找出解决方法. 自动从数据中学习听起来不错,然而,2006年之前我们都仍然不清楚如何训练神经网络使其优于大多数传统方法,除了一些有专门解决方法的问题.在2006年,深度神经网络出现了,这些技术现在被称为深度学习,它们已经取得了进一步的发展.如今,深度神经网络和深度学习在计算机视觉…

神经网络 Neural Networks 1 为什么要用神经网络? 既然前面降了逻辑回归,为什么还需要神经网络呢?前面我们制定在非线性分类问题中,也可以使用逻辑回归进行分类,不过我们的特征变量就变成了原始特征的高阶多项式.假设有100个特征变量,要使用逻辑回归进行分类的话,特征就呈指数增长,不仅计算量十分大,而且很容易过拟合. 2 模型表示 神经元模型 单个神经元可以是一个逻辑回归模型. 基本神经网络 由多个神经元组成,一般有输入层.隐层和输出层. 写成向量形式: 3 举例Examples an…

MNIST 数据集 包含60 000 张训练图像和10 000 张测试图像,由美国国家标准与技术研究院(National Institute of Standards and Technology,即MNIST 中 的NIST)在20 世纪80 年代收集得到.   类和标签 在机器学习中,分类问题中的某个类别叫作类(class).数据点叫作样本(sample).某 个样本对应的类叫作标签(label).…

文章提纲 全书总评 读书笔记 C1.初识神经网络 C2.神经网络是如何学习的 C3.有监督学习(运用感知机) C4.无监督学习(自组织映射) Rreferences(参考文献) 全书总评 书本印刷质量:5星.纸张很白,印刷清楚,文字排版合适,基本没有排版过程中引入的错误,阅读不累眼睛. 著作编写质量:3星.入门书,看完后可能会对神经网络有个基本概念,但是也可能就只有个基本概念.基本概念描述还是清楚的,还给出了比较好的参考资料.几个例子讲的很浅,好处就是提供了代码,如果有开发方向的需要可以参考.深…

Tensorflow新手通过PlayGround可视化初识神经网络 是不是觉得神经网络不够形象,概念不够清晰,如果你是新手,来玩玩PlayGround就知道,大神请绕道. PlayGround是一个在线演示.实验的神经网络平台,是一个入门神经网络非常直观的网站.这个图形化平台非常强大,将神经网络的训练过程直接可视化.同时也能让我们对Tensorflow有一个感性的认识. PlayGround的网址是:http://playground.tensorflow.org/ PlayGround页面如图…

内容简介 本书由Keras之父.现任Google人工智能研究员的弗朗索瓦•肖莱(François Chollet)执笔,详尽介绍了用Python和Keras进行深度学习的探索实践,涉及计算机视觉.自然语言处理.生成式模型等应用.书中包含30多个代码示例,步骤讲解详细透彻.由于本书立足于人工智能的可达性和大众化,读者无须具备机器学习相关背景知识即可展开阅读.在学习完本书后,读者将具备搭建自己的深度学习环境.建立图像识别模型.生成图像和文字等能力. 作者简介 [作者简介] 弗朗索瓦•肖莱(Franç…

『PyTorch』第四弹_通过LeNet初识pytorch神经网络_上 # Author : Hellcat # Time : 2018/2/11 import torch as t import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F class LeNet(nn.Module): def __init__(self): super(LeNet,self).__init__() self.conv1 = nn.Conv2d(3, 6, 5)…

#对coursera上Andrew Ng老师开的机器学习课程的笔记和心得: #注:此笔记是我自己认为本节课里比较重要.难理解或容易忘记的内容并做了些补充,并非是课堂详细笔记和要点: #标记为<补充>的是我自己加的内容而非课堂内容,参考文献列于文末.博主能力有限,若有错误,恳请指正: #---------------------------------------------------------------------------------# 神经网络的类型:感知机(单层),多层神经网络:…

总结一下相关概念: torch.Tensor - 一个近似多维数组的数据结构 autograd.Variable - 改变Tensor并且记录下来操作的历史记录.和Tensor拥有相同的API,以及backward()的一些API.同时包含着和张量相关的梯度 nn.Module - 神经网络模块,便捷的数据封装,能够将运算移往GPU,还包括一些输入输出的东西 nn.Parameter - 一种变量(Variable),当将任何值赋予Module时自动注册为一个参数 autograd.Functi…

(原文地址:维基百科) 简单介绍: 脉冲神经网络Spiking neuralnetworks (SNNs)是第三代神经网络模型,其模拟神经元更加接近实际,除此之外,把时间信息的影响也考虑当中.思路是这种,动态神经网络中的神经元不是在每一次迭代传播中都被激活(而在典型的多层感知机网络中却是),而是在它的膜电位达到某一个特定值才被激活.当一个神经元被激活,它会产生一个信号传递给其它神经元,提高或减少其膜电位. 在脉冲神经网络中,神经元的当前激活水平(被建模成某种微分方程)通常被觉得是当前状态,一个输…